Обслуживание завода: Лучшие практики для современных индустрий

Мы смотрим, как выглядит обслуживание завода в пост-цифровую эру, и выявляем пять ключевых шагов к достижению лучших практик.

Обслуживание завода проводится в любой индустрии, ориентированной на оборудование, и включает мониторинг состояния активов, ремонты и планирование будущих оценок и ремонтов.

Обычно практика смотрит на ключеые операционные переменные актива, такие как поток продукта; температура; вибрация; и давление, а также взаимозависимости между ними, с целью улучшения эффективности.

Область стратегий обслуживания, конечно, существенно варьируется в зависимости от масштаба, индустрии и сложности рабочей среды, а также параметров безопасности и соображений.

Однако все стратегии обслуживания делят общую цель: минимизировать затраты и поломки оборудования, снизить риск и повысить производственную эффективность. Организации не могут позволить себе потерю производства, связанные операционные затраты и репутационный ущерб в результате неэффективного обслуживания оборудования.

Овладение сложностью

Вызов в развертывании правильной стратегии в том, что современное заводское оборудование сложно, часто охватывая последние функции автоматизации и робототехники.

С одной стороны, это приносит беспрецедентные выгоды продуктивности, но сложность таких машин означает, что стало почти невозможным эффективно поддерживать их только персоналом.

Часто оборудование требует очень специализированных навыков, обучения и экспертизы для обеспечения оптимальной производительности. Это неизбежно требует инвестиций в таланты, но в то время, когда навыки в дефиците, а затраты на труд растут, это только добавляет сложности вопросу.

Хорошие новости в том, что достижения в цифровой сфере принесли новые возможности в том, как заводские активы могут быть обслуживаемы.

Датчики, выделенные облачные платформы, ИИ и Индустриальный интернет вещей (IIoT) — все сходятся для увеличения связности активов и систем. Критически, это позволяет неквалифицированным бизнес-пользователям управлять оборудованием всех типов и необходимыми запасными частями по всей рабочей среде.

Вот наши пять ключевых шагов для использования этих достижений для установления современной стратегии обслуживания завода:

Обслуживание завода — динамическое, а не статическое

Пока достаточно легко спроектировать эффективную программу обслуживания на основе предварительного знания среды, эффективное практическое управление программой может быть вызовом. Обеспечьте, чтобы стратегии обслуживания охватывали динамический подход, выполненный данными в реальном времени и основанный на принципах непрерывного улучшения.

Реактивное; Превентивное; Предиктивное?

До относительно недавнего времени самый распространенный подход в большинстве организаций был комбинацией реактивного обслуживания (которое в сегодняшних быстрых производственных объектах обычно решает проблемы слишком поздно, приводя к отказам и ухудшению производственной эффективности) и превентивного.

Пока превентивный подход может показаться достаточным, так как он включает регулярное обслуживание активов, он не учитывает потребность и статус состояния. Поэтому он обычно видит излишние траты на запасные части без необходимости.

Предиктивное обслуживание устраняет недостатки этого комбинированного подхода, позволяя менеджерам завода действовать до отказа оборудования. Это снижает риск простоя и обеспечивает высокие уровни постоянной операционной эффективности и качества продукции.

В установлении правильной стратегии обслуживания завода важно понять, где вы сейчас, и выявить пробелы, которые нужно устранить.

Используйте цифровые технологии

Цифровые технологии — ключ к получению максимальной отдачи от производительности вашего оборудования. Машинное обучение в частности приносит уровень предсказания и точности в предиктивное обслуживание, который просто не был возможен раньше.

Для достижения лучших результатов оно сильно полагается на сбор и анализ данных, со скоростью, с которой эти данные могут быть собраны и проанализированы, как критическим драйвером. Трюк в построении правильной комбинации вычислений и машинного обучения для соответствия специфическим нуждам компании или индустрии.

Сторонние платформы, такие как Senseye PdM, доставляют облачные, насыщенные машинным обучением возможности предиктивного обслуживания в масштабе, сфокусированные на доставке передовых инсайтов предиктивного обслуживания.

Через мониторинг всех активов для большей видимости и точности, наряд-заказы могут быть приоритизированы, а запасы могут быть распределены более своевременно и целенаправленно.

Люди на первом месте

Пока цифровые технологии ключевы, люди, конечно, самый критичный компонент стратегии обслуживания завода. На операционном уровне большинство рабочих сред обеспечивают визуальные проверки оборудования для дополнения виртуального мониторинга, чтобы обеспечить наиболее полную картину.

Предиктивное обслуживание может поддерживать безопасность, минимизируя необходимость стольких людей на цехе, сколько могло быть развернуто ранее, тем самым снижая риск. Но стратегически важно использовать предиктивное обслуживание, чтобы позволить соответствующим навыкам и экспертизе быть развернутыми там, где диктует необходимость, а не применять покровный подход по всему цеху.

За пределами производства

Помимо доставки более целевого, стоимостно-эффективного и эффективного обслуживания завода, предиктивное обслуживание может существенно снизить затраты на инвентарь. Некоторые запасные части могут быть дорогими для хранения на складе и могут занимать время для обеспечения.

Через установление паттернов и инсайтов, создающих всеобъемлющую картину того, какие запасные части наиболее вероятно будут востребованы в заданном временном окне, запасы могут быть сокращены для точного выполнения того, что нужно.

Одна модель для всех?

Нет универсальной модели управления активами. Однако любая организация, использующая анекдотические информацию для управления сложными высокотехнологичными активами, вероятно, живет на заимованном времени.

Принятие возможностей предиктивного обслуживания, обеспечивающих полную видимость производительности активов по всей организации и управление как плановым, так и предиктивным обслуживанием по необходимости, критично для всех заводов.

Беспрецедентная сложность оборудования и систем, объединенная с дефицитом навыков и растущими затратами, означает, что работа умнее стала предпосылкой, а не амбицией.

Точно так же, как промышленная революция ввела машины, трансформировавшие то, как мы живем, цифровая революция ускоряется и толкает границы возможного, когда речь идет об оптимальном обслуживании завода.

Подходит ли Senseye PdM для меня?

Хотите узнать больше о том, как Senseye PdM может улучшить вашу стратегию обслуживания завода? Забронируйте встречу с нами сегодня.