Gegevens benutten om uitmuntend onderhoud te stimuleren

Gegevens zijn een van de meest waardevolle bezittingen geworden die een bedrijf kan hebben. Data zijn niet alleen cijfers, het is groter dan dat. Het voegt geloofwaardigheid toe, helpt problemen op te lossen en beïnvloedt de besluitvorming. Kortom, dit maakt goede teams geweldig en geweldige teams de beste.

Als bewijs hoef je alleen maar te kijken naar de sportwereld en de opkomst van de Moneyball-benadering van winnen. De Oakland Athletics van de MLB gebruiken bijvoorbeeld gegevens om mogelijkheden te vinden om hun on-base-percentage met een paar punten te verhogen en meer wedstrijden te winnen. En F1-teams gebruiken gegevens om simulaties van elke race uit te voeren om manieren te vinden om een ​​halve seconde per ronde te besparen, waardoor teams van de middenmoot naar een podiumplek kunnen komen.

Deze teams hebben allemaal één ding gemeen:ze gebruiken data om kleine voordelen te creëren die ze kunnen blijven gebruiken om te verbeteren totdat ze weer de beste worden.

In dit artikel leert u hoe uw onderhoudsteam deze benadering van gegevens kan kopiëren, zodat het grootsheid kan bereiken.

De kloof overbruggen tussen goed, geweldig en het beste

"Van goed naar geweldig gaan is één ding. Van goed naar geweldig gaan is enorm, het is een groot probleem, ik ga dat niet bagatelliseren, en het kost veel moeite. Maar van 'geweldig' naar 'het beste' gaan is aanzienlijk moeilijker", zegt Stuart Fergusson, directeur Product Management bij Fiix.

Van een installatie zonder gepland onderhoud naar 50% gaan is geen sinecure. Maar een team op 50% krijgen is slechts de helft (letterlijk). Het is veel moeilijker om het geplande onderhoud op 80% te brengen. Als je eenmaal alle voor de hand liggende verbeterpunten hebt aangepakt, blijf je met kansen zitten die moeilijk te zien zijn, veranderingen die moeilijk te implementeren zijn en resultaten die moeilijk te meten zijn.

Dit is waar onderhoudsteams op data moeten vertrouwen om deze kansen duidelijker te maken. Of het nu gaat om het kijken naar de historische gegevens van een asset om te voorspellen waar er storingen kunnen optreden, of om het bekijken van werkorders om het totale aantal arbeidsuren te berekenen. Gegevens geven ons de mogelijkheid om ons onderhoudsprogramma met vertrouwen te verbeteren.

Voorbeelden van een verbetering van het onderhoud van nul,50 naar 80%

Focus op de kracht van marginale winsten

Bij marginale winsten gaat het erom manieren te vinden om elke dag, elke week en elke maand op meerdere gebieden één procent beter te worden.

Laten we, om de impact van marginale winsten te begrijpen, naar een ander voorbeeld uit de sport kijken. Als een wielrenner in de Tour de France de luchtweerstand met één procent kan verminderen, kan dat hem gedurende de hele race een kwartier van zijn tijd besparen. Het verminderen van die weerstand met wat een onbeduidend aantal lijkt, is vaak alles wat nodig is om ze van de middenmoot naar de top drie te brengen.

Maar dat resultaat behalen is niet altijd gemakkelijk. Om de verandering door te voeren, zou de wielerploeg cijfers hebben verzameld en trends hebben geanalyseerd om te zoeken naar mogelijkheden waar kleine aanpassingen konden worden doorgevoerd.

Laten we datzelfde proces nu toepassen op onderhoud. Het lijkt misschien geen groot probleem om uw team slechts twee minuten sneller te laten zijn bij de ploegwisseling. Maar de gegevens vertellen ons dat het een grote impact heeft om twee minuten sneller te zijn. Het kan het verschil betekenen tussen het wel of niet voltooien van een grote bestelling in de loop van een paar weken.

Ontdek zeven stappen voor het bouwen van een onderhoudsanalyseprogramma door klein te beginnen

Hoe u gegevens kunt gebruiken om mogelijkheden voor verbetering te vinden

Nu we goed begrijpen hoe marginale winsten werken, is het tijd om te kijken hoe we die mogelijkheden voor verbetering kunnen vinden in een proces dat schaalbaar en herhaalbaar is.

Begin met een doel :Een doel hebben om naartoe te werken is de eerste stap van het proces. Het kan zoiets zijn als het verminderen van afval in uw hele instelling. Je kunt meerdere doelen tegelijk hebben, maar hiervoor houden we ons aan één doel.

Identificeer KPI's en statistieken :Om marginale winsten te laten werken, moet u meetbare KPI's en statistieken hebben om bij te houden. Voor dit voorbeeld kan de KPI het afvalpercentage van de faciliteit en de kosten van verspild materiaal zijn.

Kies een systeem om de gegevens te verzamelen en te controleren :Hoe gemakkelijker het is om de gegevens bij te houden, hoe vaker u dit zult doen. Hoewel u gegevens kunt verzamelen in archiefkasten en spreadsheets, vergt dit meer werk en is het gevoelig voor menselijke fouten, zoals het verkeerd invoeren van een getal. Er zijn veel opties, maar een CMMS kan het proces eenvoudiger maken, zodat u toegang heeft tot de gewenste gegevens wanneer u deze nodig heeft.

Kijk naar factoren die van invloed kunnen zijn op uw KPI's :Kijk naar factoren die de productieniveaus kunnen beïnvloeden, zoals onderdelen die verslechteren, gerepareerd of verkeerd vervangen worden. Dit resulteert in meer afval en herbewerking en tijdverspilling. Vanaf hier kunnen uw teams bepalen of het haalbaar is om wijzigingen aan te brengen door naar statistieken als kosten en tijd te kijken.

Hoe je ze één procent beter kunt maken :Door eerdere trends in de gegevens te onderzoeken, kan worden vastgesteld waar kleine verbeteringen kunnen worden aangebracht. Het kan bijvoorbeeld zijn dat het toevoegen van één extra inspectie aan een asset een reparatie ondervangt die ervoor zorgde dat de kwaliteit van de producten achteruit ging. Die extra reparatie zou kunnen leiden tot een vermindering van het schroot met één procent voor deze maand.

Spoelen en herhalen :Als u het proces één keer heeft doorlopen, kunt u overwegen om met andere delen van uw instelling te experimenteren.

Mogelijkheden voor marginale winst in uw onderhoudsprogramma.

Alles wat je zojuist hebt gelezen in vijf zinnen

Door gewoon de dagelijkse taak vast te leggen die uw team toch al doet, heeft u al veel waardevolle gegevens verzameld. Elke werkorder die u registreert, elk onderdeel dat u gebruikt, de arbeidsuren die u registreert en de reparatiekosten zijn allemaal waardevolle gegevenspunten die kunnen worden verbeterd. Net als de sportteams die we eerder noemden, zijn ze niet van de ene op de andere dag van goed naar geweldig naar de beste gegaan. Ze deden het stap voor stap, waarbij ze de veranderingen langzaam doorvoerden met behulp van de marginale winstbenadering en de gegevens gebruikten als leidraad voor hun besluitvorming. En voor je het weet, ben je van goed naar geweldig naar de beste gegaan.