Kestirimci bakım stratejileri, üreticilere arıza süresini azaltmak, üretkenliği ve verimlilik kazanımlarını artırmak için derin veri analizini kullanma fırsatı sunar. Böyle bir strateji, önleyici bakım ilkelerini alabilir ve modern veri analitiği çözümleri olmadan elde edilemeyecek bir hassasiyet katmanı ekleyebilir. Bunların hepsi nesnelerin interneti (IoT) tarafından mümkün kılındı, ancak IoT katalizör değildir. Kurumsal kaynak planlama sistemleri, bu IoT verilerini alır ve kestirimci bakım programları için eyleme geçirilebilir hale getirir.
Tahmine Dayalı Taktikler
Çoğu üretici geleneksel olarak önleyici ve reaktif bakım stratejilerinin bir karışımını kullanmıştır. Önleyici bir stratejide, bir kuruluş, parçaların ve ekipmanın ne zaman çalışılması gerektiğine ilişkin ölçütler oluşturur ve bakım faaliyetlerini buna göre planlar. Örneğin, bir makinede her 500 üretim döngüsünde bir parça değişimi, başka bir yılda bir başka parça değişimi ve her 2.000 üretim çalışmasında bir tam bakım kontrolü gerekebilir. Bir bakım yönetim sistemi, tüm bu tarihleri alır ve bunları tutarlı bir programda düzenler. Önleyici strateji, en iyi uygulama tahminlerine dayalı olarak çalıştığı için sınırlıdır. Arıza süresini önlemek için bir parçayı periyodik olarak değiştirebilirsiniz, ancak bir parçanın ömrünü en üst düzeye çıkarmadığınız için yedek bileşenlere çok fazla harcama yapmak zorunda kalırsınız. Amaç, bileşen veya ekipman arızasını önlemek, arıza sürelerini önlemenin maliyet tasarrufunu sağlamak, içlerinde hala biraz ömrü olan parçaları değiştirme maliyetlerinin üstesinden gelmektir.
Öte yandan, bir reaktif bakım programı, ekipmanın optimal olmayan bir durumda çalışması veya tamamen arızalanması gibi bir bakım olayına mümkün olduğunca verimli bir şekilde yanıt vermesi için inşa edilmiştir. Önleyici ve reaktif taktikleri harmanlamak, aksama süresini azaltmak ve acil durumlara uygun maliyetli bir şekilde yanıt vermek için kritik öneme sahiptir. Kestirimci bakım programı bu daha geniş ideale uyar, ancak önleyici bakımı daha verimli hale getirmek ve reaktif çabalara olan ihtiyacı azaltmak için daha derin veri analizi sağlar.
Üretici Programları İçin Kestirimci Bakım Nasıl Çalışır?
Geleneksel bilgeliğin, bir makine bileşeninin her 1000 kullanımda bir bakım gerektireceğini gösterdiğini hayal edin. Sorun şu ki, bakım ekipleriniz ekipmanı buna göre kontrol edip fazla çalışma gerektirmediğini buluyor. Geçmişte işletmeler, en iyi uygulamanın ötesinde uyum sağlayacak somut verilere sahip olmadıkları için bu tür gözlemlere uyum sağlamakta zorlanmışlardır. Kestirimci bakım bunu değiştirir.
Bu değişiklik, ekipman yerleşimini izlemek için IoT cihazlarının uygulanmasıyla başlar. Sensörler ister titreşim analizi yapıyor, ister sıcaklıkları takip ediyor, ister sadece üretim sayımını gerçekleştiriyor olsun, net veriler paha biçilemezdir. Bu bilgiler, bir ekipman üzerinde neredeyse gerçek zamanlı izleme sağlayan bir ERP sisteminde kaydedilebilir. Bu nedenle, bir bileşenin ne zaman arızalanabileceğini daha kesin olarak tahmin edebilirsiniz. 1.000 üretim döngüsü gibi genel bir rakam kullanmak yerine, arıza belirtilerini belirlemek ve ne zaman bakıma ihtiyaç duyulacağını tahmin etmek için geçmiş verileri toplayabilir ve kullanabilirsiniz.
