Làm cách nào để tăng ROI của máy với bảo trì dự đoán?

0

Eliyahu M. Goldratt đã viết một trong những cuốn sách hay nhất về sản xuất – từ lâu trước khi chúng ta nghe thấy thuật ngữ Internet of Things (IoT).

Trong cuốn sách nổi tiếng của mình, The Goal, Goldratt giải thích trong một câu đơn giản, mục tiêu tối cao mà mọi nhà sản xuất có thể đạt được là:

Kiếm tiền bằng cách tăng lợi nhuận ròng, đồng thời tăng lợi tức đầu tư và đồng thời tăng dòng tiền.”

Lấy một trong các biến số ra khỏi quy trình sản xuất của bạn Doanh thu, lợi nhuận, dòng tiền, và bạn thất bại trong ROI (Tỷ lệ hoàn vốn ) sản xuất của mình.

Tất cả mọi thứ khác – máy móc, tự động hóa và nhân lực của đóng góp cho sản xuất của bạn cuối cùng đều ánh xạ tới mục tiêu này.

Nhưng điều này có ý nghĩa gì đối với doanh nghiệp của bạn? ROI sản xuất của bạn cao, thấp hay hòa vốn? Và làm thế nào để bạn có thể đo lường nó?

Trong bài viết này, chúng ta sẽ thảo luận về một số yếu tố đóng góp trực tiếp để cải thiện ROI trong sản xuất của bạn và hậu quả của những gì xảy ra khi các quy trình của bạn không tối ưu.

Tỷ lệ ROI trong sản xuất thấp

Một báo cáo gần đây của Aberdeen Group cho thấy chi phí trung bình của thời gian chết của máy không có kế hoạch là $ 260.000 mỗi giờ.

Khi bạn thêm nó lên mỗi năm, con số có thể lên tới hàng tỷ.

Nhìn xung quanh trong bất kỳ nhà máy sản xuất nào cũng sẽ thấy một chút thất bại về tài sản và chi phí sửa chữa không lường trước được. Tôi có thể đảm bảo rằng bạn sẽ tìm thấy những điều sau đây dẫn đến thời gian ngừng hoạt động của máy thường xuyên:

  • Hướng dẫn công việc không rõ ràng
  • Bảo trì thiết bị kém
  • Lỗi của con người
  • Thiếu sự thay đổi
  • Tắt máy sớm
  • Thường xuyên nghỉ việc
  • Thời gian thiết lập lâu
  • Kiểm tra bấm trên máy
  • Thiếu ghi dữ liệu thời gian chết

Tuy nhiên, đây chỉ là những nguyên nhân; các tác động có thể là lớn hơn nhiều. Chẳng hạn, thời gian ngừng hoạt động của máy không có kế hoạch có thể bù lại năng suất sản xuất của bạn trong vài ngày hoặc dẫn bạn đến những thất bại sau:

  • Tăng chi phí sửa chữa
  • Sản xuất bị trì hoãn
  • Hiệu quả thiết bị tổng thể (còn gọi là OEE)

Chưa kể rằng những thất bại này chắc chắn sẽ dẫn đến tổng chi phí sở hữu (TCO) tăng lên và giá trị sản xuất thấp.

Nhưng vẫn có hy vọng.

Các nhà máy sản xuất hàng đầu đã bắt đầu sử dụng các hệ thống bảo trì dự đoán để cải thiện OEE và giảm chi phí bảo trì cao để tránh sự chậm trễ trong sản xuất.

Vậy, bảo trì dự đoán là gì?

Đây có phải là một máy khác mà bạn cắm vào ngăn xếp công nghệ sản xuất của bạn?

Không hẳn vậy.

Một hệ thống bảo trì dự đoán giúp các doanh nghiệp sản xuất với các công cụ theo dõi tình trạng để theo dõi hiệu suất của bất kỳ thiết bị nào ở trạng thái nhàn rỗi, bình thường và hiệu suất cao nhất.

Hãy nghĩ về nó giống như một quả cầu pha lê được hỗ trợ bởi AI để các nhà sản xuất dự đoán tương lai.

Dữ liệu bạn lượm lặt được từ các máy hoạt động ở các điều kiện khác nhau có thể giúp bạn lập kế hoạch bảo trì trong tương lai và ngăn ngừa sự cố hoặc thời gian ngừng hoạt động của máy đột ngột.

Và nó không cần phải chăm sóc kĩ như các máy khác trong nhà máy của bạn. IoT-Powered có nghĩa là thông minh và tự động (ở mức độ lớn).

