Yllättävät vikaantumiset osoittautuvat usein kalliiksi operaatioiksi teollisuuden alasta huolimatta. Ennakoiva kunnossapito (preventive maintenance) auttaa ehkäisemään suunnittelemattomia tuotannon pysähdyksiä sekä niihin liittyviä kerrannaisvaikutuksia. Se on myös kustannustehokas menetelmä koneiden ja laitteiden huoltamiseen.
Mitä ennakoivalla kunnossapidolla tarkoitetaan?
Ennakoiva kunnossapito käsittää määrävälein suoritettavia tehtäviä, esimerkiksi aikaan perustuvia, kunnossapidollisesti kriittisiä toimenpiteitä. Menetelmä voi pitää sisällään tarkastustoiminnan tehtäviä, tarvepohjaisia toimenpiteitä, sekä kunnonvalvontaan liittyviä, silmämääräisiin tarkastuksiin perustuvia kunnossapitotoimenpiteitä. Ennakoivan kunnossapidon tavoitteena pyrkiä ehkäisemään vikoja tai havaitsemaan mahdolliset alkavat viat jo ennen kuin ne pääsevät yllättämään.
→ Lue lisää: Kohti huippusuorituskykyistä teollisuuden kunnossapitoa
Usein ennakoiva kunnossapito on pitkälti sidoksissa kalenteriin ja viimeaikaisiin tapahtumiin. Jotta ennakoivasta huoltamisesta saataisiin kaikki hyöty irti, on oleellista seurata myös koneen käyttömäärää- ja tapoja sekä ohjata ennakoivaa huoltotoimintaa myös siihen perustuen.
Ennakoivan kunnossapidon menetelmä perustuu RCM-analyysiin
Luotettavuuskeskeinen kunnossapito, RCM (Reliability Centered Maintenance) on menetelmä, jonka avulla ennakoivaa kunnossapitoa voidaan kehittää. Alun perin RCM kehitettiin 1960-luvulla ilmailun tarpeisiin, mutta tänä päivänä sitä hyödynnetään sovelletusti useilla eri teollisuuden aloilla.
Menetelmällä tavoitellaan parantunutta turvallisuutta, tuottavuutta, käytettävyyttä sekä säästöjä. RCM-menetelmällä pyritään tehokkaasti saavuttamaan laitteistolta vaaditut turvallisuus- ja käytettävyystasot.
Käytännössä ennakoiva kunnossapito muodostuu tehtäväjoukosta, jotka RCM-analyysin tuloksena saadaan. RCM-analyysi ottaa kantaa mm.
- määritellään toiminnallisesti merkittävät huoltokohteet
- määritellään toiminnallisen vikaantumisen syyt
- vikaantumisten vaikutukset (€, h) ja niiden todennäköisyys
- tunnistetaan tehokkaat kunnossapitotehtävät vikaantumisen estämiseksi
Miksi ennakoiva kunnossapito kannattaa?
Usein ajatellaan, että ennakoivaan kunnossapitoon siirtyminen nostaa kunnossapidon kustannuksia varsinkin alkuvaiheessa. Näihin kustannuksiin lasketaan tavallisesti kunnossapidon työtunnit, huolto ja materiaalit.
Kun ennakoiva kunnossapito kohdennetaan kriittisille laitteille ja resurssoidaan oikein, huomataan pian että takaisinmaksuaika voikin olla todella lyhyt. Jos puolestaan suunnittelemattomat häiriöt hinnoitellaan, voidaan todeta, että ennakoiva kunnossapito on korjaavaa kunnossapitoa merkittävästi kustannustehokkaampaa jo alusta alkaen.
Haluatko lisätietoja?
Lataa asiantuntijaoppaamme 4 vinkkiä ennakoivan kunnossapidon kehittämiseen. Oppaassa kerromme, mitä kaikkea ennakoivaan kunnossapitoon liittyy ja kuinka siihen sitoutuminen tukee yrityksen liiketoimintaa. Esittelemme myös 4 tärkeää vinkkiä, joiden avulla ennakoivan kunnossapidon kehittäminen voi alkaa.
Lue lisää
Blogi: Kunnossapidon mittarit tiedolla johtamisen välineenä
Blogi: Budjetointi kunnossapidon kehittämisen työvälineenä
Novi by Pinja -kunnossapitojärjestelmä teollisuuden tarpeisiin
Teollisuuden kunnossapito - mitä, miten ja miksi?
Juha Nyholm
Toimin Pinjalla Sales Managerina kunnossapidon ratkaisujen parissa. Olen työskennellyt pitkään yhteistyössä teollisuuden kanssa. Vapaa-aikani kuluu omissa ja lasten urheiluharrastuksissa mm. koripallon parissa.
Takaisin kaikkiin blogeihi
Aihealueet
- Pinja Career (74)
- Tuotannon kehittäminen (68)
- Business Intelligence (56)
- Kunnossapidon kehittäminen (44)
- Ohjelmistokehitys (44)
- Teollisuuden digitalisaatio (31)
- Digitaalinen liiketoiminta (29)
- Vastuullisuus (28)
- Kiertotalous ja luonnonvarat (27)
- Lean (25)
- Verkkokauppa (22)
- ICT-palvelut (21)
- Digitaalinen yhteiskunta (20)
- Toimitusketjun hallinta (19)
- Toiminnanohjaus (18)
- Metsäteollisuuden toiminnanohjaus (13)
- Teollisuuden uudistaminen (13)
- Terveys- ja hyvinvointiteknologia (10)
- Tekoäly ja koneoppiminen (5)