Как предиктивное обслуживание может повысить производительность сервисной службы

Тренд последних лет — переход современных производств от реактивных методов борьбы с поломками к предиктивному обслуживанию.

Такой подход уже доказал свою эффективность в предотвращении внештатных ситуаций и экономии на ремонтах. Но что, если рассмотреть предиктивное обслуживание не как стратегию снижения издержек, а как инструмент получения дополнительных ресурсов?

Вооружив сервисную службу компании современными средствами мониторинга и анализа данных, можно повысить производительность персонала. А высвободившиеся ресурсы легко перенаправить на реализацию перспективных идей. Рассказываем как.

Организация работы сервисной службы по принципам Industry 4.0

В контексте работы сервисной службы инновации упрощают решение ключевых задач:

• удаленный сбор данных для оценки состояния активов;
• анализ операционной эффективности оборудования;
• прогнозирование поломок и планирование ремонтных работ;
• инвентаризация материальной базы;
• формирование и систематизация запросов на обслуживание.

Как это работает? Выбирая Industry 4.0 и Predictive Maintenance, руководство предприятия избавляется от «костылей» классических методов обслуживания оборудования. Например, сотрудники сервисной службы не вмешиваются в работу производственной линии при проверках, узлы и детали не изымаются для систематической диагностики, расходные материалы заменяются только тогда, когда это действительно нужно.

И мы сейчас говорим не только про космические новые агрегаты, а в том числе и про «дедушкины» станки, которым почти полстолетия. Предиктивное обслуживание поможет и здесь.

Можно выделить три ключевых технологии, которые делают предиктивное обслуживание еще эффективнее. Они уже успели доказать свою ценность в промышленности:

— IIoT (Industrial Internet of Things). Промышленный интернет вещей позволяет создать единую структуру для сбора и визуализации данных. Отслеживая работу датчиков и контроллеров, сотрудники сервисной службы получают объективные сведения о состоянии отдельных узлов и всей производственной линии;

— Big Data. Технология обработки больших массивов данных помогает интерпретировать полученную информацию и упрощает работу по принятию решений. Опираясь на объективную аналитику, сотрудники сервисной службы могут с высокой точностью предсказывать поломки, выбирать оптимальное время для планово-предупредительных ремонтных работ и заранее закупать запчасти на замену, а не годами держать их на складе;

— Machine Vision. Компьютерный оптический анализ применяется там, где заканчиваются физические возможности сотрудников сервисных служб. Камеры и датчики регистрируют отклонения в работе автоматизированных линий производства, а персоналу остается своевременно реагировать на сигнал. Плюс этой технологии — исключение человеческого фактора. Машинное зрение не устаёт, и у него не «замыливается глаз».

Практические преимущества

Многие предприниматели пугаются перспективы полной реорганизации сервисной службы и заранее считают, что это непомерные траты. На практике интегрировать отдельные модули и технологии можно поэтапно. Например, при внедрении SmartEAM всегда учитываются индивидуальные особенности организации, технологический уровень процессов и другие факторы.

Так что стоит забыть этот консёрн. Вместо этого лучше обратить внимание на то, как можно оптимизировать работу сервисной службы независимо от её типа:

Реактивное обслуживание:

— снижение расходов на сверхурочную оплату бригад для ликвидации аварийных ситуаций;

— исключение затрат на срочную доставку запчастей;

— не нужно проводить дополнительную диагностику.

Профилактическое обслуживание:

— составление оптимального графика проведения плановых работ;

— снижение времени простоя оборудования;

— объективная оценка эффективности активов и продуктивности труда.

Предиктивное обслуживание:

— снижение издержек по оплате труда;

— экономия на логистике и освобождение складских площадей;

— уменьшение количества простоев и незапланированных ремонтов;

— повышение выполнения заказов в срок.

Кстати, с предиктивным обслуживанием вы можете получать информацию о фактически проделанной работе, контролировать состояние агрегатов в реальном времени и многое другое. А также использовать программные инструменты там, где раньше требовались услуги высококвалифицированного персонала.

Подытоживая, рекомендуем вначале составить поэтапный план внедрения инноваций, подсчитать бюджет и экономический эффект от имплементации, а уже потом судить о том — дорого это или вполне доступно для компании.

Как распорядиться ресурсами?

Оптимизируя процесс техобслуживания и снижая нагрузку на сервисную службу, вы получаете ценный ресурс — время. Высокая производительность может быть конвертирована в реальную пользу для предприятия:

— высвободившееся время можно потратить на организацию аудита активов и/или реализацию проектов по модернизации производства;

— можно улучшить условия труда — например, позаботиться о большей безопасности;

— организуйте обучение сотрудников сервисной службы для повышения их квалификации и освоения возможностей новых программных решений;

— превратите сервисную службу в ремонтников быстрого реагирования, которые больше не дадут маленьким проблемам перерасти в катастрофу.

Напоследок скажем, что предиктивный подход к сервисному обслуживанию открывает преимущества перед предприятиями разного масштаба и специализаций. Даже при использовании устаревшего оборудования внедрение отдельных программных решений высвободит ресурсы персонала и даст толчок для роста.