Điều đó cũng có nghĩa là nó không cần thời giản nghỉ để uống nước hay hút thuốc sau mỗi 30 phút như nhân viên của bạn.

Bảo trì dự đoán hoạt động như thế nào?

Bảo trì dự đoán phụ thuộc rất nhiều vào IoT. Khi bạn gắn thiết bị IoT và cảm biến vào thiết bị sản xuất, nó sẽ bắt đầu ghi lại dữ liệu hiệu suất thời gian thực của máy.

Giám sát dựa trên điều kiện không khác nhau nhiều. Nó có tất cả về việc tự động hóa công việc thủ công và cực kỳ khó khăn trong việc thu thập dữ liệu máy thời gian thực với sự trợ giúp của thiết bị IoT.

Chẳng hạn, đây là một vài dữ liệu thiết bị mà cảm biến IoT thu được bằng cách giám sát máy theo thời gian thực:

  • Rung
  • Nhiệt độ
  • Sức ép
  • Hàm lượng hóa học
  • Mức chất lỏng / rắn

Và đây là phần tốt nhất về nó. Khi các cảm biến thu thập thông tin trên, nó sẽ tự động đẩy dữ liệu lên nền tảng đám mây nơi nó được đưa vào hệ thống hỗ trợ AI hoặc Machine Learning (ML).

Điều này là để phân tích dữ liệu được xử lý và dự đoán các vấn đề trong tương lai dựa trên các mẫu dữ liệu hiện tại và quá khứ.

Cuối cùng, dữ liệu đến các chuyên gia bảo trì để nhóm của họ có thể lập kế hoạch dự phòng xung quanh thời gian ngừng hoạt động trong tương lai.

Điều này có ý nghĩa gì cho các nhà máy sản xuất?

Không có lý do nào để khiến một doanh nghiệp sản xuất không nên sử dụng bảo trì dự đoán. Mặt khác, có rất nhiều lý do tại sao họ nên áp dụng nó.

Ví dụ, sử dụng bảo trì dự đoán đảm bảo những điều sau:

  • Ghi dữ liệu chính xác, thời gian thực
  • Dự đoán thời gian chết máy
  • Tính thông suốt trong thông tin tốt hơn
  • Giảm / Tránh sự chậm trễ sản xuất
  • Tăng khối lượng sản xuất
  • Chi phí sửa chữa / bảo trì thấp hơn
  • Nâng cao hiệu quả máy
  • Cải thiện an toàn cho người vận hành
  • Tăng lợi nhuận tổng thể

Với rất nhiều lợi ích để giảm chi phí và tăng lợi nhuận, điều gì khiến chúng ta không thích về bảo trì dự đoán?

Trong nhiều năm, các doanh nghiệp đã chi rất nhiều tiền để cải thiện thời gian ngừng hoạt động của máy hoặc cắt giảm chi phí vận hành.

Lấy các nhà quản lý và điều hành nhà máy cửa hàng, ví dụ. Họ lên lịch sửa chữa và bảo trì máy theo định kỳ thường xuyên sẽ giúp họ ngăn chặn thời gian chết đột xuất của máy.

Điều họ không nhận ra là không có một số tiền cụ thể nào để xác định rằng nó sẽ đưa họ đạt được mục tiêu lợi nhuận của họ nếu họ không khắc phục đúng thứ cần khắc phục.

Bảo trì phòng ngừa có thể không hoàn hảo, nhưng nó là một giải pháp ưu việt hơn so với việc chỉ dự đoán thời gian ngừng hoạt động của máy một cách thông thường.

Giải pháp tốt hơn cho một vấn đề dai dẳng

Nói một cách đơn giản, thực hiện chiến lược bảo trì dự đoán dựa trên IoT sẽ đưa hiệu quả hoạt động của bạn vào “chế độ lái tự động”.

Nó sẽ thực hiện tất cả các công việc nặng nề cho doanh nghiệp của bạn, xác định các mẫu thời gian chết, tự động hóa dữ liệu thời gian thực trên tất cả các nhóm / hệ thống và giải thích dữ liệu cho bạn.

Việc mà bạn phải làm là thực hiện các kế hoạch an toàn dựa trên dữ liệu dự đoán. Và đó chính xác là những gì bảo trì dự đoán cho ngành công nghiệp 4.

Sàn cửa hàng có thể tận dụng các phân tích dự đoán trong các tầng cửa hàng để giám sát máy móc ở những khu vực khó để con người giám sát và can thiệp.

Dưới đây, chúng ta hãy xem một vài ví dụ về cách bạn có thể áp dụng bảo trì dự đoán trong các trường hợp sử dụng khác nhau.

