Учет и анализ простоев

Как сократить количество простоев и увеличить производительность оборудования?

В 2017 году ServiceMax, Vanson Bourne и Aberdeen Research провели масштабное исследование влияния простоев на показатели компаний. Так, 82% из 450 опрошенных компаний имели проблемы с незапланированными простоями и это стоило им около $250 тысяч в час. Учитывая, что средняя продолжительность простоя составляла 4 часа, общая сумма убытков у некоторых предприятий достигла $2 миллиона.
Это лишь финансовая сторона вопроса. Есть и другие: 46% респондентов сообщили, что простои стали причиной утраты доверия клиентов, а 37% почувствовали последствия снижения производительности критически важных активов.
Эта статистика выглядит пессимистично, но технологии Industry 4.0 позволяют справиться с незапланированными простоями и поломками. О технологиях, решающих эти проблемы, можно почитать в нашем блоге, а сегодня мы расскажем о том, как собирать данные, на основе которых можно принимать управленческие решения.

Учёт и классификация

Первым шагом для минимизации рисков в работе оборудования должно стать создание электронной базы данных, что позволит систематизировать учёт простоев оборудования. На основе собранных данных можно разработать комплекс действий, направленных на повышение эффективности производства.
Чтобы оценить негативное влияние на работу, стоит классифицировать все простои по трём базовым признакам:

— аварийные;
— плановые;
— внеплановые.

На первом этапе это позволит выделить проблемное направление — техническое состояние оборудования, отсутствие ресурсов или персонала, ошибки в организации ТОиР.

Второй шаг — классификация причин возникновения простоев:
— дефект, отказ или неисправность технической части;
— проблемы в работе программного обеспечения;
— ошибка оператора и организационные недостатки;
— неблагоприятные условия производства;
— эксплуатационная перегрузка.

Следует помнить, что учёт простоев можно считать действенным только тогда, когда формализованная классификация внештатных ситуаций будет дополняться контекстом. Именно развёрнутый контекст станет основой для разработки практических решений в сфере Asset Performance Management.

Аналитическая работа и практические решения

Информацию для электронной базы учёта простоев могут собирать все заинтересованные участники производственного процесса — операторы, руководители цеха, работники инженерно-технологических подразделений. Для этого они должны быть информированы и понимать главную цель такого учёта:

— получить максимально точные данные о времени и стоимости простоев;
— определить направления для оптимизации графика работы оборудования;
— подготовить основу для создания обновлённого плана обслуживания.

Когда электронная база учёта пополнится достаточным количеством операционных данных, аналитический отдел сможет рассчитать коэффициент технической готовности (КТГ) и коэффициент использования оборудования (КИО). Именно эти две величины позволяют оценить реальную производительность производства и разработать действенную стратегию для повышения OEE (Overall Equipment Effectiveness — полная эффективность оборудования).

Инструменты Asset Performance Management

Если речь зашла об оптимизации, то ключевым шагом должен стать переход на цифровые инструменты сбора данных. Ручные методы ведения базы учёта безнадёжно устарели. Бумажные отчёты и даже электронные таблицы Excel требуют много времени для обработки.
Вы не только отвлекаете персонал от важных дел, но и тормозите аналитические процессы. Ведь в базу учёта простоев попадает неконтекстуализированная информация, требующая дополнительной обработки перед импортом в MES (Manufacturing Execution System — система управления производственными процессами) или ERP (Enterprise Resource Planning — планирование ресурсов предприятия).

Более прогрессивный шаг — использование цифровых средств для сбора производственных данных.

Ключевые преимущества такого решения:
— круглосуточный мониторинг и регистрация состояния оборудования в реальном времени;
— отсутствие ограничений по сбору данных из-за внешних неблагоприятных условий;
— автоматическая компиляция операционных данных в аналитические отчёты;
— возможность интеграции учётных инструментов в глобальную экосистему управления производством.

Последний пункт особенно важен, ведь учёт простоев — это лишь составляющая более масштабных проектов на основе инновационных технологий. Эти данные затем будут использоваться в работе с Machine Learning, Digital Twins, IIoT Platforms, Artificial Intelligence и т. д.
Подводя итоги, ещё раз подчеркнём, что сбор данных — это первый шаг, который позволит управлять простоями оборудования. А вместе с ними — и общей производительностью предприятия. Экономический эффект от такого управления очень быстро станет заметным.

Мы в SmartEAM разрабатываем комплексные решения для цифровой трансформации производства в соответствии с принципами Industry 4.0. В частности, создаём системы Asset Performance Management, которые помогают превратить реактивные методы борьбы с внеплановыми простоями в действенную стратегию повышения рентабельности бизнес-процессов. Оставляйте заявку.