Как снизить риски простоев оборудования

Предприятие, годами выпускающее сотни цистерн подсолнечного масла, вышло на максимальную загрузку производственных мощностей, ежедневно перерабатывающих 750+ тонн сырья.

Технологически обусловленные нормы уже перевыполнялись, однако, прежде чем делать инвестиции в очередную фазу модернизации акционеры решили выяснить возможности процессной эффективности: поставили задачу отыскать ещё пару процентов резервов.

Первым инструментом выбрали картирование потока. Благодаря устоявшейся методологии и последовательным процессам оперативно воссоздали модель. Необычным для местных специалистов оказался выбор единиц измерения: ориентировались на готовый конечный продукт – смесь экстракционного и прессового подсолнечного масла, а не на мощность оборудования по сырью. Картина получилась предсказуемая:

Проектные решения и так усматривают узел экстракции «узким местом», но благодаря диаграмме подсказали команде две зоны внимания:

1. «транспортировку семечки 2» считали с двукратным запасом, что не подтвердилось
2. избыточный запас по «прессованию мезги» не востребован, хотя представляет собой «сердце» завода.

Статистика упрямо подтверждала возможность выпуска продукции выше паспортных значений, тем не менее страдала стабильность. Применив визуализацию показателей и проблем, стали отслеживать сложности в поддержании требуемого темпа изо дня в день.

Большинство проблем обуславливалось неплановым выходом из строя оборудования. Не позволив уповать инженерам на значительный возраст «железа», приступили к упорядочиванию ремонтных активностей. Сосредоточились на управлении рисками и повышении скорости устранения неисправностей.

Для предотвращения непредвиденных казусов выполнили систематизацию оборудования потока, для чего составили список узлов и агрегатов. С учётом детализации перечень оказался более объёмным чем карта – 257 единиц вместо 24 процессов, – что позволило охватить основные и вспомогательные этапы работ.

Для рейтингования листа предложили критерии и троичную систему оценки:

1. Влияние на производительность потока при выходе узла из строя:
   • 0 – приводит к остановке
   • 1 – приводит к замедлению
   • 2 – не оказывает влияния.
2. Возможности резервирования:
   • 0 – техническая возможность отсутствует
   • 1 – есть обходной/проходной путь, снижающий показатели качества или производительности
   • 2 – возможен/предусмотрен автоматический/оперативный механизированный ввод резерва.
3. Статистика скорости восстановления и ремонта:
   • 0 – более 120 минут
   • 1 – от 30 до 120 минут
   • 2 – восстановление до 30 минут.
4. Уровень запаса ремкомплекта:
   • 0 – запасные части отсутствуют
   • 1 – есть отдельные виды запчастей
   • 2 – на хранении полноценный ремкомплект.
5. Вероятность отказа на основе истории наблюдений:
   • 0 – еженедельные неисправности
   • 1 – неисправности один-два раза в месяц
   • 2 – неисправности отсутствуют или случаются несколько раз в год.
6. Квалификация, требуемая для ремонта:
   • 0 – нужны внешние специалисты
   • 1 – работы могут проводить единицы на предприятии
   • 2 – восстановление способно проводить большинство персонала.
7. Уровень превентивного контроля:
   • 0 – отсутствует или проводится по косвенным признакам при наблюдении за оборудованием
   • 1 – есть датчики в непосредственной близости от оборудования, но нет постоянного наблюдения
   • 2 – автоматизированное рабочее место с визуализацией технологических процессов, система оповещения при выходе за установленные допуски.

Для повышения объективности оценки собрали рабочую группу для ознакомления с критериями и установки весов. Каждому из восьми участников дали возможности независимо указать значимость критерия в виде двузначной цифры, но так, чтобы итоговая сумма параметра оказалась равна сотне:

После кропотливого периода заполнения оценок по агрегатам и критериям получили ранжированный список. Итоговую оценку вычислили суммой произведений весов критериев на соответствующие значения важности. Значение оказывалось тем меньше, чем больше рисков несёт эксплуатация оборудования.

По правилу Парето выделили 20% единиц наиболее уязвимого железа:

К удивлению инженеров, обнаружилось, что часть «ключевых» аппаратов, например, вальцевые станки, не попали в топ-лист, а непримечательное оборудование оказалось важнее для исключения простоев. По спорным оценкам провели отдельные голосования и даже скорректировали веса критериев, но рейтинг остался непоколебим.

Анализ увенчали списком мероприятий, проведённых по приоритетному перечню:

1. Провели ревизию наличия запчастей.
2. Пересмотрели нормативы эксплуатационных режимов.
3. Подготовили стандарты и чек-листы ежедневного обслуживания.
4. Предусмотрели технологические шунты на случай аварийных остановок.
5. Заказали элементы для ремонта, которым ранее не придавали значения.
6. Провели оценку компетенций слесарей и механиков, составили план обучения.

Анализ времени ремонтов привёл к материальному складу. При устранении дефектов слесарям пригождаются расходные материалы и запасные части. Специалисты идут на место хранения, заказывают требуемое и начинается длительный процесс поиска. Несмотря на оперативное обнаружение прорех, время ремонта растягивается.

Для систематизации склада использовали разные проекции. ABC-анализ применили для понимания целесообразности объёмов хранения и устранения неликвидов, XYZ – для оценки сезонности потребления, FMR – для конфигурации оптимального расположения компонентов.

Как следствие выработали ряд улучшающих мероприятий:

1. Утилизировали неиспользуемые объекты, высвободив дополнительное пространство.
2. Изменили места хранения ряда позиций, сократив время на поиски и перемещение кладовщиков.
3. Установили минимальный порог и максимальные партии заказа часто используемых расходников.
4. Выявили позиции, которые не обязательно хранить, но важно закупить перед сезонной профилактикой.

Время от заказа детали до выдачи сократилось с 15–20 минут до единиц, положительно отразившись на скорости восстановления системы. Для самоконтроля и мотивации инженерных бригад задействовали метрики и отобразили на информационном центре: частоту ремонтов, время исправления неисправности, межремонтный интервал.

За время систематизации работы ремонтных служб накопилась статистика по технологическим показателям, а визуализация помогла выявить резерв производительности. Так как ограничение линии упиралось в экстракционный этап, мощность прессового цеха была избыточной и частично выведенной из эксплуатации.

Однако производственный анализ показал, что при замедлении производительности прессов и задействовании резервов, характеристики жмыха позволяют интенсивнее загрузить экстрактор, повысив объем переработки линии.

Итоговые улучшения оказались значительнее ожидаемых:

1. Анализ рисков позволил снизить число неплановых простоев.
2. Совершенствование склада обеспечило снижение времени ремонта.
3. Визуализация и производственный анализ помогли повысить мощность линии.

Так, рассчитывая на единицы процентов роста выработки, удалось продемонстрировать двузначное ускорение эффективности.