W utrzymaniu ruchu jest podobnie jak w odchudzaniu. Gdy rano stajemy na wadze, otrzymujemy wartość, która, choć nie zawsze zadowalająca, jest dla nas punktem wyjściowym. Jeśli jednak ważymy się i odczytujemy tę informację tylko raz dziennie, nie dysponujemy zapisem zmian tej wartości w danym przedziale czasowym.
Niegdyś czynności utrzymania ruchu w zakładach produkcyjnych prowadzone były w podobny sposób. Zbierano dane, lecz zależały one od czasu, w którym zostały zebrane. Można było na ich podstawie obserwować pewne trendy zmian, ale nawet jeśli dokonywano pomiarów o tej samej porze każdego dnia, nie było możliwości sprawdzenia, jak stan maszyny zmieniał się w ciągu doby.
Potrzeba planowego zbierania i analizy danych
Ta praktyka nie do końca przeszła do historii. Co więcej, wciąż istnieje wiele przypadków, w których utrzymanie ruchu powinno być realizowane właśnie w oparciu o czas, i z pewnością istnieją takie podzespoły jak żarówki i inne źródła światła, które mogą działać poprawnie dotąd, aż ulegną awarii, bez wpływu na proces. Jeżeli jednak utrzymanie ruchu ma wspierać poprawę efektywności i przynosić zysk fabryce, dominująca część strategii konserwacji musi rozpoczynać się od planowego zbierania i analizy danych na temat funkcjonowania maszyn. Zwłaszcza że technologie umożliwiające ciągłe kontrolowanie stanu maszyn i urządzeń są już dostępne.
Stworzyć program UR w zakładzie
Osiągnięcia w dziedzinie analizy danych i spadek cen czujników zapoczątkowały erę zwaną Big Data. Gromadzenie danych w chmurze lub na lokalnym serwerze oraz zarządzanie dużymi zbiorami danych w czasie rzeczywistym stwarza obiecujące możliwości w dziedzinie utrzymania ruchu.
Nie jest to oczywiście jedyny element monitoringu stanu urządzeń i procesów przemysłowych. Konserwacja zapobiegawcza to wciąż najpopularniejsza strategia. Nadal stosowana jest również strategia eksploatacji aż do wystąpienia awarii. Stwierdzić jednak należy, że potrzeba wielu różnorodnych, ale właściwie prowadzonych strategii konserwacji do opracowania pełnego programu utrzymania ruchu w każdej fabryce.
EAM i IIoT coraz popularniejsze
Gdy kilka lat temu po raz pierwszy przeprowadziliśmy badanie wśród czytelników magazynu Plant Engineering na temat procesów utrzymania ruchu w fabrykach, byliśmy zdumieni, jak popularne jest zapisywanie danych odręcznie na arkuszach papieru. Taki sposób prowadzenia czynności związanych z obsługą techniczną maszyn i urządzeń jest wciąż stosowany. Wykorzystywanie prawdziwych narzędzi analitycznych ciągle należy do mniejszości, jednak zarówno zarządzanie zasobami przedsiębiorstwa (Enterprise Asset Management – EAM), jak i rozwiązania IIoT stają się coraz bardziej popularne.
Rozumieć kontekst
Trzeba mieć świadomość, że same dane nie mówią o tym, czego potrzebujemy i co powinniśmy wiedzieć o naszym zakładzie. Nie dadzą nam one bezpośrednio wiedzy, czy dana maszyna musi zostać naprawiona oraz czy linia produkcyjna lub system działa w zakresie swoich nominalnych parametrów i przyjętych założeń dotyczących ich wydajności. Dlatego chcemy i musimy przetwarzać te dane w czasie rzeczywistym, ponieważ czekanie na raport do dnia następnego może się okazać zbyt długie.
Same dane będą bezwartościowe, jeśli nie przypiszemy im określonego kontekstu. Wracając do przykładu z kontrolowaniem wagi: dane takie jak masa ciała to tylko liczby. By kontrolować proces odchudzania, niezbędny jest ich kontekst. Dlatego, niezależnie od zastosowanej strategii UR, wyzwaniem jest nie samo zbieranie danych, lecz podejmowanie właściwych działań w oparciu o te dane.
Podejmować właściwe działania
Nad tym stwierdzeniem warto się pochylić, ponieważ dotyczy to naszej fabryki. Ja robię to samo z liczbą kilogramów wyświetlaną przez moją wagę. Oznacza to, że musimy zrozumieć, jak nasze wcześniejsze działania wpływają na stan obecny oraz jak zmiana tych zachowań zmieni ten stan.
Analiza danych powinna prowadzić do zmian – czy to lepszego smarowania maszyny, czy np. wykluczenia z diety słodkich bułeczek. Dane to tylko liczby, mimo wszystko. Potrzeba umiejętności i doświadczenia, by przełożyć je na konkretne i efektywne działanie.
Bob Vavra, redaktor naczelny Plant Engineering
