Moderne onderhoudsstrategieën voor manufacturing succes

Fabrikanten begrijpen dat onderhoud een make-or-break activiteit is, vooral in high-dollar, snel-bewegende, en high-competition verticals. Onderhoudsstrategieën van vroeger kunnen het in de huidige snelle wereld simpelweg niet halen, en fabrikanten die deze praktijken nog steeds gebruiken, vallen snel van de kaart. Modern onderhoud benut technologie inclusief IoT-apparaten voor dataverzameling en machine learning voor dataverwerking om betere voorspellingen en actionable inzichten te bereiken. Gecombineerd kan ongeplande downtime gereduceerd worden tot een graad dat het praktisch geëlimineerd is, niet te spreken over andere voordelen zoals de boost in werknemersmorale, reductie in opportuniteitskosten, verbeterde klantindrukken, en verminderd afval.

Terwijl dat allemaal goed klinkt, blijft de vraag: Hoe neem je je manufacturing-bedrijf van een staat van reactief onderhoud naar voorspellend en voorschrijvend onderhoud? Hoe pluk je de vruchten van een moderne onderhoudsstrategie terwijl je valkuilen vermijdt?

Om het antwoord op die vragen te begrijpen, moet men eerst de onderhoudsmethoden begrijpen die momenteel in spel zijn en wat er verandert van de ene stap naar de volgende. In dit artikel zullen we een verscheidenheid aan industriële onderhoudstechnieken behandelen.

Onderhoudstypen in Manufacturing

We behandelen elk van de onderstaande onderhoudsstrategieën in de context van manufacturing. Selecteer er een om naar de corresponderende sectie te springen:

• Reactief Onderhoud: Als het breekt, repareer je het.
• Preventief Onderhoud: Je plant vervangingen van tevoren voordat onderdelen breken, meestal op een vast interval.
• Gebbruiksgebaseerd Onderhoud: Je vervangt onderdelen wanneer de machine een bepaald bedrag gebruikt is voordat ze breken.
• Toestandsgebaseerd Onderhoud: Je vervangt de onderdelen wanneer ze eruitzien alsof ze te versleten zijn om nog geschikt te functioneren.
• Voorspellend Onderhoud: Je benut historisch data om voorspellingen te maken over wanneer een onderdeel zal breken en vervangt de onderdelen op basis van deze voorspellingen, vóór ze breken. Dit gebruikt meestal, maar niet altijd, kunstmatige intelligentie en machine learning.
• Voorschrijvend Onderhoud (RxM): Geavanceerde data-analysemethoden worden gebruikt om meer te doen dan falen voorspellen, maar bieden hypothetische uitkomsten om de beste actie te kiezen die ondernomen kan worden vóór falen, veiligheidsrisico's en kwaliteitsproblemen rijzen, alsook het moment van implementatie.

Reactief Onderhoud

Reactief onderhoud is het startpunt voor de meeste fabrikanten. Het is de traditionele onderhoudsmethode die zo lang als manufacturing bestaat, bij manufacturing geweest is.

Wat Is Reactief Onderhoud?

Net zoals de naam zegt, betekent dit type onderhoud dat u reageert op wat er gebeurt. U bent misschien wel of niet voorbereid of het verwacht. Een onderdeel breekt en verstopt de hele productielijn, vaak letterlijk en metaforisch. Ongeplande downtime volgt. Werknemers verliezen loon. Het bedrijf verliest omzet. En iedereen moet gewoon wachten tot Ralph De Onderhoudsman withinwaait om het storende onderdeel te vervangen (wat u misschien wel of niet op voorraad heeft.)

Dit kan dagen downtime betekenen, gemiste deadlines, en massive hits op uw budget, vooral als het tool, de machine, of het onderdeel dat breekt duur of moeilijk te vinden is. Werknemers krijgen betaald om klanten te bereiken met het gevreesde "Er is een vertraging..." bericht. En de kosten en risico's zakken de hele supply chain af. Het is een vreselijke, dure cyclus.

Kalendergebaseerd Onderhoud (Preventief Onderhoud)

Zodra fabrikanten zien dat reactief onderhoud niet werkt, is de volgende logische stap kalendergebaseerd onderhoud, ook bekend als tijdsgebaseerd onderhoud (TBM) of preventief onderhoud.

Wat Is Kalendergebaseerd Onderhoud?

