Откуда берутся плохие данные обслуживания и как их исправить

Не все данные обслуживания одинаковы

Данные:это основа любой программы технического обслуживания. Это то, что вы используете для измерения успеха. Он сообщает вам, какие активы требуют большего внимания и как это повлияет на ваш график. Это то, что поможет вам выжить без повреждений при проведении профилактических проверок. Короче говоря, данные - это язык, с помощью которого вы можете рассказать историю своей группы технического обслуживания.

Но не все данные одинаковы. И может случиться так, что вы не можете сказать, что ему нужно. Джейсон Афара, старший инженер по решениям в Fiix, испытал это, когда был менеджером по техническому обслуживанию.

«У нас было больше технических специалистов, чем у нас было лицензий на программное обеспечение CMMS, поэтому у нас были люди, которые входили в систему после того, как они уже выполнили заказ на работу, просто пытаясь заполнить все детали, которые они могли вспомнить», - говорит он. «Мы всегда пытались наверстать упущенное, и это сказывалось на нашем авторитете».

Цена неверных данных обслуживания

Вот и все - когда ваши данные отключены, вашей команде труднее вступить в бой. Не так просто оправдать покупку нового оборудования, обменять производственное время на техническое обслуживание или нанять нового сотрудника, если нет данных, подтверждающих этот запрос.

Это может повлиять на вашу команду и в повседневной жизни. Например, технический специалист может дождаться конца дня, чтобы записать выполненную работу. Этот разрыв во времени может привести к тому, что они неправильно вспомнят, сколько времени им требуется на выполнение работы. Может, они округляют в меньшую сторону. Ничего страшного, правда? За исключением того, что это так.

Эта единственная ошибка могла вызвать эффект домино. В следующий раз, когда вы планируете эту работу, вы планируете на нее меньше времени. Теперь техник спешит завершить работу, увеличивая риск как для них, так и для машины. Вы также сократите стоимость рабочего времени в своем бюджете, что поставит вас в затруднительное положение с финансами.

Давайте углубимся в то, где ваши данные могут пойти не так, и как вы можете проверить их, чтобы начать направлять дела в правильном направлении.

С чего начинаются неверные данные об обслуживании

Плохие данные часто рождаются из лучших побуждений. Это затрудняет обнаружение. Но всегда найдется серебряная подкладка, чтобы решить эти проблемы - ваша культура, основанная на данных. Вы знаете, что цифры являются ключевыми, и то, что вы получаете от них, еще более ценно. Это самый важный ингредиент для поиска и устранения неверных данных.

Вот два аспекта программ обслуживания, которые чаще всего способствуют получению неверных или неполных данных.

Пытаемся вскипятить океан

Многие группы технического обслуживания пытаются сделать слишком много и слишком быстро со своими данными. Возможность отслеживать вещи - это здорово, но если у вас нет хорошо продуманного плана того, что вы собираетесь измерять - и почему, - вы столкнетесь с проблемами.

В эту ловушку легко попасть. С появлением технологий IIoT, таких как датчики, отслеживающие каждую секунду поведения актива, появилось, казалось бы, бесконечное количество способов сбора данных. Проблема для менеджеров по техническому обслуживанию не в том, что у них слишком много данных, а в том, что они не знают, как извлечь важные данные.

Брэндон Де Мело, менеджер по работе с клиентами в Fiix, говорит об этом так:«Допустим, у вас есть датчик, который собирает данные о машинах. Это здорово, но нельзя останавливаться на достигнутом. Вы должны учитывать все факторы, влияющие на эти данные, например время простоя или другие внешние факторы, которые могут на них повлиять ».

Не относиться критически к показателям

Каждая группа обслуживания придерживается определенных KPI, но верны ли они? Как отмечает Стюарт Фергюссон, директор Fiix по разработке решений, легко попасть в цикл отслеживания таких цифр, как количество рабочих часов, просто потому, что это показатель, который исходит от вашего начальника (или его начальника).

Важно критически взглянуть на показатели обслуживания и действительно подумать о том, следует ли их измерять.

«В конце концов, вам нужно измерить показатели, которые поддерживают ваш отдел», - говорит Фергюссон. «Недостаточно людей понимают, почему они измеряют то, что измеряют».

Получите руководство по общим метрикам обслуживания и лучшему способу их использования

Где живут плохие данные об обслуживании

Мы знаем, что способствует появлению неверных данных, но где это проявляется? Плохие данные действительно хорошо сочетаются с чистыми, поэтому это не всегда очевидно. Но знание явных признаков неточной информации поможет вам обнаружить ее, не просматривая десятки отчетов. Вот наиболее частые места, где можно найти неверные данные об обслуживании.

На складе

Плохие данные могут скрываться вместе с подшипниками и двигателями на полках вашего склада. Это может произойти несколькими способами.

Во-первых, легко иметь устаревший инвентарный учет, если на полках лежат устаревшие детали. Если вы не проверите свой инвентарь, чтобы убедиться, что он соответствует тому, что есть в наличии, вы столкнетесь с проблемами, когда вам придется заплатить за деталь, которую вы не ожидали.

Кроме того, есть опасность подтасовывать цифры, чтобы улучшить чистую прибыль.