Công nghiệp sản xuất

Các nhà sản xuất trên các ngành dọc sử dụng giám sát dựa trên điều kiện để thu thập dữ liệu máy thời gian thực để đánh giá hiệu suất của họ. Công nghệ làm cho quá trình này liền mạch, rảnh tay và chính xác.

Không có hệ thống giải pháp IoT như bảo trì dự đoán, các doanh nghiệp gần như không thể sử dụng con người để thu thập các bộ dữ liệu đó và phân tích chúng với tốc độ chóng mặt như máy tính.

Công nghiệp hóa chất

Nếu có bất kỳ ngành công nghiệp nào mà nghiêm khắc về các phần nhỏ nhất của kiểm soát thành phần và lưu giữ hồ sơ, thì đó phải là các nhà máy hóa chất.

Các nhà sản xuất hóa chất cũng làm việc xung quanh với một bộ dữ liệu khổng lồ cần theo dõi và phân tích liên tục. Đối với họ, việc dựa vào bất cứ điều gì ít hơn xử lý dữ liệu chính xác có thể dẫn đến hậu quả chết người.

Điều này có nghĩa là họ phải liên tục thu thập các luồng dữ liệu lớn để đảm bảo hiệu suất thiết bị tối ưu. Việc sử dụng phân tích dự đoán cùng với học máy có thể cung cấp cho các nhà máy hóa chất loại độ tin cậy kỹ thuật số mà họ cần.

Sản xuất lốp xe

Chúng ta sống trong một thế giới chuyển động nhanh, chạy bằng lốp xe. Và sự phổ biến của lốp xe sẽ không chậm lại bất cứ lúc nào, do sự phức tạp ngày càng tăng của việc sản xuất lốp xe để đáp ứng nhu cầu ngày càng tăng của xe điện và xe tự hành.

Các nhà sản xuất lốp xe có thể đang phát minh lại bánh xe, nhưng họ không làm điều đó mà không có những thách thức của việc đổi mới. Đối với một ngành công nghiệp nằm trong vị trí đổi mới của lái xe, điều đó rất quan trọng để theo kịp tốc độ hiệu quả công nghệ.

Sản xuất lốp xe là một quy trình phức tạp: nó bắt đầu bằng việc trộn và làm cao su và chuyển sang các quy trình phức tạp hơn như đùn, cắt, chế tạo lốp, đóng rắn và dán nhãn. Toàn bộ quá trình sản xuất đòi hỏi sự ổn định quá trình và hiệu quả năng lượng.

Việc sử dụng bảo trì và phân tích dự đoán giúp họ tự động hóa các quy trình một cách chính xác và tránh các điểm dừng không cần thiết trong hiệu quả hoạt động của họ.

Sản xuất ống

Cũng giống như các nhà sản xuất lốp xe, các nhà sản xuất ống phải đối phó rất nhiều với sự thay đổi về nhiệt độ, hình dạng và kích cỡ.

Nhưng những người chơi trong ngành này cũng có một thử thách độc đáo. Sản xuất ống là một thị trường cạnh tranh cao vì rào cản gia nhập tương đối thấp hơn so với các ngành dọc khác.

Do đó, điều quan trọng đối với một doanh nghiệp sản xuất ống là sản xuất các sản phẩm hàng đầu để phát triển lợi thế cạnh tranh cho chính họ.

Và trong khi mọi nhà sản xuất ống chiến đấu để đạt được mức độ năng lực đó, vận may nằm ở những nhà sản xuất có thể sử dụng phân tích dự đoán để vượt lên trước trò chơi.

Ví dụ, sử dụng công nghệ bảo trì dự đoán có thể giúp các nhà sản xuất ống chủ động giám sát các quy trình sản xuất và tránh các vấn đề có thể dẫn đến các lô hàng bị lỗi.

Tăng tỷ lệ ROI trong sản xuất

Hầu hết các doanh nghiệp sản xuất ngày nay đã bắt đầu triển khai các giải pháp dự đoán dựa trên IoT cho các quy trình sản xuất của họ. Các doanh nghiệp như vậy đang tận hưởng những lợi thế sớm về cải thiện chất lượng sản phẩm và khối lượng bán hàng của họ.

Làm thế nào bạn đo lường được ROI trong sản xuất của bạn? Bạn có muốn tận dụng công nghệ tiên tiến của bảo trì dự đoán và IoT để cải thiện năng suất sản xuất của bạn không? Hãy tìm hiểu thêm về cách bạn có thể tự động hóa các quy trình sàn cửa hàng của bạn.

BÌNH LUẬN

Vui lòng nhập bình luận của bạn
Vui lòng nhập tên của bạn ở đây