Современные стратегии обслуживания для производственного успеха

Производители понимают, что обслуживание — make-or-break деятельность, особенно в высокодолларовых, быстрых и высококонкурентных вертикалях. Стратегии обслуживания прошлого просто не выдерживают в сегодняшнем быстром мире, и производители, всё ещё использующие эти практики, быстро выбывают с карты. Современное обслуживание использует технологии включая IoT-устройства для сбора данных и машинное обучение для обработки данных для достижения лучших предсказаний и действенных инсайтов. Вместе неплановый простой может быть сокращён до степени, что он практически устраняется, не говоря уже о других выгодах вроде буста морального духа сотрудников, сокращения упущенных возможностей, усиления впечатлений клиентов и сокращения отходов.

Пока всё это звучит хорошо, вопрос стоит: Как перевести вашу производственную компанию из состояния реактивного обслуживания к предиктивному и прескриптивному? Как получить выгоды современной стратегии обслуживания, избегая подводных камней по пути?

Для понимания ответа на эти вопросы, нужно сначала понять методы обслуживания, сейчас в игре, и что меняется от стадии к стадии. В этой статье мы покроем разнообразие промышленных техник обслуживания.

Типы обслуживания в производстве

Мы покрываем каждую из ниже стратегий обслуживания в контексте производства. Выберите любую для перехода к соответствующему разделу:

• Реактивное обслуживание: когда ломается — чинишь.
• Плановое превентивное обслуживание: планируешь замены заранее до поломки, обычно через регулярные интервалы.
• Обслуживание на основе использования: заменяешь детали, когда станок использовался определённое количество перед поломкой.
• Обслуживание на основе состояния: заменяешь детали, когда они кажутся слишком изношенными для продолжения функции.
• Предиктивное обслуживание: используешь исторические данные для предсказания, когда деталь сломается, и заменяешь на основе предсказаний до поломки. Обычно, но не всегда, использует ИИ и машинное обучение.
• Прескриптивное обслуживание: Продвинутые методы анализа данных используются не только для предсказания точек отказа, но для предоставления гипотетических исходов для выбора лучшего действия, которое можно предпринять до возникновения отказа, опасностей безопасности и проблем качества, а также тайминга внедрения.

Реактивное обслуживание

Реактивное обслуживание — отправная точка для большинства производителей. Это традиционный метод обслуживания, который был с производством до тех пор, пока производство существует.

Что такое реактивное обслуживание?

Как говорит название, этот тип обслуживания означает, что вы реагируете на то, что случается. Вы можете быть подготовлены или ожидать этого, а можете нет. Деталь ломается и забивает всю производственную линию, часто буквально и метафорически. Неплановый простой следует. Рабочие теряют зарплату. Компания теряет выручку. И все просто ждут, пока Ральф, парень по обслуживанию, приходит заменить виновную деталь (которую у вас может и не быть на руках.)

Это может означать дни простоя, пропущенные дедлайны и массивные удары по бюджету, особенно если инструмент, станок или деталь, сломавшаяся, дорогая или трудно найденная. Сотрудникам платят за то, чтобы связаться с клиентами с страшным сообщением «Была задержка…». И затраты и риски каскадно спускаются по всей цепочке поставок. Злой, дорогой цикл.

Календарное обслуживание (Превентивное обслуживание)

Как только производители видят, что реактивное обслуживание не работает, следующий логический шаг — календарное обслуживание, также известное как time-based maintenance (TBM) или превентивное обслуживание.

Что такое календарное обслуживание?

Это форма планового обслуживания, запланированная заранее для замены деталей до их поломки. Делается через установленный интервал, например каждые 30, 60 или 90 дней. Таким образом производители могут ожидать определённое количество простоя или планировать обслуживание в нерабочие часы. Это помогает гарантировать, что оборудование будет в строю во все плановые производственные периоды, исключая экстренные или непредвиденные обстоятельства. Календарное обслуживание использует концепцию «Среднего времени между отказами» (MTBF) для определения лучшего интервала замены деталей на основе того, когда они отказывали в прошлом. Лучше работает для деталей, встречающих регулярное использование и предсказуемый износ.

Превентивное обслуживание может хорошо работать для машин, используемых по регулярному расписанию, имеющих доступные детали, легко заменяемые, с предсказуемым износом. Оно простое, предсказуемое и эффективно в этих случаях. Превентивное обслуживание может быть полезным в паре с другими стратегиями вроде предиктивного или прескриптивного обслуживания.

Обслуживание на основе использования

А что со всеми теми случаями, которые не легко покрыты превентивным обслуживанием или для которых тот метод был бы слишком избыточен и дорог? Производители тогда движутся к обслуживанию на основе использования для учёта переменного использования станков, создания более разумных таймлайнов и сокращения затрат в долгую.

