Como tornar sua cadeia de suprimentos de manutenção mais eficaz usando dados
Dan Somers da Warwick Analytics (www.warwickanalytics.com) conversa com a Manufacturing Global sobre como o software pode agora automatizar com precisão o processo de classificação de manutenção e garantia e o que isso significa para engenheiros, gerentes e mecânicos do setor.
Manter o equipamento e as peças certas no local para reparar e manter o equipamento de produção é um ato de equilíbrio. Você precisa manter a produção funcionando, mas não quer investir grandes quantias de capital em equipamentos e peças que podem não ser usadas por meses, anos ou talvez nunca. Alternativamente, viver com equipamentos da planta que têm tempo de inatividade imprevisível pode custar uma quantia significativa devido à perda de disponibilidade de produção e manutenção não planejada.
Manutenção eficaz, reparo e revisão “MRO” significa planejar, gerenciar, coordenar serviços e entregas de uma ampla variedade de fornecedores, ter visibilidade em tempo real de onde cada peça está localizada e garantir que o processo de uso intensivo de recursos seja o mais econômico possível. eficaz como pode ser.
MRO eficaz depende de informações precisas e oportunas. Em particular, conhecer os problemas precisos e quais ações foram realizadas é fundamental para prever e prevenir esses problemas no futuro.
A análise de dados de “texto livre” não estruturados de manutenção e reparo atualmente precisa de uma contribuição humana considerável por pessoal experiente durante todo o ciclo de análise para garantir que as informações sejam consistentes e precisas. Caso contrário, uma empresa pode não saber quantos incidentes semelhantes ocorreram e se eles estão aumentando ou têm uma causa raiz comum. A informação pode estar enterrada em texto e usar palavras diferentes, taquigrafia e semântica para descrever um incidente semelhante. Por outro lado, questões semelhantes podem se tornar distintas com base em diferenças sutis nas descrições.
As ferramentas de mineração de texto podem identificar palavras-chave, mas atualmente apenas os seres humanos fornecem a visão final que converte dados brutos em conhecimento. Normalmente, isso vem de uma interpretação mais holística do incidente, comparando dados não estruturados com informações estruturadas e inferíveis de fontes de dados diferentes ou conhecimento prévio.
O desafio dessa abordagem atual é que o ser humano pode agir subjetivamente, errar e sua capacidade individual não é rápida ou escalável.
Além disso, qualquer análise em bancos de dados diferentes (por exemplo, tentar combinar dados de diagnóstico ou fabricação) leva a muitos outros desafios técnicos.
Dadas essas pressões, a cadeia de suprimentos de MRO há muito tempo está madura para eficiência e melhorias.
Houve adoção bem-sucedida de novas técnicas e tecnologias em todo o setor, o que destacou as possíveis economias que podem ser alcançadas.
Em 2014, a PwC pesquisou mais de 100 empresas de manufatura e manutenção e descobriu que o uso de impressão 3D, também conhecido como "engenharia aditiva", para aumentar a disponibilidade de peças de reposição no ponto de uso, reduzir custos ao reduzir o desperdício e diminuir o conteúdo de mão de obra. A maioria das empresas já havia reportado ganhos significativos de velocidade e flexibilidade no desenvolvimento e customização de produtos. A pesquisa continuou dizendo que, se apenas 50% das peças de reposição fossem produzidas usando essa tecnologia, haveria uma economia de custos de US$ 3,4 bilhões.
Existem também tecnologias que já estão sendo usadas no transporte (onde os problemas de MRO geralmente são mais agudos). As principais tecnologias escolhidas por Espen Olsen, diretor europeu para aeroespacial da IFS, como potencialmente tendo o maior impacto no MRO aplicável tanto à fabricação quanto à indústria aeroespacial incluem tecnologia móvel (engenheiros equipados com aplicativos móveis para acessar informações relevantes no momento da necessidade) e dispositivos vestíveis tecnologias. A Japan Airlines já utiliza o Google Glass em seu processo de manutenção. Os óculos são usados por engenheiros que trabalham ao redor da aeronave na pista. As imagens da aeronave são enviadas para especialistas de manutenção para avaliação, que então informam quaisquer problemas encontrados ao engenheiro em solo.
