Wat is plantenonderhoud?

We kijken naar hoe fabrieksonderhoud eruitziet in een post-digitaal tijdperk en identificeren vijf belangrijke stappen om tot de beste praktijken te komen.

Onderhoud aan fabrieken wordt uitgevoerd in elke branche waarin apparatuur centraal staat en omvat conditiebewaking van activa, reparaties en het plannen van toekomstige beoordelingen en reparaties.

Meestal kijkt de praktijk naar de belangrijkste operationele variabelen van een actief, zoals de productstroom; temperatuur; trillingen; en druk, evenals onderlinge afhankelijkheden daartussen, met het oog op het verbeteren van de doeltreffendheid.

De reikwijdte van onderhoudsstrategieën varieert natuurlijk aanzienlijk, afhankelijk van de schaal, industrie en complexiteit van de werkomgeving, evenals veiligheidsparameters en overwegingen.

Alle onderhoudsstrategieën hebben echter een gemeenschappelijk doel, namelijk het minimaliseren van de kosten en uitval van apparatuur, het verminderen van risico's en het verhogen van de productie-efficiëntie. Organisaties kunnen het zich niet veroorloven om productieverlies en daarmee samenhangende bedrijfskosten en reputatieschade te lijden als gevolg van ineffectief onderhoud van de apparatuur.

Complexiteit benutten

De uitdaging bij het implementeren van de juiste strategie is dat moderne fabrieksmachines complex zijn en vaak de nieuwste automatiserings- en robotica-functies omvatten.

Hoewel dit aan de ene kant ongekende productiviteitsvoordelen met zich meebrengt, betekent de verfijning van dergelijke machines dat het voor hen bijna onmogelijk is geworden om ze effectief te onderhouden door alleen personeel.

Apparatuur vereist vaak zeer specialistische vaardigheden, training en expertise om optimale prestaties te garanderen. Dit vereist onvermijdelijk investeringen in talent, maar in een tijd waarin vaardigheden schaars zijn en de arbeidskosten stijgen, maakt dit de kwestie alleen maar ingewikkelder.

Het goede nieuws is dat de digitale vooruitgang nieuwe mogelijkheden heeft opgeleverd voor de manier waarop fabrieksactiva kunnen worden onderhouden.

Sensoren, speciale cloudplatforms, AI en het Industrial Internet of Things (IIoT) komen allemaal samen om de connectiviteit van activa en systemen te vergroten. Cruciaal is dat ongeschoolde zakelijke gebruikers hierdoor alle soorten apparatuur en benodigde reserveonderdelen kunnen beheren in de hele werkomgeving.

Hier zijn onze vijf belangrijkste stappen om te profiteren van deze vooruitgang om een ​​moderne onderhoudsstrategie voor installaties op te stellen:

Plantonderhoud is dynamisch, niet statisch

Hoewel het eenvoudig genoeg is om een ​​efficiënt onderhoudsprogramma te ontwerpen op basis van reeds bestaande kennis van de omgeving, kan effectief praktisch beheer van een programma een uitdaging zijn. Zorg ervoor dat onderhoudsstrategieën een dynamische benadering omvatten, vervuld door realtime gegevens en ondersteund door principes voor continue verbetering.

Reactief; Preventief; Voorspellend?

Tot voor kort was de meest gebruikelijke aanpak in de meeste organisaties een combinatie van reactief onderhoud (waarbij in de huidige snelle productiefaciliteiten problemen doorgaans te laat worden aangepakt, wat resulteert in storingen en verminderde productie-efficiëntie) en preventief.

Hoewel een preventieve aanpak misschien voldoende lijkt, omdat het routinematig onderhoud van activa inhoudt, wordt er geen rekening gehouden met de behoefte en de toestand. Het ziet daarom doorgaans dat er onnodig buitensporige bedragen aan reserveonderdelen worden uitgegeven.

Voorspellend onderhoud lost de tekortkomingen van deze gecombineerde aanpak op, waardoor fabrieksmanagers actie kunnen ondernemen voordat apparatuur uitvalt. Dit beperkt het risico op uitvaltijd en zorgt voor een hoge mate van consistente operationele efficiëntie en productkwaliteit.