«Допустим, приближается конец месяца, и вам нужно заменить деталь за 3000 долларов», - говорит Афара.

«Некоторые менеджеры по техническому обслуживанию скажут:« Знаете что? Давай просто подождем ремонта, чтобы он действительно попал в наши книги в следующем месяце ». Это превращается в своего рода игру». Эта нерешительность может негативно повлиять на весь бизнес, если то, что записано в бухгалтерских книгах, будет цениться выше того, что действительно необходимо для улучшения производства ».

Хотите проводить более точный подсчет циклов? Этот бесплатный шаблон может помочь

В вашем графике профилактического обслуживания

У каждой группы обслуживания есть свои регулярные менеджеры по ремонту, но сколько из них действительно необходимо?

«Техническое обслуживание может очень быстро стать очень эмоциональным», - говорит Афара. «У вас будет так называемый эмоциональный PM, когда команда проводит регулярную проверку только потому, что шесть руководителей завода назад произошел сбой, и никто его не изменил».

Когда группы обслуживания наследуют менеджеров по обслуживанию, легко не сомневаться в этом, но легко увидеть, как все может быть снежным комом, и рассказать неточную историю о том, какую работу на самом деле нужно выполнить.

В вашем рабочем задании и истории активов

При документировании работы не требуется много времени, чтобы данные пошли наперекосяк. Внимание, как правило, направляется в неправильные места, когда приоритеты растения не в порядке.

«Обычно бывает так, что технический персонал уделяет такое внимание времени», - говорит Афара. «Сверху приходит сообщение о том, что необходимо учитывать каждую минуту, и в результате технические специалисты просто навязывают время для выполнения рабочих заданий, чтобы показать, что они отработали восемь часов, о которых их просили».

Как мы уже говорили ранее, основная проблема здесь - отсутствие конкретного планирования. Вы беспокоитесь о метрике в ущерб стратегии, которая приводит к данным, которые не соответствуют действительности и не могут быть использованы для реальных изменений.

В ваших отчетах

У каждого набора данных есть свои всплески и провалы. Важная часть - это то, как вы понимаете колебания, которые отображаются в отчетах о техническом обслуживании.

«Есть ли у вас что-нибудь, чтобы объяснить, почему, например, падение может произойти в сентябре, а затем повториться в январе?» - говорит Де Мело.

Без критического анализа или понимания того, что способствовало возникновению аномалии в данных, отслеживать эти колебания бесполезно. Вам нужно понять, что произошло, прежде чем вы сможете начать понимать, что вы могли бы сделать иначе.

Лучший анализ первопричин начинается с этого шаблона. Загрузите его бесплатно

Как проводить аудит данных технического обслуживания

Теперь, когда у нас есть более четкое представление о том, где данные обслуживания могут пойти не так, как вы можете начать это исправлять?

Ответ будет разным для каждой команды, но лучше всего начать с того места, где у вас возникла проблема, без возможности объяснить, почему она у вас возникла.

«Допустим, вы не можете понять, почему у вас так много незапланированных простоев, а просмотр данных вам совсем не помогает», - говорит Де Мело.

«В этом сценарии вам нужно поговорить с руководителем производства и начать задавать такие вопросы, как:« Как это отслеживается? Существует ли система? «Всегда будет процесс отслеживания нужной информации, но вы не можете просто сидеть и вертеть пальцами, надеясь, что ответ придет к вам».

С точки зрения создания контрольного списка для аудита данных, опять же, лучше всего подходить к нему со стратегической точки зрения.

«Посидите с некоторыми ключевыми заинтересованными сторонами, такими как руководители предприятий и технические специалисты, и проведите мозговой штурм вокруг того, что вы хотите улучшить и лучше понять», - говорит Де Мело.

«Как только вы поймете, что ищете, вы сможете составить логичный контрольный список».

Лучшие данные для обслуживания - это данные с определенной целью

Критический и вдумчивый подход к аудиту данных технического обслуживания гарантирует, что все, что вы отслеживаете и анализируете, проверяется не без причины. Это поможет вам понять, как связаны данные. Тогда вы сможете внести реальные улучшения в свою программу обслуживания вместо того, чтобы вносить более мелкие и менее значимые изменения в пределах допустимых пределов.

«Если вы действительно понимаете свою деятельность по техническому обслуживанию, все остальное просто потечет за ней», - говорит Фергюссон.

«Ваше руководство предприятия может не понимать невыполнение требований по техобслуживанию или OT, но когда вы говорите им, что отсрочка периода обслуживания будет стоить еще 250 000 долларов из нашего бюджета на техническое обслуживание завода из-за X, Y, Z, и у вас есть правильные данные, чтобы подтвердить это вверх, они будут слушать ».

Когда все сказано и сделано, данные - самая легкая часть.

«Если у вас есть культура, показатели, нужные люди и процессы, чтобы отслеживать все, и у вас просто нет реальных данных, нет проблем. Наладить это можно за неделю », - говорит Фергюссон.

«Но чаще бывает наоборот. У вас есть все данные, все они куда-то текут, и все смотрят на разные части, но ни одна из них не складывается в правдивую историю ».