На конференции Asset Performance 4.0, Niall Sullivan, Global Marketing Manager из компании Senseye, США, затронул вопрос о реальной стоимости незапланированных простоев оборудования. Г-ин Саливан базировался на данных исследования, которое провела его компания. Скачать этот отчет можно здесь. Целями исследования являлись вопросы об уровне проникновения новых технологий и методов обслуживания в области ТОиР. Респонденты – 72 компании из секторов FMCG, автомобильной промышленности, нефтегаза и тяжелых отраслей промышленности. Рассмотрим вначале основные заключения этого исследования.

1.  Потери производственников. Согласно исследования, производственники указанных отраслей имеют следующие показатели потерь.
   • количество незапланированных простоев в год – 25, в среднем на одно предприятие.
   • средняя длительность одного простоя – 27 часов.
   • средняя стоимость простоя в час составляет 525 тыс долларов США.
   • суммируя эти цифры, получаем – годовая стоимость простоя на предприятие составляет 172 млн долларов США в год, а если проецировать эту цифру на 500 топ-предприятий в списке Forbes, потери составляют 846 млрд долларов, что составляет 8% от их годового дохода!
2. Как вычисляются эти потери? – в исследовании учитывается составляющие:
   • Потери прибыли.
   • Стоимость зарплат обслуживающего персонала.
   • Стоимость вовлекаемых подрядчиков.
   • Стоимость запасных частей.
   • Штрафы из-за нарушения контрактных обязательство.
3.  Вот как распределяется стоимость простоев по отраслям в этом исследовании.
   
4. Основным решением, которые сегодня практикуются в мире для избежания потерь, является переход от реактивного до превентивного обслуживания. Но здесь важную роль начинают играть технологии. Оказывается, что в рамках данных подходов (планово-предупредительных работ) сложно предсказать незапланированные остановки – они все равно происходят. Основным решением сегодня является переход на методы предиктивного обслуживания (Predictive Maintenance, PdM), где включается обработка больших данных о состоянии оборудования и алгоритмы машинного обучения. Используя паттерны прошлых поломок, алгоритмы способны предсказывать вероятность и время следующих.
5. Согласно данным исследования, 72% опрошенных компаний считают PdM стратегическим приоритетом своих предприятий, а 20% уже имеют специальные команды в этой области.
   И вот как могут выглядят результаты применения PdM.
   
   
6. Главной проблемой в применении PdM являются качественные данные, – вот как выглядит картина по их сбору и обработке.
   

   Далее г-ин Саливан приводит ряд других интересных деталей о том, как планировать путь PdM на предприятиях и о реальных кейсах о внедрении PdM.

******************

Но есть и «невидимые» затраты:

• потеря качества при стартах/стопах завода;
• деньги, которые завод не получает, пока завод стоит;
• возможный срыв сроков поставки;
• замороженные деньги в виде большого количества запчастей на складе (на всякий случай);
• энергия, которую мы тратим, чтобы держать оборудование на холостом ходу, пока идет ремонт.

По статистике, скрытые затраты (нижняя часть айсберга) превышают видимые затраты в 7-10 раз.

Соотношение видимых и невидимых затрат