Datadrivet underhåll i fokus
Av Just nu den 20–21 november arrangerar vår systertidning Underhåll & Driftsäkerhet, U&D, och Riksorganisationen Svenskt Underhåll Underhållsdagarna, på Lidingö i Stockholm. Vi har gjort en intervju med en av talarna, Mohamad Abosh är koordinator för Volvo Cars arbete med smart maintenance vid Torslandafabriken och han ägnar sin föreläsning åt att berätta om den resa de gjort.
Smart maintenance innebär användning av maskindata i kombination med smarta sensorer för att gå från kalenderstyrt till prediktivt underhåll.
— För ett par år sedan började jag fundera kring vad som är underhållsorganisationens bidrag till den smarta fabriken och startade då ett smart maintenance projekt tillsammans med en kollega, säger Mohamad Abosh.
Då var de två personer som arbetade 50 procent vardera. Idag är de två personer på heltid och ytterligare fyra-fem personer på halvtid. De började studera big data och hur det skulle kunna användas.
— Redan när vi startade var målsättningen att vi skulle bli en datadriven underhållsorganisation där beslut självklart tas med erfarenhet och kompetens men också att besluten ska vara datadrivna och inte bara grundas i magkänsla.
Att förklara vad smart maintenance innebär och att övertyga chefer och övriga i organisationen har krävt en del arbete. Därför har de dragit igång ett antal proof of concept projekt för att visa hur det kan fungera och involvera de lokala underhållsorganisationerna ute i fabrikerna.
Ett proof of concept är 3D-printning av reservdelar till utrustning. De valde några av de mest frekventa reservdelarna och kunde visa att det blev en ekonomisk besparing på 70–80 procent per reservdel och minskad ledtid att få hem delarna från tre veckor till ungefär åtta timmar.
— Nu har vi skalat upp och printar på flera siter i världen. I Kina är det lite svårare motivera 3D-printning för där är det billigare att någon står vid en svarv än 3D-printning, förklarar Mohamad.
Ett annat exempel är karossfabriken där de analyserar svetsdata för att kunna planera underhållet på laserutrustningen. De använde processägarens utrustning, data och hans kunskap och upptäckte bland annat att de byter ut laserlinserna tidigare än nödvändigt. Processägaren var först lite tveksam till metoden men är nu en av de största förespråkarna av dataanalys. Nästa steg är att låta algoritmer upptäcka onormala förlopp och då automatgenerera arbetsordrar i underhållssystemet. Lösningen skickar dessutom sms och E-mail till berörda personer.
Något de också har börjat med är förse maskiner med QR-koder som tekniker kan skanna ute på plats och direkt få upp ritningar med mera i sin telefon.
Mohamad menar att industrins underhållsorganisationer kommer att förändras.
— Vi kommer göra det vi gör idag även i framtiden, men vi kommer arbeta annorlunda. Det ställer helt andra krav på våra organisationer, till exempel hur ska vi vara bemannade. Det krävs också ny typ av kompetens.
Exempel på ny kompetens som Volvo Cars redan anställt inom underhållsorganisationen är en dataanalytiker och en 3D-application ingenjör. De har även startat ett nätverk för att utbyta erfarenheter inom området bland Volvo Cars fabriker globalt.
— Nätverket använder vi för att sprida kunskaper, det är dumt att uppfinna hjulet på nytt vid en site om kollegan på en annan site redan har gjort det.
Mohamads tips
-
Känn till era behov
-
Utöka kompetensen inom området
-
Lyssna inte enbart på säljare
-
Tänk utanför boxen
-
Ta vara på personalens idéer
-
Använd Proof of concept
-
Skapa nätverk
