Table of Contents:
Określane jest ono także zwrotem konserwacja predykcyjna. Ja natomiast w dalszej części tekstu będę je nazywał ogólnie przyjętym skrótem — PdM, od anglojęzycznego odpowiednika Predictive Maintenace.
Jak nie wiadomo, o co chodzi, to chodzi o pieniądze. To mocne spłycenie głębokiego tematu, chociaż konkluzja jest słuszna. Po drodze pojawia się także wiele emocji, bo biznes to nie tylko pieniądze, a przede wszystkim ludzie.
Ok. 225.000€ za godzinę, lub jak kto woli — ok. 3.750€ za minutę. To szacowany, średni koszt przestoju produkcyjnego. W zależności od wielkości biznesu i branży może on się różnić. Pewne źródła mówią o wyższych kwotach. Na mnie już te wywierają spektakularne wrażenie. Po szczegóły odsyłam do raportu: The Costs Causes and Consequences of Unplanned Downtime
Niemalże całe dotychczasowe życie zawodowe spędziłem, pracując w sprzedaży produktów wymagających ścisłej współpracy na płaszczyźnie produkcja-sprzedaż. Były to branże surowców mineralnych i materiałów budowlanych będących półproduktami w procesach wytwórczych moich klientów. Zachowanie ciągłości produkcji takich dóbr jest krytyczne dla utrzymania ciągłości sprzedaży. Sprzedawane są one w ogromnych wolumenach. Utrzymywanie dużego buforu magazynowego w miejscu produkcji jest ograniczone, a budowanie magazynów pośrednich — kosztowne. Produkcja i sprzedaż muszą iść ramię w ramię, zatem nieplanowane przestoje produkcyjne przekładają się bezpośrednio na niezrealizowane zamówienia, utracony dochód i nadszarpnięte zaufanie klientów.
Kilkukrotnie w ciągu ostatnich lat byłem świadkiem sytuacji, gdy popyt na moje produkty znacznie przekraczał ich podaż. Wydawałoby się, że jest to wymarzona sytuacja dla handlowca. Rynek sam wciskał w moje ręce narzędzie o nazwie „szybujemy z cenami w kosmos”. Proste prawo ekonomii. Dla sprzedawcy, którego celem jest robienie jednorazowych transakcji, to raj. Jednak dla osoby, której zależy na budowaniu długofalowego partnerstwa ze swoim klientami, może to spędzać sen z powiek. Rynkowe ssanie wymuszało na mnie podnoszenie cen, ale robiąc to u swoich partnerów biznesowych, musiałem i chciałem dawać coś w zamian, aby ta relacja pozostawała partnerska. Najczęściej w tym trudnym czasie, w zamian za wyższą cenę, oczekiwali oni gwarancji dostępności moich towarów. To bezpośrednio determinowało funkcjonowanie ich własnego biznesu. Spokój ducha za pieniądze. Brzmi prosto i uczciwie, gdyby tylko dotrzymywanie takiej obietnicy zależało wyłącznie ode mnie.
Magazyny świeciły pustkami, a sprzedaż była ściśle reglamentowana. Załadunki odbywały się niemalże bezpośrednio z linii technologicznej. Przed zakładem produkcyjnym sznureczek samochodów grzecznie oczekujących na załadunek. Ja z hawajskim luzem w głowie, kubkiem kawy w ręce i nogami na biurku patrzyłem, jak cele handlowe same się realizują – pomyślałaby osoba, która nie zna realiów życia codziennego działów sprzedaży i produkcji. Wystarczy jedna, niewielka awaria na urządzeniu, które jest wąskim gardłem ciągu technologicznego, a w cały proces, jak grom z jasnego nieba, uderza nieplanowany przestój. Kto wie jak długi. Zaczyna się lawina. Od awarii np. silnika, przez przestój całej linii u mnie, po wstrzymaną logistykę dostaw, kończąc na zastopowaniu produkcji u moich klientów. Hawajski luz ulatuje z głowy, razem z garścią siwych włosów. Mogę stracić i sprzedaż, i twarz przed moimi partnerami. Nie wspominając o ryzyku kar umownych dla mnie, a także kar dla moich partnerów ze strony ich klientów.
Co, jeśli większość awarii dałoby się przewidzieć, a liczbę nieplanowanych przestojów znacząco ograniczyć? Na pewno miałbym dzisiaj mniej zmarszczek na czole.
Firmy produkcyjne mają odmienne strategie radzenia sobie z takimi sytuacjami, a ich polityki utrzymania ruchu są wypadkową poniższych podejść.
Kolejnym krokiem, w stronę doskonalenia strategii utrzymania ruchu jest wdrożenie tytułowego PdM — rozwiązania, które odpowiada na pytanie „Co się stanie i kiedy?”. Zgadza się, możemy z bardzo wysokim prawdopodobieństwem przewidywać nadchodzące awarie w rozsądnym horyzoncie czasowym. Co za tym idzie, możemy unikać nieplanowanych przestojów w produkcji.
Wspomniane wcześniej sensory monitorujące pracę maszyn potrafią generować astronomiczną ilość danych, której ludzki umysł nie jest w stanie przetworzyć. W tym miejscu zaprzęgamy do pracy sztuczną inteligencję z jej algorytmami uczenia maszynowego i ogromną mocą obliczeniową. W historii danych sensoryczno-procesowych oraz w ich bieżących odczytach, algorytmy odnajdują korelacje danych, które są niewidoczne dla ludzkiego oka. Algorytmy uczą się na wcześniejszych danych, jak wyglądały symptomy procesowe, które poprzedziły odnotowane awarie. Potrafią one także wyłapać nowe wzorce symptomów, nieznane wcześniej, a prowadzące do kolejnych usterek. Dorzucając do tego wiedzę i doświadczenie inżynierskie, powstają modele predykcyjne. Tak, w ogromnym uproszczeniu, tworzony jest system ostrzegający o zbliżających się awariach i ich pochodzeniu. Chciałbym w przeszłości mieć do dyspozycji takie narzędzie.
Dzięki produkcyjnemu utrzymaniu ruchu można zredukować liczbę awarii nawet o 80%, a liczbę nieplanowanych przestojów istotnie zmniejszyć, przy okazji radząc sobie w dużej mierze z poniższymi wyzwaniami.
Sprostanie rosnącym wyzwaniom rynkowym i zachowanie konkurencyjności wymaga od firm produkcyjnych przeznaczenia 15-40% całkowitych kosztów produkcji na Utrzymanie Ruchu. Ta wartość wciąż rośnie!6
O przykładowych zastosowaniach PdM i ich rezultatach możecie przeczytać w poniższych artykułach:
Na predykcji ewolucja świata utrzymania ruchu się nie kończy. Następnym etapem rozwoju jest analityka i konserwacja preskrypcyjna. O niej opowiem w kolejnym tekście.
29 grudnia 2022 Zdarzają się awarie i przestoje produkcji, których nie można uniknąć, nawet wiedząc o nich wcześniej. Co w takiej sytuacji oferują algorytmy AI?
6 czerwca 2023 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? 🔝 […]
5 kwietnia 2023 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? […]
Reliability Solutions Sp. z o.o.