Что такое обслуживание на основе использования?

Как календарное обслуживание использует установленный временной интервал для замены деталей, обслуживание на основе использования использует интервал использования, например:

• Меняй полотенце каждые 30 дней (календарное обслуживание)
• Меняй масло в машине каждые 5000 миль (обслуживание на основе использования)

Во втором сценарии неважно, занимает ли это месяц или год, чтобы проехать 5000 миль, масло нужно заменить только когда оно использовано до своего потенциала и дальнейшее использование может вызвать деградацию других частей автомобиля.

Продолжая метафору, для человека, который тратит год на 5000 миль, ежемесячная замена масла была бы нелепой. Они бы меняли масло примерно каждые 416 миль, если ездят примерно одинаково каждый месяц. Это значит, их стоимость замены масла в 1200% выше, чем нужно, плюс время и риск на одиннадцати ненужных заменах. На системе обслуживания на основе использования у них тот же или ниже риск простоя и они экономят много денег за двенадцатимесячный период. То же применимо к производственным станкам. Для станков, не используемых последовательно, обслуживание на основе использования может предотвратить избыточное обслуживание оборудования и сэкономить много времени и денег.

Обслуживание на основе использования — шаг в правильном направлении, так как учитывает фактическое использование вместо временных интервалов, которые могут быть произвольными. Оно снижает вероятность избыточного обслуживания и сокращает отходы. Однако его можно увести дальше к большему эффекту с предиктивным и прескриптивным обслуживанием.

Обслуживание на основе состояния

Обслуживание на основе состояния убирает некоторую догадку из предсказания графиков обслуживания, используя календарные и основанные на состоянии методы, упомянутые ранее.

Что такое обслуживание на основе состояния?

Эта форма обслуживания похожа на основанное на использовании, но с гораздо более частым мониторингом и большим объёмом и глубиной данных. Инструмент показывает признаки износа? Производительность падает или показывает другие признаки надвигающейся поломки? Обслуживание происходит только когда качество предмета падает ниже определённого заранее порога. Измерения могут происходить непрерывно с сенсорами, подключенными к инструменту или станку, или могут приходить из менее частых аналоговых методов сбора данных вроде визуальной инспекции.

Плюсы и минусы обслуживания на основе состояния

Обслуживание на основе состояния — шаг вперёд от основанного на использовании, календарном и реактивном обслуживании когда речь о стоимости деталей. Потому что оно заменяет детали только когда ожидается их скорый отказ, производители получают больше использования за свои деньги без ущерба и простоя, приходящего от толкания деталей до точки отказа как в реактивной стратегии.

Есть дополнительные затраты, ассоциированные с частым мониторингом, будь то через сенсор или человеческий инспектор. Однако эти затраты обычно компенсируются экономией от сокращённого простоя и долговечности деталей и станков.

Если используются сенсоры, затраты на установку могут накапливаться, особенно в враждебных операционных средах, где сенсоры могут регулярно уничтожаться. Некоторые сенсоры могут требовать модификации станков для их внедрения, часто аннулируя гарантию. Дополнительно, обучение сотрудников инспекции, установке и калибровке сенсоров может стать затратным.

Время между действиями обслуживания может быть непредсказуемым этим методом, потому что детали заменяются только по необходимости. Это делает сложнее планирование планового простоя далеко заранее.

Обслуживание на основе состояния улучшает использование деталей, в основном защищая станки от критических отказов и неплановых простоев, но обучение рабочих и использование aftermarket сенсоров может стать дорогим и времязатратным, особенно если сенсоры нужно часто заменять. Непредсказуемость графика также может вести к увеличению упущенных возможностей. Эта система лучше внедряется на станках, требующих частых замен деталей, легко мониторимых и простых в исправлении. Для более широких выгод производителям предиктивное и прескриптивное обслуживание часто заметно более эффективны.

Предиктивное обслуживание

Предиктивное обслуживание превосходит наши ранее обсуждённые варианты, смешивая многие выгоды каждой категории. Эта система помогает производителям предсказывать, когда обслуживание наиболее вероятно понадобится, и делает это с возрастающей точностью.

Что такое предиктивное обслуживание?

Предиктивное обслуживание использует технологии вроде ИИ, машинного обучения и IoT-устройств для предсказания, когда случатся отказы, чтобы производители могли планировать их заранее и заменять детали до возникновения последствий. Цель предиктивного обслуживания — попасть в «золотую середину» частоты обслуживания — не слишком часто и не слишком редко. Это избегает подводных камней избыточного обслуживания вроде избыточных затрат на детали и труд, отходов и увеличенного риска человеческой ошибки. Оно также предотвращает проблемы, ассоциированные с недостаточным обслуживанием вроде критического отказа, непланового простоя и ущерба машинам или сотрудникам.

