Predykcyjne utrzymanie ruchu

234

Korzyści z przejścia na predictive maintenance

Jako jedna z najmłodszych metod konserwacji, predictive maintenance jest też najbardziej rozwiniętym rozwiązaniem, przynoszącym przedsiębiorstwu szereg korzyści. Wśród nich wymienia się przede wszystkim zmniejszenie czasu konserwacji sprzętu i ilości godzin produkcji utraconych z powodu zatrzymania pracy maszyny. Za tym w ślad idą zmniejszenie kosztów części zamiennych i materiałów eksploatacyjnych oraz ograniczenie kosztów ich magazynowania.

Bez wątpienia dla przedsiębiorstwa szczególnie istotne jest ograniczenie liczby niespodziewanych awarii, bowiem wiążą się one z nieterminową realizacją zleceń, co często pociąga za sobą kary umowne. Należy także pamiętać, że awaria maszyny może skutkować również uszkodzeniem materiału lub, co gorsza, wpływać niekorzystnie na bezpieczeństwo pracownika. W najlepszym przypadku, niesie ze sobą koszty wynikające z nadgodzin.

Opierając się na badaniach McKinsey & Company można oszacować, że przejście na konserwację predykcyjną może przynieść oszczędności rzędu od 10% do 40% w kosztach utrzymania ruchu oraz 5% w inwestycjach w sprzęt u maszyny. Oczywiście te korzyści wyliczone zostały w perspektywie długoterminowej. Inne źródła podają, że programy konserwacji predykcyjnej prowadzą do dziesięciokrotnego wzrostu zwrotu z inwestycji, redukcji kosztów konserwacji o 25%-30%, awarii o 70%-75% i przestojów o 35%-45%.

Oczywiście, te oszczędności mają swoją cenę. Jak już wspomnieliśmy, techniki i technologie, na których bazuje monitorowanie stanu są drogie, a do tego wymagają dobrze przygotowanego personelu. Jednym z najdroższych elementów konserwacji predykcyjnej jest system ERP, służący do zarządzania nowymi procedurami. Warto jednak wziąć pod uwagę, że rozwiązanie to niesie ze sobą szereg innych korzyści, wykraczających poza sferę procesów związanych z utrzymaniem ruchu.

Komentarz eksperta

Coraz większą wagę przywiązuje się do predykcyjnego utrzymania ruchu, które eliminuje awarie i pozwala unikać kosztownych przestojów. Dzięki nowym rozwiązaniom możliwe jest wyposażenie maszyn w czujniki i systemy, które skutecznie monitorują procesy, analizują oraz raportują zdarzenia w czasie rzeczywistym, z wykorzystaniem chmury obliczeniowej. Na chwilę obecną w sektorze magazynów automatycznych predykcyjne systemy utrzymania ruchu są wykorzystywane jeszcze w niewielkim stopniu, najczęściej w przypadku kluczowych maszyn i systemów lub tych pracujących z dużą intensywnością. Oferowane przez nas regały automatyczne Modula, które często służą do szybkiej i niekiedy całodobowej kompletacji, są wyposażone w oprogramowanie i czujniki informujące m.in. o ilości zrealizowanych cykli dzięki czemu wiemy np. kiedy należy dokonać wymiany pasa napędowego lub innych elementów. W przypadku naszych magazynów automatycznych na cięższe przedmioty jak arkusze blach czy dłużyce, nie ma potrzeby stosowania tego typu metod, ponieważ proces transportu i pobieranie materiałów nie jest aż tak intensywny i obsługa serwisowa ogranicza się do minimum (przegląd raz w roku). Obecnie najpowszechniejszą metodą predykcyjną jest kontrola organoleptyczna bazująca na wzroku czy słuchu, jednak bardziej zaawansowane możliwości daje oprogramowanie i czujniki zliczające ilość roboczogodzin i zalecające wymianę danego elementu czy przeprowadzanie testów pod kątem wibracji lub nagrzewania – takie czynności wykonywane często i skrupulatnie pozwalają zawczasu wykryć zużycie elementu i zapewnić pracę przedsiębiorstwa bez niepotrzebnych przestojów. Największym wyzwaniem we wprowadzaniu metody predykcyjnej jest analiza i trafne określenie priorytetów oraz skupienie się na elementach newralgicznych dla funkcjonowania procesu, ponieważ zbyt szeroki zakres kontrolowanych podzespołów może wytworzyć niepotrzebne koszty, nie przynosząc przy tym żadnych korzyści.

 Marcin Kozłowski, Prezes Zarządu Baumalog

 

Zdjęcie: www.pixabay.com

Źródło: Redakcja Portal Przemysłowy