Wanneer industriële fabrikanten reactief onderhoud plegen, geven ze de controle uit handen over de juiste aanpak van problemen met apparatuur. Dit heeft kostbare gevolgen, zoals ongeplande stilstand, hoge reparatiekosten, een kortere levensduur van de apparatuur en veiligheids- en nalevingsrisico 's.
Aan de andere kant gaat voorspellend onderhoud, aangedreven door real-time gegevens en analyses, reactief onderhoud tegen. Voorspellend onderhoud stelt fabrikanten in staat om stilstand te verminderen, onderhoudskosten te verlagen, de levensduur van bedrijfsmiddelen te optimaliseren en veiligheid en naleving te verbeteren. Digitale innovaties hebben industrieel productieonderhoud getransformeerd van reactief naar voorspellend, met real-time monitoring, geautomatiseerde planning en gecentraliseerde gegevens.
Bij reactief onderhoud, waarbij technici apparatuur pas repareren nadat deze defect is geraakt, maken ongeplande stilstand door productievertragingen, hoge onderhoudskosten door spoedbestellingen, overwerk en veiligheids- en nalevingsrisico's door gevaarlijke omgevingen allemaal deel uit van de onstabiele situatie. Uitdagingen op het gebied van gegevensverzameling zijn onder andere een gebrek aan realtime monitoring omdat systemen vertrouwen op handmatige logboeken, informatie in silo's vanwege verspreide gegevens over verschillende systemen en beperkte integratie van Internet of Things (IoT) zonder aangesloten apparaten. De inefficiëntie van reactief onderhoud leidt tot een slechte toewijzing van middelen, waarbij arbeid wordt onttrokken aan gepland werk, een ongecoördineerde planning voor effectieve planning en een gebrek aan inzicht in de beschikbaarheid van onderdelen en apparatuur.
Industriële fabrikanten moeten kijken naar een voorspellende aanpak, die verschillende voordelen heeft:
Vroegtijdige probleemdetectie
Voorspellend onderhoud minimaliseert de stilstandtijd in de industriële productie, omdat sensoren en analyses problemen met apparatuur opsporen voordat ze storingen veroorzaken. Kleine problemen worden gedetecteerd voordat het grote storingen worden. Waarschuwingen helpen ook om belangrijkere veiligheidsproblemen of overtredingen in de toekomst te voorkomen.
Optimalisatie van bronnen
Dankzij predictief onderhoud is werkefficiëntie van essentieel belang. Technici kunnen zich richten op gepland onderhoud in plaats van op noodreparaties op het laatste moment of overwerk. Het personeel hoeft ook niet meer te zoeken naar ontbrekende onderdelen en stukken, omdat gegevensgestuurde voorspellingen ervoor zorgen dat onderdelen beschikbaar zijn wanneer ze nodig zijn.
Mogelijkheden voor kostenverlaging
Voorspellend onderhoud helpt organisaties om lagere operationele kosten te behouden met minder noodreparaties en onverwachte stilstand op het laatste moment. Apparatuur heeft doorgaans een langere levensduur omdat regelmatige controle slijtage vaststelt, waardoor dure vervangingen worden uitgesteld. Uiteindelijk leidt betrouwbare apparatuur tot een betere output en dus winstgevendheid voor een bedrijf.
Industriële productieorganisaties kunnen een sterke strategie voor voorspellend onderhoud implementeren door deze best practices te volgen:
Methoden voor gegevensverzameling
Vandaag de dag beschikken bedrijven over een reeks hulpmiddelen voor gegevensverzameling. IoT-apparaten gebruiken sensoren om de prestaties van apparatuur te volgen. Machine learning-algoritmen automatiseren gegevensverzameling en patroonherkenning voor meer inzicht en probleembeheersing, terwijl cloud-gebaseerde opslag gegevens centraliseert voor naadloze toegankelijkheid voor teams en locaties.
Integratie van analysetools
Analytics kunnen helpen bij het voorspellen van potentiële problemen en proactief onderhoud mogelijk maken. Aangepaste, gebruiksvriendelijke dashboards en gepersonaliseerde waarschuwingen maken real-time inzicht mogelijk.
Teamtraining
Teams moeten worden getraind in de interpretatie van gegevens en het gebruik van software. Managers moeten gestandaardiseerde processen instellen en best practices ontwikkelen voor het integreren van voorspellende inzichten in dagelijkse werkzaamheden en beslissingen. Managers moeten ook teamoverschrijdende communicatie en samenwerking aanmoedigen tussen verschillende leden, waaronder onderhoud, IT en operations, om een soepele overgang en succes op de lange termijn mogelijk te maken.
Het succesraamwerk voor voorspellend onderhoud omvat prestatiemetingen, kwaliteitsverbeteringen en efficiëntiewinsten. Prestatiecijfers omvatten de gemiddelde tijd tussen storingen, de gemiddelde tijd tot aan reparatie en de bezettingsgraad van bedrijfsmiddelen. Kwaliteitsverbeteringen omvatten defectreductie, processtabiliteit, naleving en veiligheid. Efficiëntiewinsten benadrukken verminderde stilstandtijd, geoptimaliseerde toewijzing van middelen en kostenbesparingen. Deze kunnen allemaal bijdragen aan een goed presterende omgeving voor voorspellend onderhoud.
De dagen dat industriële productiebedrijven moesten vertrouwen op reactief onderhoud zijn voorbij. Proactief onderhoud verlicht exponentiële zorgen door doordachte implementatie door problemen vroegtijdig op te sporen, middelen te optimaliseren en mogelijkheden voor kostenreductie te bepalen.
Lees meer over hoe Gomocha de productieservices van uw bedrijf kan verbeteren.