Poslovni informacijski sistem za proizvodna podjetja MIT z rešitvijo za vizualizacijo Visual@MIT omogoča, da se na proizvodnem planu enostavno prikaže plan vzdrževanja. To planski službi ter vodjem proizvodnje in vzdrževanja omogoča, da uskladijo izvajanje delovnih nalogov z rednimi preventivnimi vzdrževalnimi posegi.

Vprašajte stroje, kako se počutijo!

Za preventivno vzdrževanje velja, da naj bi se izvajalo glede na čas obratovanja ali proizvedeno količino. Vendar lahko zaradi različnih razlogov pride do anomalij pri delovanju strojev že prej. Pravočasna zaznava in odprava takšnih anomalij omogoča preprečitev hujše in seveda precej dražje okvare. Celo redno preventivno vzdrževanje v takšnih primerih odpove – odgovor je v napovednem vzdrževanju, ki omogoča, da se anomalije odkrije in odpravi, še preden pride do okvare.

Napovedno vzdrževanje temelji na uporabi pristopov interneta stvari (IoT). Prek tipal na strojih se med delovanjem spremlja parametre, ki vplivajo na kakovost – na primer napetost, temperatura in vlaga… V ERP sistemu MIT se na osnovi vnaprej določene spodnje in zgornje meje tolerančnega območja samodejno prepozna odstopanja in v trenutku obvesti odgovorne. Vzdrževalne posege se tako planira tudi glede na diagnostične podatke o dejanskem stanju strojev in naprav, kar še zmanjša tveganja zastojev in dodatno poveča njihovo razpoložljivost. Vsekakor pa je tudi v tem primeru možno odpravljanje akutne anomalije izvesti optimalno glede na stanje planiranih operacij, kar je razvidno v rešitvi Visual@MIT.

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.