Framtidens digitala fabrik ställer nya krav på underhållsarbetet
Målsättningen är klar. SKF ska ha en produktion i världsklass, vilket ställer stora krav på underhållsavdelningarna. I en alltmer digitaliserad produktionsmiljö har förebyggande underhåll och ”Smart Maintenance” en nyckelroll.
– Digitaliserat underhåll ställer nya krav på organisation och kompetens, säger Johnny Stieger, globalt ansvarig för Manufacturing Reliability på SKF.
Syftet med underhållsarbetet är att säkra den tekniska tillgängligheten för produktionen, att få våra utrustningar att gå när de skall gå, med rätt hastighet och leverera med rätt kvalitet. Sammantaget ställer det nya krav på organisation och kompetens i de företag som är på väg in i Industri 4.0. Inte minst mot bakgrund av en maskinpark som i många fall består av både äldre mekanik och sprillans ny uppkopplad utrustning.
– Detta ställer krav på en ständig utveckling av hur vi gör och vad vi gör gällande våra underhållsprogram, metoder och analyser kring avvikelser, utbildning och organisation, säger Johnny Stieger.
– Många säger idag att ”vi är inte redo för den digitala fabriken än”, men på många håll är man redan där. Man hämtar redan idag upp processdata via sensorer. Det kommer också allt mer sofistikerade verktyg såsom termografiska kameror, app för remuppriktning eller SKF QuickCollect som är enkla att använda och som inte kräver expertkunskap för att användas. Med hjälp av appar för mobilen kan man koppla upp analysfunktioner som tidigare inte var möjligt. Tröskeln till planerat underhåll sänks allt mer.
Men att införa modern, digital produktionsteknik innebär inte att allt blir problemfritt över en natt. Vilket även visat sig vid den nya World Class Manufacturing-anläggningen i Göteborg som invigdes förra året.
– När du implementerar en ny teknik upptäcker du ständigt nya saker. Vi lär oss något nytt varje dag. Underhållspersonalens roll förändras från att ha gjort många manuella inspektioner kan man idag i förväg få fakta om sådant som är på väg att avvika via sensorer, fortsätter Johnny Stieger.
Rätt processdata
Vägen mot World Class Manufacturing innebär alltså att man måste jobba på ett delvis annat sätt än tidigare. I en modern maskin ingår idag mycket processdata i själva styrsystemen som det gäller att använda sig av. Det kan göra stor skillnad, menar Johnny som tar som exempel en maskin med en släde som rör sig fram och tillbaka.
– Då bör effektuttaget vara rätt konstant. Om det inte är det, utan släden börjar förbruka mer kraft kan det bero på smörjningen eller, om den plötsligt kräver massa mer effekt, kan du ha haft en mindre krock i maskinen.Det betyder att saker och ting inte är linjära längre. Förr kanske man fortsatte köra maskinen tills den gick sönder för att därefter gå in, göra en felundersökning och byta släden eller rikta upp den.
– Idag försöker vi fånga upp avvikelser i ett tidigt skede och agera innan vi får kvalitetsproblem eller ett haveri. Tack vare att våra utrustningar kopplas upp mer och mer, att vi får bättre och bättre uppkopplade verktyg där man t ex kan mäta och följa att axlar är linjära, att det smörjs som det skall i våra utrustningar, hur temperaturen eller vibrationerna utvecklas. Detta ger oss ett starkt beslutsunderlag för vad som behöver göras och när. Den stora utmaningen är sedan att inte bara upptäcka avvikelsen i maskinen, utan att också bygga bort den verkliga orsaken bakom så inte felet uppstår igen.
Genom tillgång till mer data från t ex sensorer underlättas analys och de avgörande besluten baseras mer på fakta. Man behöver inte längre i samma utsträckning som tidigare förlita sig på individuell erfarenhet eller subjektiva upplevelser. Eller som Johnny Stieger uttrycker det:
– Tack vare tillförlitliga data, visualiserade i realtid, kan vi i större utsträckning identifiera avvikelser innan det påverka produktion negativt. Idag finns verktyg som underlättar insteget till ”Smart Maintenance” och ökar förutsättningarna för ett än mer effektivt planerat underhåll.
Taggar
Artikeln är taggad med följande taggar. Klicka på en tagg för att se alla artiklar med samma taggning.
Artikeln har inga taggar