Dit is een vorm van gepland onderhoud dat van tevoren gescheduleerd is om onderdelen te vervangen voordat ze uitvallen. Dit wordt gedaan op een vast interval zoals elke 30, 60 of 90 dagen. Op deze manier kunnen fabrikanten een zekere hoeveelheid downtime verwachten of onderhoud plannen tijdens rustige uren. Dit helpt ervoor te zorgen dat apparatuur op en draaiend zal zijn tijdens alle geplande productieperiodes, behalve noodgevallen of onvoorziene omstandigheden. Kalendergebaseerd onderhoud gebruikt het concept van "Mean Time Between Failure" (MTBF) om het beste interval te bepalen waarop onderdelen vervangen moeten worden gebaseerd op wanneer ze in het verleden zijn uitgevallen. Het werkt het beste voor onderdelen die regelmatig gebruikt worden en voorspelbare slijtage hebben.

Preventief onderhoud kan goed werken voor machines die op een regelmatig schema gebruikt worden, die betaalbare onderdelen hebben die gemakkelijk vervangen kunnen worden, een voorspelbare slijtagesnelheid hebben. Het is simpel, voorspelbaar en effectief in deze gevallen. Preventief onderhoud kan nuttig zijn wanneer gekoppeld met andere onderhoudsstrategieën zoals voorspellend of voorschrijvend onderhoud.

Gebbruiksgebaseerd Onderhoud

Wat met al die instanties die niet gemakkelijk gedekt worden door preventief onderhoud of waarvoor die methode veel te excessief en duur zou zijn? Fabrikanten bewegen dan naar gebruiksgebaseerd onderhoud om rekening te houden met variabele machine-gebruik, meer zinvolle timelines te creëren, en kosten op de lange termijn te verlagen.

Wat Is Gebruiksgebaseerd Onderhoud?

Net zoals kalendergebaseerd onderhoud een vast tijdsinterval gebruikt om onderdelen te vervangen, benut gebruiksgebaseerd onderhoud een gebruiksinterval, bijv:

• Vervang je loofah elke 30 dagen (kalendergebaseerd onderhoud)
• Verander je auto-olie elke 5.000 mijl. (gebruiksgebaseerd onderhoud)

In het laatste scenario maakt het niet uit of het u één maand of één jaar kost om vijfduizend mijl te halen, de olie hoeft alleen vervangen te worden zodra het tot zijn potentieel gebruikt is en verder gebruik degradatie van andere onderdelen van de auto zou kunnen veroorzaken.

De metafoor voortzetten, voor een persoon die een jaar doet over 5.000 mijl rijden, zou een maandelijkse olievervanging ridicules zijn. Ze zouden ongeveer elke 416 mijl een olievervanging krijgen als ze ongeveer hetzelfde bedrag per maand rijden. Dat betekent dat hun olievervanging-kosten 1200% hoger zijn dan nodig, plus de tijd en risico's betrokken bij de elf onnodige veranderingen. Op een gebruiksgebaseerd onderhoudssysteem hebben ze hetzelfde of lager risico op downtime en besparen ze heel veel geld over een twaalfmaandsperiode. Hetzelfde geldt voor manufacturing-machines. Voor machines die niet consistent gebruikt worden, kan gebruiksgebaseerd onderhoud over-onderhoud van apparatuur voorkomen en veel tijd en geld besparen.

Gebruiksgebaseerd onderhoud is een stap in de goede richting in het sens dat het rekening houdt met daadwerkelijk gebruik over tijdsintervallen die in sommige gevallen willekeurig kunnen zijn. Het vermindert de kans op over-onderhoud en vermindert afval. Echter, het kan verder genomen worden tot groter effect met voorspellend en voorschrijvend onderhoud.

Toestandsgebaseerd Onderhoud

Toestandsgebaseerd Onderhoud neemt een deel van de gokwerk uit het voorspellen van onderhoudsschema's met de kalender- en toestandsgebaseerde onderhoudsmethoden die eerder genoemd zijn.

Wat Is Toestandsgebaseerd Onderhoud?

