Jak ograniczyć nieplanowane przestoje w produkcji?

Planowane a nieplanowane przestoje w produkcji 

Przestoje związane z przezbrojeniami, uruchamianiem maszyn czy przeglądami prewencyjnymi można skutecznie zaplanować i uwzględnić w harmonogramie produkcji. Problem pojawia się jednak w przypadku nieoczekiwanych zatrzymań, które najczęściej wynikają z awarii maszyn, urządzeń lub innych zasobów produkcyjnych. Mimo że są nagłe, można je przewidzieć i im zapobiec dzięki coraz popularniejszemu podejściu predykcyjnemu w utrzymaniu ruchu. 

Coraz większa świadomość strat wynikających z przestojów 

Polskie firmy produkcyjne coraz lepiej zdają sobie sprawę z kosztów generowanych przez zatrzymania produkcji. W związku z tym rośnie zainteresowanie rozwiązaniami umożliwiającymi przewidywanie awarii (ang. Predictive Maintenance). Analiza historycznych przestojów pozwala na lepsze przygotowanie się do przyszłych przeglądów technicznych i identyfikację najczęstszych przyczyn problemów. 

Tradycyjną metodą radzenia sobie z przestojami było tworzenie list przyczyn i ich priorytetyzacja w celu wykrycia źródeł problemów. Jednak wraz z rozwojem technologii coraz częściej stosuje się zaawansowane analizy danych, które pozwalają na bardziej precyzyjne podejmowanie decyzji. 

Jak obliczyć straty wynikające z nieplanowanych przestojów? 

Koszty związane z nieplanowanymi zatrzymaniami można łatwo oszacować, uwzględniając: 

• czas, w którym zasób nie jest dostępny do produkcji, 
• straty wynikające z ponownego uruchamiania maszyn po awarii, 
• spadek wydajności produkcji spowodowany wolniejszymi cyklami lub mikroprzestojami, 
• obniżenie jakości produktów spowodowane usterkami, 
• dodatkowy czas pracy służb utrzymania ruchu, które zamiast działań prewencyjnych muszą usuwać awarie. 

Predictive Maintenance – sposób na zapobieganie awariom 

Predykcyjne utrzymanie ruchu (ang. Predictive Maintenance, PdM) to metoda bazująca na analizie danych pobieranych bezpośrednio z maszyn. Dzięki temu możliwe jest wykrycie symptomów zbliżającej się awarii i podjęcie działań serwisowych, zanim do niej dojdzie. 

Wdrożenie systemu klasy CMMS/EAM wraz z PdM pozwala na oszczędność kosztów związanych z przestojami nawet o 35%. Dodatkowo można zmniejszyć nakłady na zakup nowych maszyn i sprzętu nawet o 4%, ponieważ dokładne planowanie konserwacji wydłuża ich żywotność. 

Rola IoT i uczenia maszynowego w utrzymaniu ruchu 

Podstawą predykcyjnego utrzymania ruchu jest analiza ogromnej ilości danych zbieranych w czasie rzeczywistym z hali produkcyjnej. System monitoruje kluczowe parametry, takie jak: 

• temperatura, 
• poziom wibracji, 
• zużycie oleju, 
• ciśnienie i wiele innych. 

Technologie oparte na Internecie Rzeczy (IoT) umożliwiają bieżące monitorowanie stanu maszyn i całego procesu produkcji. Dane z czujników są przesyłane do chmury, gdzie algorytmy uczenia maszynowego (Machine Learning, ML) analizują je i przewidują potencjalne awarie. 

Dzięki połączeniu analizy danych historycznych z bieżącymi pomiarami, modele predykcyjne mogą być nieustannie doskonalone, co zwiększa skuteczność przewidywań. 

CMMS+EAM 4FACTORY – kompleksowe zarządzanie utrzymaniem ruchu 

Jednym z zaawansowanych narzędzi do zarządzania utrzymaniem ruchu jest system CMMS+EAM 4FACTORY opracowany przez firmę DSR. Jest to nowoczesne rozwiązanie łączące dwie klasy produktów Computerized Maintenance Management System (CMMS) z Enterprise Asset Management (EAM), które obsługuje trzy główne strategie utrzymania ruchu:

1. Reactive Maintenance – naprawa po wystąpieniu awarii, 
2. Preventive Maintenance – planowa konserwacja, 
3. Predictive Maintenance – predykcyjne wykrywanie usterek. 

CMMS+EAM 4FACTORY zapewnia użytkownikom dostęp do systemu zarówno w firmie, jak i poza nią – przez przeglądarkę internetową, terminale produkcyjne czy aplikację mobilną na smartfony. 

Kluczowe funkcjonalności systemu obejmują: 

• automatyczne harmonogramowanie przeglądów, 
• możliwość zgłaszania awarii bezpośrednio z hali produkcyjnej, 
• zarządzanie magazynem części zamiennych, 
• rejestrację czasu pracy poświęconego na konserwację i naprawy. 

Integracja systemów – większa efektywność produkcji 

CMMS+EAM 4FACTORY może być zintegrowany z maszynami oraz innymi systemami, takimi jak MES, ERP i APS. Dzięki temu możliwe jest m.in.: 

• automatyczne generowanie zaleceń serwisowych, 
• tworzenie list kontrolnych czynności do wykonania, 
• analiza sygnałów z czujników maszyn w celu przewidywania awarii. 

Dlaczego warto wdrożyć Predictive Maintenance? 

Predykcyjne utrzymanie ruchu to przyszłość efektywnego zarządzania produkcją. Dzięki niemu firmy mogą: 

• Zmniejszyć liczbę awarii i przestojów 
• Ograniczyć koszty związane z serwisowaniem i zakupem nowych maszyn, 
• Zwiększyć jakość i efektywność produkcji, 
• Skrócić czas reakcji na nieoczekiwane problemy. 

Inwestycja w nowoczesne technologie, takie jak IoT i Machine Learning, pozwala firmom przejść od reakcyjnego do predykcyjnego podejścia w utrzymaniu ruchu – co przekłada się na realne oszczędności i większą konkurencyjność na rynku. 

Jeśli jesteś zainteresowany wdrożeniem takiego systemu w swojej firmie, zapraszamy do kontaktu!