Konserwacja predykcyjna (PdM) to strategia, która pomaga firmom utrzymać sprzęt w dobrym stanie technicznym poprzez szacowanie awarii na podstawie gromadzenia danych i analiz. Strategia ta wymaga ciągłego monitorowania stanu maszyn i wprowadzania ulepszeń opartych na danych, aby osiągnąć najlepsze rezultaty. Jej wdrożenie wiąże się jednak z wyzwaniami.
Wdrożenie programu konserwacji predykcyjnej w zakładzie produkcyjnym może pomóc obniżyć koszty konserwacji i skrócić przestoje. Jednak zanim to nastąpi, producenci muszą zastanowić się, jak dokładnie wdrożyć to rozwiązanie w praktyce.
W tym artykule omówimy najczęstsze wyzwania związane z konserwacją predykcyjną, z którymi mogą się spotkać przedsiębiorstwa produkcyjne przed i po wdrożeniu tej strategii.
Wdrożenie konserwacji predykcyjnej obejmuje czujniki monitorujące stan maszyn oraz urządzenia IoT, które gromadzą dane w czasie rzeczywistym. Informacje te są przetwarzane przez algorytmy uczenia maszynowego (ML) i modele sztucznej inteligencji (AI) w celu identyfikacji wzorców i anomalii, które mogą prowadzić do awarii i opóźnień w produkcji. Strategia konserwacji predykcyjnej pozwala zespołowi utrzymania ruchu analizować korelacje między stanem bieżącym a poprzednim oraz przewidywać potencjalne awarie.
Zanim jednak to nastąpi, zakłady produkcyjne muszą zmierzyć się z następującymi wyzwaniami:
Pomysł polegania na modelach predykcyjnych może być nowością w niektórych zakładach produkcyjnych. Zastosowanie takich modeli wymaga zmiany sposobu obsługi procesów. Ludzie są często otwarci na zmiany, o ile są częścią procesu.
Na przykład pracownicy zakładu mogą przekazać informacje zwrotne na temat tego, co ułatwiłoby im korzystanie z nowego oprogramowania, zidentyfikować możliwości usprawnienia zarządzania danymi lub poczuć się odpowiedzialni za wdrożenie programu. Dzięki temu łatwiej zaakceptują zmiany.
Wdrożenie technologii konserwacji predykcyjnej wymaga zmiany kultury, która zazwyczaj zaczyna się od garstki entuzjastów, którzy są naturalnie otwarci na nowości.
Wdrażając system konserwacji predykcyjnej, grasz długoterminowo. Zyski przychodzą z czasem.
Istnieje błędne przekonanie, że najłatwiejszym sposobem na obniżenie kosztów utrzymania ruchu w dowolnym zakładzie jest po prostu optymalizacja liczby pracowników i redukcja liczby zespołów. Konsekwencje takiego krótkoterminowego zarządzania konserwacją mogą być katastrofalne dla całkowitych kosztów, a problemy zaczynają się pojawiać po roku lub dwóch z powodu źle utrzymanych zasobów.
Zmiany kosztów utrzymania ruchu są związane zarówno z jakością działań, jak i produkcją. Poprawa niezawodności sprzętu obniży koszty, ale redukcja kosztów nie poprawi niezawodności. Kosztów utrzymania ruchu nie da się szybko obniżyć, ponieważ poprawa niezawodności sprzętu wymaga czasu.
Zatrudnianie nowych techników nie jest bezpośrednio związane z rozwiązywaniem problemów związanych z konserwacją.
Na przykład, jeśli masz dużą liczbę pilnych napraw, stosujesz konserwację reaktywną – naprawiasz sprzęt po wystąpieniu awarii. Jednak takie podejście nie zmniejsza liczby pilnych napraw i przestojów, które mogą z nich wynikać.
Z drugiej strony, główną zaletą konserwacji predykcyjnej jest możliwość przewidywania takich zdarzeń zanim wystąpią i powiadamiania o nich działu konserwacji.
Bez systemu zarządzania konserwacją pracownicy nie byliby w stanie monitorować dużych ilości danych i analizować trendów w celu identyfikacji problemów ze sprzętem. Jednak wdrożenie programu konserwacji predykcyjnej pozwoliłoby im na zaplanowanie konserwacji na podstawie analizy danych.
Technikowi zajmuje średnio 12 minut znalezienie informacji o wcześniejszych usługach w dokumentacji technicznej i 4 minuty zgłoszenie czynności konserwacyjnych na papierze. A to tylko kilka procesów serwisowych rejestrowanych na papierze.
