6 wyzwań produkcji, którym czoła stawia konserwacja predykcyjna
14 września 2021

6 wyzwań produkcji, którym czoła stawia konserwacja predykcyjna

wyzwania produkcji a predykcyjne utrzymanie ruchu

Może i nie jest zaskoczeniem to, że najbardziej oczywiste korzyści z konserwacji predykcyjnej (ang. Predictive Maintenance, PdM), dotyczą bezpośrednio utrzymania ruchu. Z czego nie wszyscy zdają sobie jednak sprawę, to w jak wielu płaszczyznach przedsiębiorstwo może odczuć pozytywny wpływ PdM.

Wyzwania produkcji stojące przed większością firm

Aby jak najlepiej wyjaśnić te korzyści i interesariuszy, zacznijmy od opisania wyzwań stojących przed większością firm.

  • Zwiększenie kosztów utrzymania. Jest to problem, dla którego często szuka się rozwiązania właśnie w konserwacji predykcyjnej. I trafnie!
    Dla przeciętnej firmy udział kosztów konserwacji w całkowitych kosztach produkcji wynosi od 15% do 40% i rośnie z roku na rok. Największymi wkładami są pensje i części zamienne, które łącznie stanowią około 70% kosztów utrzymania.
  • Wzrost kosztów przestojów. Rosną jednak nie tylko koszty bezpośredniej konserwacji, ale także koszty przestojów. Jedno z badań pokazuje, że w 2016 r. średni koszt przestoju we wszystkich branżach wyniósł 225 000 euro za godzinę (czyli 3750 euro za minutę!), co oznacza 60% wzrost w porównaniu z 2014 r. Mimo że te liczby już są wysokie, to nietrudno znaleźć raporty podające jeszcze wyższe dane.
  • Nieoczekiwana alokacja zasobów. Problem konserwacji maszyn w większości firm polega na tym, że dokonywane są albo za wcześnie, albo za późno. Według doniesień 70% firm nie wie, kiedy sprzęt faktycznie wymaga konserwacji lub modernizacji. Skutek jest taki, że personel zajmujący się konserwacją poświęca przeciętnie mniej niż 30% czasu w pracy na zadania produktywne.
  • Nieosiąganie celów produkcyjnych. Fabryki tracą przeciętnie od 5% do 20% swojej produktywności z powodu przestojów. Z kolei nieplanowane przestoje są w aż 42% spowodowane awarie sprzętu.
  • Utrata wiedzy. Nasi klienci coraz częściej podnoszą problem utrzymania wiedzy w ich organizacjach. Ankieta przeprowadzona wśród firm przemysłowych wykazała, że ​​69% pracodawców ma trudności z obsadzeniem stanowisk z zakresu utrzymania ruchu, co oznacza realne ryzyko utraty cennej wiedzy bardziej doświadczonych pracowników. Szkoły utrzymania ruchu deklarują, że zapotrzebowanie przemysłu na ich absolwentów jest 10(!) razy wyższe niż faktyczna liczba osób kończących ich kierunki.
  • Ryzyko bezpieczeństwa. Niestety, zmęczenie ekip utrzymania ruchu regularnie powoduje wypadki i poważne incydenty w przedsiębiorstwach. Okazuje się, że ok. 30% wszystkich ofiar śmiertelnych w produkcji związanych jest z pracami konserwacyjnymi.

Jakie wyzwania produkcji wspiera predykcyjne utrzymanie ruchu?

Firma zajmująca się badaniami rynku IoT Analytics przedstawia przegląd, w jaki sposób wdrożenie konserwacji predykcyjnej pomaga firmom sprostać tym wyzwaniom.