Bij het bepalen van de juiste onderhoudsstrategie voor installaties is het belangrijk om te begrijpen waar u zich momenteel bevindt en om hiaten te identificeren die moeten worden aangepakt.

Gebruik digitaal

Digitaal is de sleutel om het maximale uit de prestaties van uw apparatuur te halen. Met name machine learning brengt een niveau van voorspelling en nauwkeurigheid naar voorspellend onderhoud dat voorheen gewoon niet mogelijk was.

Om de beste resultaten te bereiken, is het sterk afhankelijk van het verzamelen en analyseren van gegevens, waarbij de snelheid waarmee die gegevens kunnen worden verzameld en geanalyseerd, een cruciale factor is. De kunst is om de juiste combinatie van computergebruik en machine learning te bouwen om aan de specifieke behoeften van een bedrijf of branche te voldoen.

Platformen van derden, zoals Senseye PdM, bieden op de cloud gebaseerde, door machine learning doordrenkte voorspellende onderhoudsmogelijkheden, op grote schaal, die zijn gericht op het leveren van geavanceerde voorspellende onderhoudsinzichten.

Door alle bedrijfsmiddelen te monitoren voor meer zichtbaarheid en nauwkeurigheid, kunnen werkorders worden geprioriteerd en kan voorraad op een meer tijdige en gerichte manier worden toegewezen.

Talent eerst

Hoewel digitaal de sleutel is, zijn mensen natuurlijk het meest cruciale onderdeel van een onderhoudsstrategie voor installaties. Op operationeel niveau zorgen de meeste werkomgevingen ervoor dat visuele controles op apparatuur worden uitgevoerd als aanvulling op virtuele monitoring om een ​​zo volledig mogelijk beeld te krijgen.

Voorspellend onderhoud kan de veiligheid ondersteunen door de behoefte aan zoveel mensen op de werkvloer te minimaliseren als eerder zouden kunnen zijn ingezet, waardoor het risico wordt verminderd. Maar strategisch gezien is het belangrijk om voorspellend onderhoud te gebruiken om de juiste vaardigheden en expertise in te zetten waar de behoefte dat dicteert, in plaats van een algemene benadering over de bredere werkvloer te volgen.

Buiten productie

Naast het leveren van gerichter, kosteneffectiever en effectiever fabrieksonderhoud, kan voorspellend onderhoud de voorraadkosten aanzienlijk verlagen. Bepaalde reserveonderdelen kunnen duur zijn om op voorraad te houden, en het kan even duren voordat de bron is gevonden.

Door patronen en inzichten vast te stellen die een uitgebreid beeld creëren van naar welke reserveonderdelen het meest waarschijnlijk vraag is in een bepaald tijdsbestek, kan de voorraad worden verkleind om precies te voldoen aan wat nodig is.

Eén model voor iedereen?

Er is geen one-size-fits-all vermogensbeheermodel. Elke organisatie die anekdotische informatie gebruikt om complexe, hightech-activa te beheren, heeft echter waarschijnlijk geleende tijd.

Het is van cruciaal belang voor alle fabrieken om voorspellende onderhoudsmogelijkheden toe te passen die volledige zichtbaarheid van de prestaties van activa in de hele organisatie mogelijk maken en zowel gepland als voorspellend onderhoud beheren.

Door de ongekende complexiteit van apparatuur en systemen, in combinatie met tekorten aan vaardigheden en stijgende kosten, is slimmer werken eerder een vereiste dan een ambitie geworden.

Net zoals de industriële revolutie machines introduceerde die de manier waarop we ons leven leiden veranderde, versnelt en verlegt de digitale revolutie de grenzen van wat mogelijk is als het gaat om optimaal plantonderhoud.

Is Senseye PdM geschikt voor mij?

Wilt u meer weten over hoe Senseye PdM uw onderhoudsstrategie voor installaties kan verbeteren? Boek vandaag nog een afspraak met ons.