Zastosowanie systemu analityki predykcyjnej pozwala zautomatyzować wszystkie te zadania i zaoszczędzić czas, który technicy mogą poświęcić na faktyczną konserwację i naprawy.
Większość organizacji uważa, że przejście na rozwiązanie bezpapierowe będzie wiązało się z wyższymi kosztami zakupu nowego oprogramowania, sprzętu i szkoleń. Jednak po początkowej inwestycji firmy zazwyczaj osiągają pełny zwrot w ciągu pierwszych 18 miesięcy.
Wielu kierowników ds. utrzymania ruchu popełnia błąd, uruchamiając program konserwacji predykcyjnej od razu po prawidłowym podłączeniu wszystkiego, bez uwzględnienia powiązanych procesów i procedur.
Często prowadzi to do zalewu alarmów i zleceń roboczych, które przytłaczają zespoły konserwacyjne. Zajmowanie się licznymi nowymi alertami może prowadzić do przeoczenia krytycznych awarii. Może to potencjalnie prowadzić do niekorzystnych konsekwencji dla sukcesu programu z powodu niezadowolenia zespołu konserwacyjnego i jego niechęci do korzystania z niego.
To wyzwanie można pokonać, ustalając priorytety w oprogramowaniu do konserwacji predykcyjnej. Dzięki temu system automatycznie załaduje najważniejsze z nich z wyprzedzeniem, aby technicy mogli zająć się nimi w odpowiedniej kolejności.
Organizacje produkcyjne muszą pamiętać, że wdrożenie rozwiązania konserwacji predykcyjnej nie jest uniwersalnym lekarstwem na niezawodność produkcji. To tylko narzędzie, bardzo przydatne, ale samo w sobie nie poprawi niezawodności zakładu.
Jeśli po zmianie oprogramowania nastąpi poprawa wydajności zakładu, jest to zasługą synergistycznego efektu wdrożenia lepszych przepływów pracy, zmian w zachowaniach pracowników i wyższej jakości danych oprogramowania.
Czasami wdrożenie oprogramowania do konserwacji staje się uciążliwe, co skutkuje niskim wykorzystaniem systemu. Niektórzy pracownicy mogą być niechętni do jego akceptacji, a jest ono przydatne tylko wtedy, gdy wszyscy są zaangażowani i otwarci. Problem ten można rozwiązać poprzez bardziej szczegółowe szkolenie, zwłaszcza dla starszych pracowników, oraz okazując cierpliwość pracownikom utrzymania ruchu, dopóki nie nauczą się go prawidłowo obsługiwać.
Kluczową zaletą konserwacji predykcyjnej jest jej zdolność do replikacji i skalowania intuicyjnego podejścia doświadczonych specjalistów ds. utrzymania ruchu. Wykwalifikowany technik potrafi zidentyfikować nietypowe dźwięki maszyn lub nieprawidłowe odczyty manometrów. Utrata wiedzy instytucjonalnej spowodowana przejściem cennych pracowników na emeryturę jedynie podkreśla rolę sztucznej inteligencji w rozwiązaniu tego problemu.
Celem sztucznej inteligencji nie jest jednak zastąpienie wiedzy specjalistycznej inżynierów utrzymania ruchu, lecz zmniejszenie obciążenia pracą ręczną niezbędną do skutecznego utrzymania ruchu. W obliczu niedoborów siły roboczej i rosnącego zapotrzebowania na produkcję, kluczowe jest zwiększenie zasobów zespołów utrzymania ruchu. Dzięki temu mogą one skupić się mniej na ręcznym prowadzeniu dokumentacji i podstawowych analizach, a bardziej na rozwiązywaniu rzeczywistych problemów w zakładzie.
Jeśli Twoja fabryka rozważa wdrożenie systemu konserwacji predykcyjnej, poniższe wyzwania mogą okazać się pomocne w podjęciu świadomej decyzji.
W dzisiejszej erze cyfrowej znajdziesz mnóstwo niezawodnych rozwiązań konserwacyjnych, które oferują doskonałe wrażenia użytkownika (UX) i funkcjonalności.
Jednym z nich jest Fabrico – zorientowane na rozwiązania, łatwe w obsłudze narzędzie do konserwacji predykcyjnej, które automatyzuje procesy i oszczędza czas. Zarejestruj się za darmo, aby je przetestować lub poproś o demo !
Zaloguj
Blog