  • Redukcja kosztów jest osiągana poprzez zmniejszenie kosztów konserwacji i nieplanowanych przestojów.
  • Konserwacja predykcyjna może poprawić całkowitą efektywność sprzętu (ang. Overall Equipment Effectiveness, OEE), ponieważ wpływa na dostępność, wydajność i jakość zasobów.
  • Poziom bezpieczeństwa rośnie dzięki ograniczeniu zagrożeń, liczby ewakuacji, z czym wiąże się również zmniejszenie ewentualnych kar wynikających z niespełniania przepisów.
  • Mniej awarii prowadzi do dłuższego okresu eksploatacji maszyn.
  • Firmy mogą lepiej dysponować swoimi zasobami, ponieważ przewidywanie awarii pozwala zoptymalizować alokację kapitału, robocizny i części zamiennych.
  • Zastosowanie sztucznej inteligencji (ang. Artificial Intelligence, AI) i konserwacji predykcyjnej (PdM) może wesprzeć utrzymanie wiedzy w firmie, korzystając, na przykład, z logów, instrukcji i e-maili, które zostały wygenerowane przez doświadczonych pracowników.
  • Zespoły compliance mogą tworzyć lepsze modele i plany dotyczące wpływu na środowisko oraz kwestii prywatności i bezpieczeństwa.
  • Wspierając cały proces produkcyjny danymi o awariach, konserwacja predykcyjna (PdM) może usprawnić ogólne procesy przetwarzania danych, prowadząc do „świadomej kultury” całej organizacji.
  • Po początkowym zweryfikowaniu koncepcji (ang. proof of concept, PoC) stosunkowo łatwo jest skalować rozwiązanie do innych zasobów tego samego typu.
  • Producenci mogą zoptymalizować rozwój produktów, wykorzystując dane dotyczące konserwacji, stosując technologię cyfrowych bliźniaków, modelowanie wydajności itp.

Wyzwania produkcji a konserwacja predykcyjna — podsumowanie

Powyższe przykłady tego, jak PdM może działać w produkcji, jasno pokazują, że korzyści są odczuwalne znacznie szerszej niż tylko w dziale odpowiedzialnym za utrzymanie ruchu czy konserwację. Chociaż wymieniliśmy dzisiaj tylko 6 największych wyzwań przedsiębiorstw, to wiemy, że każda firma może borykać się ze specyficznymi trudnościami. Z radością podpowiemy, jak RSIMS może wesprzeć Twoją firmę — zapisz się na rozmowę z nami tutaj!

Czy ten post był pomocny?

Kliknij w gwiazdkę aby ocenić

Ocena: 0 / 5. Liczba głosów: 0

Bądź pierwszym który oceni!

Autor:

Reliasol

Reliasol

Wierzymy, że predykcyjne i preskrypcyjne utrzymanie ruchu to fundament dla przyszłości nowoczesnego przemysłu, który w ReliaSol budujemy już dzisiaj! Dowiedz się, jak połączenie AI z wiedzą ekspercką w naszych rozwiązaniach działa dla firm, które nam zaufały!
Starszy post
Oczami handlowca: O co tyle szumu z tym Predykcyjnym Utrzymaniem Ruchu?
Nowszy post
Dlaczego Condition Monitoring nie wystarczy i warto wdrożyć predykcyjne utrzymanie ruchu?
0 0 votes
Article Rating
Subscribe
Powiadom o
0 Comments
Inline Feedbacks
View all comments

Ostatnio na naszym blogu

29 grudnia 2022

Oczami handlowca: Najpierw diagnoza i rokowania, następnie recepta i zalecenia. Preskrypcyjne Utrzymanie Ruchu w służbie zdrowia procesów produkcyjnych.

Zdarzają się awarie i przestoje produkcji, których nie można uniknąć, nawet wiedząc o nich wcześniej. Co w takiej sytuacji oferują algorytmy AI?

Czytaj więcej
6 czerwca 2023

Webinar online | Czwartek 22 czerwiec godz. 10:30 | Wdrożenie innowacyjnych projektów w celu optymalizacji i utrzymania produkcji.

Czego się nauczysz? 🗣 🚀Jak efektywnie podejść do innowacji w obszarze produkcji? 🚀Kiedy się opłaca wdrażać innowacje?🚀Jak przekonać i przygotować organizację do wprowadzenia innowacji? 🚀 Czy czujesz, że Twój zakład produkcyjny może jeszcze bardziej się rozwijać? Chcesz dowiedzieć się, jak wykorzystać innowacyjne projekty w celu optymalizacji produkcji? A może jak działać na maksymalnych obrotach? 🔝 […]

Czytaj więcej
5 kwietnia 2023

Webinar online | Czwartek 13 kwietnia godz. 10:30 | Jak zmonetyzować dane z maszyn produkcyjnych?

W trakcie wydarzenia dowiesz się: Jak zacząć zbierać dane, aby móc je sensownie wykorzystać w celu zwiększenia efektywności procesów produkcyjnych i osiągnięcia lepszych wyników? Kiedy osiągniesz realne korzyści z zastosowania analizy w diagnostyce maszyn? Jak bezpiecznie wejść na drogę do cyfrowej transformacji i wykorzystania nowoczesnych technologii? Zapisz się już dziś ! Czy ten post był pomocny? […]

Czytaj więcej