Як предиктивное обслуговування може підвищити продуктивність сервісної служби

Тренд останніх років — перехід сучасних виробництв від реактивних методів боротьби з несправностями до предиктивного обслуговування.

Такий підхід уже довів свою ефективність у запобіганні позаштатним ситуаціям і економії на ремонтах. Але що, якщо розглянути предиктивне обслуговування не як стратегію зниження витрат, а як інструмент отримання додаткових ресурсів?

Озброївши сервісну службу компанії сучасними засобами моніторингу й аналізу даних, можна підвищити продуктивність персоналу. А вивільнені ресурси легко перенаправляти на реалізацію перспективних ідей. Розповідаємо як.

Організація роботи сервісної служби за принципами Industry 4.0

У контексті роботи сервісної служби інновації спрощують розв’язання ключових завдань:

— віддалений збір даних для оцінки стану активів;

— аналіз операційної ефективності обладнання;

— прогнозування несправностей і планування ремонтних робіт;

— інвентаризація матеріальної бази;

— формування і систематизація запитів на обслуговування.

Як це працює? Вибираючи Industry 4.0 і Predictive Maintenance, керівництво підприємства позбувається «милиць» класичних методів обслуговування обладнання. Наприклад, працівники сервісної служби не втручаються в роботу виробничої лінії під час перевірок, вузли й деталі не вилучаються для систематичної діагностики, витратні матеріали замінюються тільки тоді, коли це дійсно потрібно.

І ми зараз говоримо не тільки про космічні нові агрегати, а зокрема і про «дідусеві» верстати, яким майже пів століття. Предиктивне обслуговування допоможе й тут.

Можна виділити три ключові технології, які роблять предиктивне обслуговування ще ефективнішим. Вони вже встигли довести свою цінність у промисловості:

— IIoT (Industrial Internet of Things). Промисловий інтернет речей дає змогу створити єдину структуру для збирання й візуалізації даних. Відстежуючи роботу датчиків і контролерів, працівники сервісної служби отримують об’єктивні відомості про стан окремих вузлів і всієї виробничої лінії;

— Big Data. Технологія обробки великих масивів даних допомагає інтерпретувати отриману інформацію та спрощує роботу з приймання рішень. Спираючись на об’єктивну аналітику, працівники сервісної служби можуть із високою точністю передбачати несправності, вибирати оптимальний час для планово-попереджувальних ремонтних робіт і заздалегідь закуповувати запчастини на заміну, а не роками тримати їх на складі;

— Machine Vision. Комп’ютерний оптичний аналіз застосовується там, де закінчуються фізичні можливості працівників сервісних служб. Камери й датчики реєструють відхилення в роботі автоматизованих ліній виробництва, а персоналу залишається своєчасно реагувати на сигнал. Плюс цієї технології — виключення людського фактора. Машинний зір не втомлюється, і у нього не «замилюється око».

Практичні переваги

Багато підприємців лякаються від перспективи повної реорганізації сервісної служби й заздалегідь вважають, що це непомірні витрати. На практиці інтегрувати окремі модулі та технології можна поетапно. Наприклад, під час упровадження SmartEAM завжди враховуються індивідуальні особливості організації, технологічний рівень процесів та інші фактори.

Тож варто забути цей консьорн. Замість цього краще звернути увагу на те, як можна оптимізувати роботу сервісної служби незалежно від її типу:

Реактивне обслуговування:

— зниження витрат на понаднормову оплату бригад для ліквідації аварійних ситуацій;

— виключення витрат на термінове доставлення запчастин;

— не потрібно проводити додаткову діагностику.

Профілактичне обслуговування:

— складання оптимального графіка проведення планових робіт;

— зменшення часу простою обладнання;

— об’єктивна оцінка ефективності активів і продуктивності праці.

Предиктивне обслуговування:

— зниження витрат з оплати праці;

— економія на логістиці та звільнення складських площ;

— зменшення кількості простоїв і незапланованих ремонтів;

— підвищення виконання замовлень у строк.

До речі, з предиктивним обслуговуванням ви можете отримувати інформацію про фактично виконану роботу, контролювати стан агрегатів у реальному часі й багато іншого. А також використовувати програмні інструменти там, де раніше були потрібні послуги висококваліфікованого персоналу.

Підсумовуючи, рекомендуємо спочатку скласти поетапний план упровадження інновацій, підрахувати бюджет і економічний ефект від імплементації, а вже потім судити про те — дорого це чи цілком доступно для компанії.\

Як розпорядитися ресурсами?

Оптимізуючи процес техобслуговування і знижуючи навантаження на сервісну службу, ви отримуєте цінний ресурс — час. Висока продуктивність може бути конвертована в реальну користь для підприємства:

— час, що звільнився, можна витратити на організацію аудиту активів та/або реалізацію проєктів із модернізації виробництва;

— можна поліпшити умови праці — наприклад, подбати про більшу безпеку;

— організуйте навчання працівників сервісної служби для підвищення їх кваліфікації й освоєння можливостей нових програмних рішень;

— перетворіть сервісну службу на ремонтників швидкого реагування, які більше не дадуть маленьким проблемам перерости в катастрофу.

Наостанок скажемо, що предиктивний підхід до сервісного обслуговування відкриває переваги перед підприємствами різного масштабу і спеціалізацій. Навіть у разі використання застарілого обладнання впровадження окремих програмних рішень вивільнить ресурси персоналу й дасть поштовх для зростання.