Uma outra tendência tecnológica que Espen destacou foi que o Big Data é a chave para prever o futuro. Ele diz:“No MRO, há um enorme potencial de usar os segredos dos dados para permitir tudo, desde análises preditivas a maior otimização de inventário, melhor monitoramento de padrões de uso e rastreamento essencial e análise da integridade do equipamento em tempo real. Mas até agora tem havido poucas respostas para seus principais usos, ou mais importante, os meios de identificar quais dados são úteis e quais não são.
“Em 2015, o setor comercial vai e deve enfrentar o big data de frente. Em particular, penso em usar big data para análise preditiva. Ao fornecer dados importantes sobre falhas de ativos, isso pode ser integrado aos sistemas de logística para ajudar a informar e melhorar projetos futuros, otimizar o uso e reduzir o custo total do ciclo de vida.”
Esta previsão agora é alcançada com a introdução de um novo software que pode automatizar o processo de classificação MRO.
AMROC é um novo produto da Warwick Analytics e é uma abordagem possível. Ele transforma automaticamente dados de manutenção díspares e não estruturados. Demonstrou-se que melhora drasticamente a percepção disponível para operadores aeroespaciais, mantenedores e fabricantes e agora está sendo usado por fabricantes e empresas de energia em suas plantas MRO.
Então, como isso funciona? Como sabemos, a análise de dados de 'texto livre' de manutenção e reparo atualmente precisa de uma contribuição humana considerável por pessoal experiente durante todo o ciclo de análise para garantir que as informações sejam consistentes e precisas. No entanto, o AMROC converte esses dados não estruturados e semiestruturados, incluindo texto, logs e diagnósticos, em dados estruturados para classificação. O software extrai automaticamente milhares de diferentes padrões possíveis dos dados estruturados e não estruturados e, em seguida, estrutura e classifica os problemas, com base nesses padrões, quase em tempo real, reduzindo enormemente o tempo necessário para classificar e quantificar manualmente o texto livre dados de manutenção e reparo. Os dados não precisam ser limpos e, portanto, não estão sujeitos a suposições e erros.
Com novas tecnologias de TI como AMROC , os custos de MRO em transporte e fabricação devem diminuir, mas não são apenas os grandes players e OEMs que precisam ser inovadores. As empresas no topo da cadeia de suprimentos estão pedindo a seus fornecedores que também melhorem sua produtividade quando se trata de MRO.
Em conclusão, existem novas tecnologias que prometem ajudar a melhorar o MRO, encontrando informações de dados e usando isso para entender e prever problemas. Eles nunca serão capazes de substituir um ser humano experiente, mas poderão ajudar dramaticamente essa pessoa a obter informações ricas, precisas e oportunas e tornar toda a cadeia de suprimentos de MRO mais produtiva.
Visite www.warwickanalytics.com para obter mais informações.
Seminário Mudar para Robôs para mostrar por que investir em robôs pode ser fácil
'Empresa Industrial de IoT do Ano' vai para Emerson
Sistema de controle de automação
- Como aproveitar ao máximo seus dados
- Como Obter um Planejamento de Manutenção Eficaz
- Práticas recomendadas de rastreamento de ativos:como aproveitar ao máximo seus dados de ativos arduamente conquistados
- Como tornar os dados da cadeia de suprimentos confiáveis
- Gerenciamento de negócios:usando a tecnologia atual a seu favor
- 5 maneiras eficazes de impulsionar sua cadeia de suprimentos
- Como tornar seus sistemas de compressor de ar mais eficientes
- Como simplificar a fabricação e o envio
- Como tornar seu escritório de instalação de fabricação mais organizado
- 10 hacks para melhorar seu programa de PM