Почему исследования wrench time устарели: современный взгляд на обслуживание
Долгое время я верил, что концепция «wrench time» вышла из употребления. Однако за прошлый год я партнерил с двумя организациями, все еще полагающимися на нее, и тема продолжает всплывать на конференциях и в публикациях. Подозреваю, что консультанты и академики — главные драйверы ее персистенции. Если вы на цеховом полу, мне бы хотелось услышать ваши мысли — комментируйте в конце этого поста.
Что именно такое Wrench Time?
Wrench time возник в начале 20-го века как расширение тайм-моушн исследований, изначально разработанных для рабочих сборочных линий. Для техников обслуживания он измеряет процент смены сотрудника, потраченный на активное использование инструментов — исключая перемещения, планирование, получение запчастей, мышление или любую не-ключевую активность. Типичное исследование раскрывает, что мастера тратят только 25–35% своего времени на фактическую работу с инструментом.
Почему исследования Wrench Time часто вводят менеджмент в заблуждение
- Оно расстраивает рабочую силу: Коммуникация о том, что техники «недостаточно усердны», может деморализовать команду. Даже если цель — выявить проблемы планирования или хранения, первичный шок может заставить людей завышать wrench time в последующих исследованиях.
- Оно маскирует корневые причины: Если цель — улучшить планирование, графирование или поток материалов, адресация этих систем напрямую дает более четкие результаты, чем метрика wrench time, маскирующая базовые проблемы.
- Оно искажает восприятие производительности: Использование средней цифры обращается с лентяями и топ-исполнителями одинаково, заставляя лучших техников выглядеть плохо, в то время как медиокрная работа нормализуется. Лидеры должны праздновать высоких исполнителей, а не штрафовать их.
- Оно игнорирует современные роли обслуживания: Квалифицированные техники часто тратят 20–30% времени на критическое мышление, анализ корневых причин, ввод данных в CMMS и коллаборативные дизайн-ревью. Wrench time дает ноль за эти существенные активности, недооценивая истинную добавленную стоимость.
- Оно измеряет не тот результат: Отделы обслуживания доставляют надежность оборудования, не просто сервисные часы. Хотя высокий wrench-time коэффициент может быть уместен во плановые остановки, для рутинных операций он может быть вводящим в заблуждение.
- Оно игнорирует продолжительность работы: Если задача занимает больше времени, чем необходимо, wrench-time процент растет — дальше маскируя неэффективность. Сотрудники должны быть заняты правильными задачами, не просто заняты.
Я понимаю, что многие лидеры обслуживания все еще видят ценность в wrench-time исследованиях. Дебаты продолжаются: следует ли полностью отказаться от концепции или можно ли адаптировать ее для сегодняшних высокопроизводительных заводов? Делитесь своей перспективой ниже.
Об авторе
Торбьорн (Тор) Идхаммар — Партнер и Вице-президент IDCON Inc., ведущей фирмы по надежности и управлению обслуживанием. Он курирует все проекты и консультантов, предлагая обучение и поддержку внедрения по оценке надежности, превентивному обслуживанию, оператор-базированной надежности, планированию и графированию, управлению материалам и устранению корневых проблем. Тор — автор Condition Monitoring Standards (Тома 1-3).
Контакт: 800‑849‑2041 или email info@idcon.com. Посетите www.idcon.com.
Техническое обслуживание и ремонт оборудования
- Песочные часы: история, ремесло и современная привлекательность
- Цифровое обслуживание: победа в гонке со стареющим оборудованием
- Освоение модуля time в Python: функции, структуры и практические примеры
- Освоение Python time.sleep(): лучшие практики, многопоточность и реальные примеры
- Шесть реальных кейсов: Как предиктивная аналитика повышает производительность электростанций
- Эксперты отрасли отвечают на «Давайте убьем Wrench Time» — глубокий погружение в метрики обслуживания
- Как плохие практики планирования саботируют расписания ТО (и как их избежать)
- Топ-5 потерь времени, которые инженеры по надежности должны устранить
- Полная таймлапс-съемка перемещения станка DMG DM5 360 Linear 5-Axis
- Работа с датами и временем в Python: Практическое руководство