Örneğin, titreşimleri kontrol altında tutmak için özel rulmanlara bağlı olan bir makine parçasını düşünün. Bu bileşenler iyi çalışır durumda olduğunda, ekipman normal kullanım sırasında saniyede belirli bir oranda titreyecektir. Bu oran, rulmanlar aşındıkça değişecek ve belirli bir miktardaki titreşim, sonunda verimsiz makine performansına yol açacak ve arızalanma riski oluşturacaktır. Geçmiş verilerle, belirli ortamınızda bu arızanın ne zaman meydana gelebileceğinin olasılığını doğru bir şekilde tahmin edebilirsiniz. Oradan, titreşim analizi raporları oluşturmak için ham verileri kullanan IoT cihazları ve ERP sistemleri, gerçek dünyadaki bileşen performansını izleyebilir, böylece bakım ekibiniz bakımın tam olarak ne zaman yapılması gerektiğini bilir.
En basit ifadeyle, kestirimci bakım, arıza riskinin ne zaman oluştuğunu kesin olarak tahmin etmek ve buna göre bakım için en iyi zamanı tahmin etmek amacıyla geçmiş veri modellerini gerçek dünyadaki performans bilgileriyle harmanlar. Veriye dayalı kestirimci bakım stratejileri, bakıma ne zaman ihtiyaç duyulacağını daha doğru bir şekilde değerlendirmenize olanak tanıyarak, aksama süresi riskini artırmadan ekipmanınızın ömrünü en üst düzeye çıkarmanıza yardımcı olur. IoT cihazları ve ürettikleri veriler kestirimci bakım için hayati önem taşırken, bu bilgileri iş kollarına uygulayabilen ERP çözümleri değer fırsatları yaratmada etkilidir.
ERP ile Kestirimci Bakımı Uygulamaya Geçirme
Bir kestirimci bakım programı genellikle, kusursuz bir uyum içinde birlikte çalışan çok çeşitli birbirine bağlı parçalar gibi görünür. Kendi başına bir makine gibidir ve bir işletmenin ERP platformu makinenin beynidir. Temelde, bilgi toplayan IoT cihazlarınız var. Ağ altyapısı daha sonra bu verileri, çoğu durumda bilgisayarlı bir bakım yönetim sisteminin verileri izlediği arka uç sunuculara iletir. Analitik programları, tahmini izleme gerçekleştirmek için bu bilgileri kullanabilir, bakıma ne zaman ihtiyaç duyulacağını tahmin etmek için izleme cihazlarından geçmiş veri modellerini takip eder ve bakımı buna göre programlamak için bilgisayarlı bakım yönetimi yazılımına geri rapor verir.
Bakım yazılımı kendi başına kestirimci bakım için yararlıdır, ancak bu bakım sistemi bir ERP sistemiyle sıkı entegrasyonla çalışabiliyorsa kuruluşlar daha fazla değer elde edecektir. Derin entegrasyon için tasarlanmış bir ERP platformu, bakım, envanter, satın alma ve tedarikçi yönetimi sistemlerindeki verileri izleyerek uyum sağlar.
Örneğin, kestirimci bakım izleme çabalarınızın bir parçanın bir hafta içinde değiştirilmesi gerekeceğini gösterdiğini hayal edin. Sıkıca entegre edilmiş bir sistemle bakım platformunuz, uygun malzemelerin stokta olduğunu doğrulamak için bir envanter kontrolünü tetikleyerek bir iş emri oluşturur. Envanter raporu, mevcut tedariğin belirli bir eşiğin altına düşeceğini gösteriyorsa, satın alma yazılımı yeni tedarik için bir sipariş ayarlayabilirken tedarikçi yönetimi çözümü, maliyet ve nakliye zaman çizelgelerine dayalı olarak bu sipariş için en iyi tedarikçiyi belirler. Dahası, ERP yazılımı içindeki satış ve müşteri yönetimi sistemleri, bakımın üretimi nasıl etkileyeceğini değerlendirebilir ve ekiplerinizin herhangi bir kesintiden haberdar olması için uyarılar oluşturabilir.
ERP platformunun yarattığı birbirine bağlılık, işletmenin her bölümünün yeni bakım gerçekliğine yanıt verecek donanıma sahip olmasını sağlayarak kestirimci bakım iş akışlarında harekete geçmeyi kolaylaştırır. Bu, güçlü müşteri deneyimleri oluşturmak için üretim optimizasyonuna daha fazla bağımlı olduklarından, özel imalatçılar için özellikle hayati önem taşır. abas ERP platformu, derin entegrasyon ve güçlü iş akışı optimizasyon araçları aracılığıyla kuruluşların kestirimci bakımdan daha fazla değer elde etmelerini sağlar.
