Preventivno održavanje je ključ!
Zastupam ideju da održavanje ne treba svesti samo na popravke mašina i to je to. Osim toga druge aktivnosti koje se na dnevnoj nivou događaju su također važne i treba ih sistematično bilježiti.
Spisak aktivnosti koje nisu direktno povezane sa popravkama mašina su:
- Narudžba dijelova
- Komunikacija i saradnja sa spoljnim saradnicima
- Radovi koji nisu zastoj na mašini
- Prepravke alata i dijelova
- Podešavanja mašina
- Čišćenje
- Izdavanje alata, zaduživanje rezervnih dijelova
- Preventivno održavanje
- Organizacija radnog mjesta
- Eliminacija gubitaka i sl.
Jedno takvu analizu sam napravio na nivou od 6 mjeseci sa podacima koje smo prikupljali u CMMS sitemu koji se zove Herald.
Pisao sam i ranije o aplikaciji koja se pokazala kao vrlo zgodno riješenje za održavanje sa odličnim setom mogućnosti i opcija. Dakle CMMS implementiran i funkcionalan kao preduslov za prikupljanje podataka.
Posebno bih naglasio da imamo mogućnost programiranja aktivnosti plana preventivnog održavanja u obliku naloga koji se automatski pozivaju. U toku 6 mjeseci imamo stepen implementacije preventivnog održavanja prema planu više od 96%.
Drugi podatak koji je važan za održavanje je srednje vrijeme između dva zastoja i koje se automtski računa kroz aplikaciju. Na ovaj parametar rukovodilac održavanja nema mogućnost da utiče u smislu štimanja rezultata. To je jedan KPI koji govori mnogo o procesu u cjelini i o mašini na koju se odnosi. Cilj je povećanje pokazatelja koliko je god to moguće.
Analizom sam obuhvatio podatke od 6 mjeseci 2022 godine.
Grafikonom sam predstavio:
- Mean time between failure za svaki mjesec (prosjek)
- Broj preventivnih akcija za svaki mjesec uključujući non corective tasks.
 |
| Broj preventivnih održavanja i MTBF |
Zanimljivo je da iako smo imali veliki broj PM aktivnosti na samom početku godine preko 100 da je MTBF bio najmanji baš u mjesecu januaru i to 205 min!
Na grafikonu se vidi povećanje MTBF od 205 min pa do 384 min što je povećanje od 87%!
Sa druge strane vidimo da je prosječno zabilježeno preventivnih aktivnosti od 70 na nivou mjeseca i da je to konstantna vrijednost zadnja 4 mjeseca.
Kako bi provjerio povezanost % preventivnih aktivnosti u odnosu na ukupan broj intervencija i kako to utiče na povećanje srednjeg vremena između dva zastoja upotrijebio sam scatter dijagram jedan od 7 alata u kvalitetu. Rezultati su prikazani ispod.
 |
| Korelacija između % udjela preventivnog održavanja i MTBF |
Može se vidjeti da sa povećanjem % PM aktivnosti dolazi do smanjenja MTBF što je vrlo zanimljivo. To objašnjavam time da smo imali veliki broj zastoja i preventivne aktivnosti nisu dale rezultate odjednom. Potrebno je bilo da se proces stabilizuje, tj da se smanji varijabilnost na neki način.
Kontinuirana primjena aktivnosti koje zovemo preventivno održavanje vremnom je dovela do toga da se srednje vrijeme između dva zastoja počelo povećavati značajno čak uz primjenu istog broja unaprijed definisanih radnih naloga. Dakle smanjila se varijabilnost, tako ja objašnjavam ovu pojavu.
Unaprijed definisani zadaci su ustvari preuzeta logika iz koncepta standardizirani posao. Standarizirani posao je tipsko riješenje za neku vrsta problema koje se ponavlja ali na takav način da se u samu aktivnost implementiraju najbolje prakse u riješavanju tog problema i da svi koji to rade ustvari čine na isti način kako je i propisano.
Naravno nisam ovdje ulazio u detalje kako obim proizvodnje utiče na broj zastoja, kako je povezana senzonalnost određnih proizvoda sa zastojima i drugo ali to su sve teme koje dobar menažer može da poveže sa podacima koji su prezentirani.
Dakle kontinuirana primjena najboljih praksi na sistematičan način dokazano pravi razliku. Korištenje digitalizacije pomaže u smanjenju broja korektivnog održavanja.
Donošenje odluka zanovano na realnim podatcima iz procesa je moguće i apsolutno potrebno.
Održavanje vođeno na pametan način je investicija.
