Page 21 - Inżynieria & Utrzymanie Ruchu I kw. 2025

Pytanie: Jakie są główne przyczyny nieplanowanych przesto- jów i jak je przezwyciężyć?
John Gaddum: Brak predykcyjnego lub zapobiegawczego planu utrzymania ruchu. Widzimy to często u naszych klientów, gdy ich produkcja przeważa nad potrzebą dbania o sprzęt.
Lance Gilbert: Głównymi przyczynami nieplanowanych przestojów są często brak odpowiedniej części we właściwym czasie, brakujące lub niekompletne listy części w zestawieniach materiałowych (BOM), nadmierna liczba zamówień awa- ryjnych i zakupów na miejscu oraz nieplanowane przestoje przekraczające dopuszczalne tolerancje. Wyzwania te można skutecznie rozwiązać poprzez wdrożenie solidnego systemu MDM.
Centralizując i zarządzając krytycznymi danymi związa- nymi z częściami, zapasami i procesami konserwacji, system MDM zapewnia dokładne i aktualne informacje, minimalizuje błędy w zestawieniach BOM, optymalizuje poziomy zapasów i usprawnia proces zaopatrzenia. Dobrze wdrożony system MDM staje się proaktywnym rozwiązaniem łagodzącym przy- czyny nieplanowanych przestojów, promującym wydajność operacyjną i ograniczającym zakłócenia.
Pytanie: Jakie nowe lub ulepszone technologie planujesz wdrożyć w swojej placówce?
Lance Gilbert: Zalecamy kompleksową platformę MDM. Platforma ta będzie obejmować rozwiązania programowe, so- lidny słownik danych, integrację z EAM i model SaaS. Ponadto naszym celem jest włączenie usług i informacji o niezawodności do struktury MDM. Takie podejście wykorzystuje moc sztucz- nej inteligencji i uczenia maszynowego, usprawniając procesy zarządzania danymi, zwiększając niezawodność systemu i osta- tecznie przyczyniając się do ogólnego sukcesu wszystkich wdra- żanych obiektów.
Jak sztuczna inteligencja (AI) i uczenie maszynowe (ML) zmieniły konserwację w ciągu ostatnich kilku lat i jakie były tego wyniki?
Pratibha Pillalamarri: Sztuczna inteligencja (AI) i ucze- nie maszynowe (ML) zmieniły praktyki utrzymania ruchu, umożliwiając podejście predykcyjne i preskryptywne. Analizu- jąc dane z czujników, dzienników sprzętu i zapisów historycz- nych, technologie te przewidują awarie sprzętu, optymalizując harmonogramy utrzymania ruchu w oparciu o rzeczywisty stan, a nie z góry określone przedziały czasowe. Minimalizuje to przestoje i maksymalizuje wydajność zasobów. Integracja AI i ML może przynieść znaczące rezultaty, takie jak skrócenie nie- planowanych przestojów, poprawa niezawodności i zwiększenie wydajności. Technologie te mogą wydłużyć żywotność sprzętu, obniżyć koszty utrzymania ruchu i ulepszyć strategie zarządza- nia aktywami. Mogą również ułatwić przejście od reaktywnej do proaktywnej konserwacji, poprawiając alokację zasobów i produktywność. Oczekuje się, że wraz z rozwojem sztucznej inteligencji i uczenia maszynowego, ich wpływ na utrzymanie ruchu będzie rósł, prowadząc do dalszej poprawy niezawodno- ści, wydajności i opłacalności w różnych branżach.
Pytanie: Jakich wskazówek udzieliłbyś komuś, kto dopiero co otrzymał obowiązki związane z utrzymaniem ruchu?
John Gaddum: Wprowadź plan prewencyjny i predykcyjny oraz zaplanuj zapewnienie zdalnego dostępu do swojego sprzę- tu z wiarygodnych zasobów w celu uzyskania wsparcia.
Lance Gilbert: Dla kogoś, kto dopiero zaczyna pełnić obo- wiązki związane z utrzymaniem ruchu, moją kluczową radą byłoby dokładne zbadanie potrzeby wdrożenia systemu MDM w zakładzie. Solidny system MDM może znacznie usprawnić operacje utrzymania ruchu poprzez centralizację i utrzymy- wanie dokładnych danych związanych z zasobami, częściami i procesami utrzymania ruchu. Zwiększa wiarygodność danych, redukuje liczbę błędów i zapewnia spójność w różnych syste- mach. Wdrażając MDM na wczesnym etapie, tworzysz solidne podstawy dla skutecznego zarządzania utrzymaniem ruchu, ostatecznie przyczyniając się do zwiększenia wydajności opera- cyjnej i lepszego podejmowania decyzji. n
PREMIEROWA EDYCJA
INŻYNIERIA & UTRZYMANIE RUCHU – www.utrzymanieruchu.pl
I kwartał 2025 19