Deze vorm van onderhoud lijkt op gebruiksgebaseerd onderhoud, maar met veel meer frequente monitoring en een groter volume en diepgang aan data. Toont het tool tekenen van slijtage? Neemt prestatie af of toont het andere tekens van komend falen? Onderhoud vindt alleen plaats wanneer de kwaliteit van een item daalt onder een bepaald vooraf vastgestelde drempelwaarde. Metingen kunnen continu gebeuren via sensors verbonden met het tool of de machine, of het kan komen van minder frequente analoge methoden van dataverzameling zoals visuele inspectie.

Voor- & Nadelen van Toestandsgebaseerd Onderhoud

Toestandsgebaseerd onderhoud is een stap op van gebruiksgebaseerd, kalendergebaseerd en reactief onderhoud wanneer het om de kosten van onderdelen gaat. Omdat toestandsgebaseerd onderhoud alleen onderdelen vervangt wanneer ze verwacht worden binnenkort te falen, krijgen fabrikanten meer gebruik voor hun geld zonder de schade en downtime die komt van het doorpushen van onderdelen tot het punt van falen zoals bij een reactieve onderhoudsstrategie.

Er zijn extra kosten geassocieerd met frequente monitoring, of dat nu gedaan wordt door een sensor of een menselijke inspector. Echter, deze kosten worden doorgaans gecompenseerd met besparingen van verminderde downtime alsook onderdeel- en machinelanglevendigheid.

Als sensors gebruikt worden, kunnen kosten geassocieerd met de installatie oplopen, vooral in vijandige operatieve omgevingen waar sensors regelmatig vernield kunnen worden. Sommige sensors kunnen vereisen dat fabrikanten hun machines modificeren om ze te implementeren, vaak hun garantie ongeldig makend. Bovendien kan het trainen van werknemers om te inspecteren, installeren en kalibreren van sensors kostbaar worden.

De tijd tussen onderhoudsacties kan onvoorspelbaar zijn met deze methode, omdat onderdelen alleen vervangen worden zoals nodig. Dit maakt het moeilijker om vooraf goed gepland downtime te plannen.

Toestandsgebaseerd onderhoud verbetert het gebruik van onderdelen terwijl het machines grotendeels beschermt tegen kritieke falen en ongeplande downtime, maar het trainen van werknemers en het gebruik van aftermarket sensors kan duur en tijdrovend worden, vooral als sensors frequent vervangen moeten worden. Schema-onvoorspelbaarheid kan ook leiden tot verhoogde opportuniteitskosten. Dit systeem is het beste geïmplementeerd op machines die frequente onderdeelvervanging vereisen die gemakkelijk gemonitord en eenvoudig te repareren zijn. Voor bredere voordelen voor fabrikanten zijn voorspellend en voorschrijvend onderhoud vaak aanzienlijk effectiever.

Voorspellend Onderhoud

Voorspellend onderhoud overtreft onze eerder besproken opties door veel van de voordelen van elke categorie te mengen. Dit systeem helpt fabrikanten voorspellen wanneer onderhoud het meest waarschijnlijk nodig is, en doet dit met toenemende nauwkeurigheid.

Wat Is Voorspellend Onderhoud?

Voorspellend onderhoud benut technologie zoals kunstmatige intelligentie, machine learning en IoT-apparaten om te voorspellen wanneer falen zullen voorkomen, zodat fabrikanten van tevoren kunnen plannen en onderdelen vervangen voordat gevolgen rijzen. Het doel van voorspellend onderhoud is de Goldilocks-zone van onderhoudsfrequentie te raken - niet te vaak en niet te zelden. Dit vermijdt valkuilen in over-onderhoud zoals excessieve onderdeel- en arbeidskosten, afval, en verhoogd risico op menselijke fouten. Het voorkomt ook problemen geassocieerd met onder-onderhoud zoals kritiek falen, ongeplande downtime, en schade aan machines of werknemers.

Om dit te doen, wordt data verzameld van fabrieksmachines uitgerust met IoT-sensors wat dan geanalyseerd wordt op basis van zowel huidige als historische data, vaak machine learning benutend, om trends te vinden en falen te voorspellen.

MachineMetrics Voorspellende Onderhoudsoplossingen

Meer Informatie

Voor- en Nadelen van Voorspellend Onderhoud

Fabrikanten hoeven minder reserveonderdelen op voorraad te houden wanneer ze de meest waarschijnlijke falenperiodes voor een gegeven stuk apparatuur kennen. Gebruikers van voorspellende onderhoudstechnieken krijgen het beste van beide werelden door downtime te verminderen terwijl resource-gebruik geoptimaliseerd wordt.