Для этого данные собираются с заводских станков, оснащённых IoT-сенсорами, которые затем анализируются на основе текущих и исторических данных, часто используя машинное обучение, для нахождения трендов и предсказания отказа.

Решения предиктивного обслуживания MachineMetrics

Узнать больше

Плюсы и минусы предиктивного обслуживания

Производителям нужно держать меньше запасных деталей на руках, когда они знают наиболее вероятные периоды отказа для данного куска оборудования. Пользователи техник предиктивного обслуживания получают лучшее из обоих миров, сокращая простой и оптимизируя использование ресурсов.

Подобно обслуживанию на основе состояния, некоторые IoT-сенсоры, используемые для этих целей, не выдерживают враждебные производственные среды вроде тех с металлической стружкой, смазками, коррозионными материалами и подобными. Замена и рекалибровка сенсоров может стать затратной, особенно если те сенсоры аннулируют гарантию заводского оборудования. Дополнительно, найм дата-профессионалов для мониторинга и анализа сенсорных данных для создания действенных инсайтов может иметь весомый ценник.

MachineMetrics решает все эти проблемы и больше. Наши устройства мониторинга данных сохраняют гарантию станка нетронутой и, потому что не требуют чувствительных калибровок, выдерживают даже самые интенсивные требования производственных сред. Наши устройства тянут данные из компьютеров вашей техники и отправляют их, зашифрованные, в облако. Нет инхаус дата-сайентиста? Нет проблемы, мы можем справиться с этим за вас. Наша промышленная IoT-платформа гибкая и интуитивная, так что вы можете видеть результаты от ваших усилий цифровой трансформации почти сразу — всего 5 дней до ROI.

Прескриптивное обслуживание (RxM)

Прескриптивное обслуживание (RxM) забирает предиктивное обслуживание на шаг дальше для предоставления самого ценного решения надвигающих проблем обслуживания. Прескриптивное обслуживание усиливает производителей решать свои потребности в обслуживании без нужды в обширном массиве экспертов.

Что такое прескриптивное обслуживание?

Прескриптивное обслуживание использует те же технологии что предиктивное — промышленный IoT и машинное обучение — но также предлагает симуляцию сценариев для руководства действием. Если предиктивное обслуживание говорит, что ваш инструмент откажет через 30 минут из-за текущих паттернов вибрации и прошлых данных, говорящих что эти паттерны предшествуют отказу, то прескриптивное обслуживание скажет, что если вы снизите нагрузку на этот инструмент на 30% сейчас, вы могли бы продлить жизнь инструмента на три часа. Прескриптивное обслуживание говорит вам, что делать дальше, чтобы получить максимум ценности от того, что у вас есть — времени и инструментов alike.

Стадия зрелости: Прескриптивное обслуживание

Зрелая стратегия обслуживания использует мультивариантные подходы и может комбинировать как предиктивные, так и прескриптивные возможности. Это позволяет производителям предсказывать, с абсолютно максимальной точностью, выполнимой сегодня, когда ожидать отказы деталей на коротких, средних и длинных временных шкалах. Оно также помогает в оптимизации процессов для получения максимума жизни из инструментов и деталей при избегании неплановых простоев с большой точностью. Решения прескриптивного обслуживания способны направлять техников к быстрым ремонтам, увеличивая их ситуационный интеллект и базу знаний с использованием ИИ.

Пока некоторые внедрения прескриптивного и предиктивного обслуживания могут быть хрупкими и дорогими, MachineMetrics предлагает промышленную IoT-платформу, способную выдерживать широкий массив производственных сред, собирать данные в 10 000 точек в секунду и отправлять эту информацию дата-профессионалам на месте, готовым и ждущим оптимизировать ваш цех. Эксперты в передовых цифровых трансформациях, мы использовали наш опыт для упрощения нашего процесса до такой степени, что вы можете установить наши IoT-устройства на своих станках — без аннулирования гарантии — без нас когда-либо ступающей ногой в вашу фабрику с нашим Do-It-Yourself планом. (Но мы с радостью придем помочь, если хотите тоже.)

Тогда вы на пути к полностью зрелой, лёгкой для понимания, поднимающей мораль, взрывающей выручку супер-системе для всех ваших потребностей в обслуживании и производстве. Обратитесь к нам сегодня, чтобы увидеть, что мы можем сделать для вас.