Vzdrževanje neposredno vpliva na uspešnost kazalnika skupne učinkovitosti strojev in naprav, pri čemer levji delež tega doprinosa prevzema preventivno vzdrževanje. Čeprav se podjetja zavedajo, da naj bi preventivno vzdrževanje dosegalo čim večji del nalog vzdrževalnih ekip, pa v praksi še vedno ni tako, bodisi zaradi nižanja stroškov, bodisi zaradi problemov pri planiranju proizvodnje.

»Rezultat takšnega pristopa je vedno nenačrtovan zastoj proizvodnje, saj prihaja do lomov ali pa povečanja izmeta,« je povedal Tibor Zavrl, poslovni svetovalec v podjetju MIT informatika.

Stroški popravil so v takih primerih višji, kot če bi redno izvajali preventivno vzdrževanje. Daljši in dražji so tudi zastoji, saj odprava kurativnih vzdrževalnih posegov traja dlje kot planiran preventivni poseg, še posebej, če je treba dele naročati in čakati na dobavo.

Pridobite vpogled v delovanje vaših proizvodnih zmogljivosti

Preventivno vzdrževanje naj bi se izvajalo na določeno število delovnih ur ali količino izdelkov, se pa lahko odstopanja v delovanju strojev pojavijo že prej. Po drugi strani so ti intervali nastavljeni tudi z določenimi varnostnimi koeficienti, kar pomeni, da bi lahko vzdrževalni poseg izvedli tudi kasneje.

S pomočjo internetno povezanih senzorjev (IoT) se lahko določene parametre, ki vplivajo na kakovost, meri že v sami fazi proizvodnje, na primer napetost, temperatura in vlaga. ERP na osnovi vnaprej določene spodnje in zgornje meje tolerančnega območja samodejno prepozna odstopanja in v trenutku obvesti odgovorne o stanju stroja, na primer operaterja ter vodje proizvodnje in vzdrževanja. Tako se lahko vzdrževalni poseg izvede še preden pride do loma ali izmeta, s čimer se drastično znižajo stroški in izgube v proizvodnji. Podatke o delovanju strojev in naprav se v nadaljevanju uporabi za izvajanje napovednega vzdrževanja, kjer se vzdrževalne posege planira glede na diagnostične podatkih o stanju strojev in naprav.

Hitrejše ukrepanje

Povezava IoT z vzdrževalnimi modulom ERP-sistema MIT Orkester omogoča hitrejše in sprotno ukrepanje v primeru odstopanj pri delovanju strojev in naprav.

»Dobljeni podatki nam dajejo odlično osnovo tudi za ugotavljanje relacij med strojem, delavcem, izdelkom in vhodnim materialom. Ob menjavi dobavitelja recimo lahko ugotovimo, da njegov material daje boljšo ali slabšo kakovost in temu primerno ukrepamo,« je razložil Zavrl.

Podjetje tako ukrepe izvaja še preden imajo napake pri delovanju strojev opazen vpliv na poslovni rezultat, ne pa šele ob letnem poročilu, kjer se ugotavlja stanje zalog, število reklamacij, zmanjšanje prihodkov in izguba kupcev.

Zavrl ob tem opozarja, da so ažurni in kakovostni podatki o delovanju strojev in naprav, pridobljeni prek IoT, podlaga za sprotno osveževanje plana, ki je bolj izvedljiv in kakovosten. To pa se pokaže v pravočasnih dobavah in bolj zadovoljnih kupcih ter v večji produktivnosti, ki je posledica manjšega števila bolje planiranih in krajših zastojev zaradi vzdrževanja.

Zastoji zaradi vzdrževanja imajo pomemben vpliv na kazalnike, kot je skupna učinkovitost strojev in naprav OEE. Podjetja za njihovo zmanjšanje stremijo k čim večjemu deležu preventivnega vzdrževanja, ki ga lahko vključijo v planiranje proizvodnje in tako zagotovijo čim boljšo razpoložljivost. Še vedno pa je vprašanje, kako zmanjšati obseg korektivnega vzdrževanja, ki še vedno ustvarja tudi do 80 odstotkov obsega vzdrževalnih opravil.

Internet stvari napoveduje vzdrževanju in proizvodnji svetlejše čase, saj omogoča cenovno ugodno spremljanje različnih parametrov delovanja strojev, od tresljajev, zvoka in temperature, do okoljskih podatkov. S povezovanjem teh podatkov v vzdrževalne aplikacije, kot je modul za vzdrževanje v ERP-sistemu MIT Orkester, podjetje pridobi kakovostne podatke za načrtovanje vzdrževanja.

»Če želimo preprečiti motnje v planu proizvodnje zaradi mehanskih okvar strojev, je treba s pomočjo monitoringa preventivno vzdrževanje vključiti tudi v plan proizvodnje,« je povedal Tibor Zavrl. Monitoring proizvodnje, podprt z IoT senzoriko in BI analizami, namreč zagotavlja ključne informacije o realizaciji na strojih, na osnovi katerih se določa normative za različne preventivne vzdrževalne posege, od pregledov, nastavljanja, mazanja in čiščenja do zamenjav strojnih delov.

Zajem množice podatkov,s katerimi se odkriva vzorce oziroma karakteristike uporabe in izrabe sredstev ter drugih okoljskih in sistemskih spremenljivk, odpira tudi prehod na napovedno vzdrževanje. Slednje podjetju omogoča, da sprejema ukrepe ter načrtuje preventivne vzdrževalne posege glede na dejansko stanje in verjetnost okvare, ne pa samo glede na čas obratovanja ali število proizvedenih kosov. Na tak način dodatno znižajo obseg korektivnega vzdrževanja ter še povečajo razpoložljivost.