Vergelijkbaar met toestandsgebaseerd onderhoud, kunnen sommige IoT-sensors die voor deze doeleinden gebruikt worden, geen vijandige manufacturing-omgevingen weerstaan zoals die met metaalscherven, smeermiddelen, corroderende materialen, en dergelijke. Sensorvervanging en herkalibratie kunnen kostbaar worden, vooral als die sensors de garantie van fabriekmachines ongeldig maken. Bovendien kan het inhuren van data-professionals om sensordata te monitoren en analyseren om actionable inzichten te creëren, met een zware prijs komen.

MachineMetrics lost al deze problemen en meer op. Onze data-monitoring apparaten houden uw machinegarantie intact en, omdat ze geen gevoelige kalibraties vereisen, kunnen ze zelfs de meest intense manufacturing-omgevingsvereisten weerstaan. Onze apparaten halen data van de computers van uw machines en sturen het, natuurlijk geëncrypteerd, naar de cloud. Geen in-house data scientist? Geen probleem, we kunnen dat voor u regelen. Ons industriële IoT-platform is flexibel en intuïtief, zodat u resultaten van uw digitale transformatie-inspanningen bijna onmiddellijk kunt zien - slechts vijf dagen tot ROI.

Voorschrijvend Onderhoud (RxM)

Voorschrijvend onderhoud (RxM) neemt voorspellend onderhoud een stap verder om de meest waardevolle oplossing te bieden voor komende onderhoudsproblemen. Voorschrijvend onderhoud maakt fabrikanten machtig om hun eigen onderhoudsbehoeftes op te lossen zonder de noodzaak voor een grote reeks experts.

Wat Is Voorschrijvend Onderhoud?

Voorschrijvend onderhoud benut dezelfde technologie als voorspellend onderhoud - industriële IoT en machine learning - maar biedt ook scenario-simulatie om actie te sturen. Als voorspellend onderhoud u vertelt dat uw tool binnen 30 minuten zal falen vanwege de huidige trillingspatronen en verleden data die zegt dat die patronen voorafgaan aan falen, dan zal voorschrijvend onderhoud u vertellen dat als u de belasting op dat tool met 30% nu verlaagt, u de levensduur van de tool met drie uur kunt verlengen. Voorschrijvend onderhoud vertelt u wat u als volgende moet doen om de meeste waarde te halen uit wat u heeft - tijd en tools alike.

Rijpheidsgraad: Voorschrijvend Onderhoud

Een rijpe onderhoudsstrategie benut multivariate benaderingen en kan zowel voorspellende als voorschrijvende onderhoudscapaciteiten combineren. Dit stelt fabrikanten in staat om, met de absolute meest haalbare nauwkeurigheid vandaag, te voorspellen wanneer onderdelenfaleningen op korte, middelbare en lange termijn te verwachten zijn. Het helpt ook processen te optimaliseren om het meest leven uit tools en onderdelen te halen terwijl ongeplande downtime met grote precisie vermeden wordt. Voorschrijvende onderhoudsoplossingen zijn in staat om technici te sturen naar spoedige reparaties door hun situatie-intelligentie en kennisbasis te versterken met het gebruik van kunstmatige intelligentie.

Terwijl sommige implementaties van voorschrijvend en voorspellend onderhoud kwetsbaar en duur kunnen zijn, biedt MachineMetrics een industriële IoT-platform dat een breed scala aan manufacturing-omgevingen kan weerstaan, data verzamelt met 10.000 punten per seconde, en deze informatie naar data-professionals stuurt, klaar en wachtend om uw fabrieksvloer te optimaliseren. Experts in geavanceerde digitale transformatie, hebben we onze ervaring gebruikt om ons proces te vereenvoudigen tot zo'n mate dat u onze IoT-apparaten op uw machines kunt installeren - zonder uw garantie ongeldig te maken - zonder dat we ooit voet in uw fabriek zetten met ons Do-It-Yourself plan. (Maar we helpen graag als u wilt ook.)

Dan bent u op weg naar een volledig-rijpe, makkelijk-te-begrijpen, morale-boostende, omzet-in-de-hoogte-snelende super-systeem voor al uw onderhouds- en manufacturing-behoeftes. Neem vandaag nog contact op om te zien wat we voor u kunnen doen.