Forutseende vedlikehold: Hva er det?
Les bloggen for å finne ut hva prediktivt vedlikehold er, hvilke fordeler og utfordringer det gir, og hvor viktig det er for datadrevne, anleggsintensive bransjer.
Organisasjonen din er avhengig av eiendelene sine hver eneste dag. Enten det dreier seg om en rørledning på det største raffineriet, prosessutstyr på et kjerneområde eller en nyinnkjøpt traktorgraver, kan en uventet feil føre til kostbar nedetid, enda dyrere reparasjoner og til og med overskridelse av produksjonsfrister. Alle bedrifter bør prioritere å ligge i forkant ved å forutse fremtidige vedlikeholdsbehov før det oppstår havarier.
Forutseende vedlikehold gjør det mulig for bedrifter å identifisere vedlikeholdsbehov før det oppstår driftsstans, slik at nedetiden kan planlegges og utgiftene reduseres. Markedet for prediktivt vedlikehold forventes å vokse med 26,2 % innen 2030. Les videre for å finne ut hvordan bedriften din kan bli en del av trenden og bruke prediktivt vedlikehold til å holde prosjektene innenfor tids- og budsjettrammene.
Hva er prediktivt vedlikehold?
Forutseende vedlikehold er en fremtidsrettet strategi som utnytter moderne teknologi og sofistikerte algoritmer for å forutse og håndtere vedlikeholdsbehov. Målet med prediktivt vedlikehold er å minimere unødvendig vedlikehold og redusere behovet for reaktivt vedlikehold etter at noe har gått galt. For å oppnå dette er man avhengig av sensorer, dataanalyse, ytelsesmodellering og andre teknikker.
Fordeler og utfordringer med prediktivt vedlikehold
Forutseende vedlikehold er en kostnadseffektiv og pålitelig strategi. La oss se nærmere på noen av de mange fordelene.
Økt oppetid
Er du lei av å gå fra den ene uventede feilen til den neste, eller av å aldri vite om det neste planlagte vedlikeholdet virkelig er nødvendig? Hexagons forskning har vist at en asset management-løsning som støtter prediktivt vedlikehold kan resultere i en gjennomsnittlig reduksjon på 5-15 % i nedetid for kritiske anlegg. Forutseende vedlikehold gir bedriften din de dataene den trenger for å redusere uforutsett nedetid og begrense den planlagte nedetiden til det som er strengt nødvendig for anleggets ytelse.
Reduserte vedlikeholdskostnader
På samme måte fører det til lavere utgifter å kun vedlikeholde anlegg når det faktisk er behov for det, samtidig som man reduserer nedetiden og de dyrere reparasjonene som ofte følger av utstyrssvikt. McKinsey fant ut at 50 % av de faste kostnadene ved et typisk kjemisk anlegg er vedlikeholdsrelaterte.
Forutseende vedlikehold reduserer disse kostnadene betraktelig. For eksempel reduserte Tecnichapa , en produsent av metallkomponenter, vedlikeholdskostnadene med 15 %, reduserte anleggets energikostnader med 30 % og reduserte
energikostnadene med 30 % og reduserte kostnadene til eksterne underleverandører med 25 % ved hjelp av en asset management-løsning som støtter prediktivt vedlikehold. Med mer innsikt i den nåværende tilstanden til alle eiendelene dine, kan du føle deg tryggere på at bedriften vil holde seg til vedlikeholdsbudsjettet.
Forbedret produktivitet
Forutseende vedlikehold bidrar til at eiendelene fungerer som de skal mer konsekvent. McKinsey har også funnet ut at uplanlagt nedetid er den største årsaken til tapt produksjon på en typisk kjemisk fabrikk. Og et verktøy for anleggsstyring med funksjoner for prediktivt vedlikehold kan føre til en produktivitetsforbedring på 10-30 % hos vedlikeholdsarbeiderne. Resultatet er økt salg og høyere effektivitet på utstyret. Alt holder seg på sporet, de ansatte får mer overskudd, og produktiviteten øker.
Forutseende vedlikehold kommer selvsagt også med en del potensielle utfordringer. Her er noen av de utfordringene bedrifter kan møte når de implementerer en strategi for prediktivt vedlikehold.
Økte forhåndsinvesteringer
Kostnadene ved å implementere en strategi for prediktivt vedlikehold, inkludert sensorer og andre verktøy, kan virke avskrekkende på enkelte organisasjoner. Men avkastningen på investeringen er vel verdt den opprinnelige kostnaden, og bedriften kan redusere utgiftene til en viss grad ved å bruke prediktivt vedlikehold kun på de høyest prioriterte eiendelene som vil ha mest nytte av denne tilnærmingen. Ved å forvalte kritiske eiendeler på denne måten kan du forbedre oppetiden, øke den samlede produksjonen og styrke bedriftens bunnlinje.
Finne riktig programvare
Det er lettere sagt enn gjort å velge en intuitivt utformet plattform som inneholder alle funksjonene som trengs for å støtte prediktivt vedlikehold. Se etter en helhetlig løsning som fokuserer på styring av anleggsmidlenes ytelse og tilbyr alle vedlikeholdsfunksjonene virksomheten din trenger på ett sted, fra digitalisering av vedlikeholdet til strategier for risikoreduksjon og mer. Løsningen bør også støtte organisasjonens frontlinjearbeidere med en mobiltilnærming og en integrert app, slik at de kan samle inn og gjennomgå data fra hvor som helst med en internettforbindelse og fullføre jobben mer effektivt.
Ikke én størrelse som passer alle
Alle deler av bedriftens vedlikeholdsstrategi bør skreddersys til de spesifikke behovene, og prediktivt vedlikehold er intet unntak. Hvis man ukritisk bruker en prediktiv vedlikeholdstilnærming på alle eiendeler, vil det resultere i unødvendig kompleksitet og for høye kostnader. Ta deg tid til å vurdere hvilken vedlikeholdsteknikk som passer best for hver enkelt eiendel, og velg riktig måleteknikk for utstyret som vil dra nytte av forebyggende vedlikehold.
Slik kommer du i gang med forebyggende vedlikehold
Å lage en plan for prediktivt vedlikehold er en prosess i flere trinn. Først må man finne ut hvilke anlegg som vil ha nytte av en prediktiv vedlikeholdstilnærming, før man identifiserer hvilke måleparametere som best indikerer behovet for vedlikehold for hvert enkelt anlegg. Deretter er det på tide å anskaffe og sette opp de nødvendige sensorene og programvarene, og koble hver enkelt enhet til vedlikeholdsplattformen. Bygg opp en robust database fylt med informasjonen som trengs for å ta intelligente vedlikeholdsbeslutninger for eiendelene dine, og utnyt historiske datamodeller og produsentens ytelsesmodeller for å fremskynde tiden til verdi. Til slutt, når dataene indikerer at det er på tide, kan du planlegge og utføre selve vedlikeholdsarbeidet.
Forutseende vedlikehold er et must for alle datadrevne organisasjoner som ønsker å utvikle en intelligent vedlikeholdsstrategi som er skreddersydd for deres unike eiendeler.
Hvis du vil vite mer, kan du lese hele bloggen her.