Tässä blogitekstissä keskitymme erityisesti kunnossapitodataan sekä datan laadun hallintaan. Kunnossapidon keskiössä ovat tuotanto-omaisuus ja niihin liittyvät työt sekä varaosat. Keräämällä näihin liittyvää tietoa voidaan seurata muun muassa laitteiden vikaantumista, varaosien kulutusta sekä kunnossapidon tasoa – tehdäänkö esimerkiksi enemmän vikatöitä vai suunniteltuja huoltoja. Päätökset näiden havaintojen pohjalta voivat olla vaihtaa tihenevässä rikkoutuva laite, säätää paljon kuluvien osien tilauspistettä sekä tunnistaa kunnossapitovelka ja panostaa sen kuromiseksi.
Nämä päätökset ovat tiedolla johtamista. Tiedolla johtamisella voidaan parantaa merkittävästi kunnossapidon tehokkuutta, luotettavuutta ja kustannustehokkuutta, joka puolestaan mahdollistaa siirtymisen kohti entistä älykkäämpää ja kestävämpää kunnossapitostrategiaa.
Päätöksenteko, samoin kuin talo, tarvitsee tukevan perustan. Datan laadulla on päätöksenteossa kriittinen rooli, mutta sen hyödyntämiseksi on ensin ymmärrettävä sen heikkoudet ja vahvuudet. Aluksi on määriteltävä, mitä kysymyksiä halutaan ratkaista, liittyivät ne sitten vaikkapa varastonarvon kehitykseen tai laitteen rikkoutumisfrekvenssiin.
Tämän jälkeen on pureuduttava itse dataan ja pohdittava olennaisia kysymyksiä:
- Mitä päätelmiä tiedon perusteella voi ja ei voi tehdä?
- Mikä vääristää tilastoja ja miksi?
- Tarvitaanko lisää tietoa, ja miten se tulisi kerätä?
- Mitä ovat datan riippuvuudet, ja voimmeko tehdä niistä päätelmiä?
Datan heikkouksien paljastuttua on aika miettiä toimenpiteitä:
- Puuttuuko tarvitsemaamme tietoa, ja miten se voidaan lisätä?
- Vääristyvätkö tilastot esimerkiksi samasta nimikkeestä eri nimillä?
- Onko datamäärä riittämätön päätelmien tekemiseksi?
- Voidaanko tunnistaa riippuvuuksia ja hyödyntää niitä?
Erityisesti varaosanimikkeiden kohdalla on tärkeää kiinnittää huomiota esimerkiksi duplikaatteihin, jotka voivat johtaa väärään käsitykseen varastosaldoista. Näitä duplikaatteja on syntynyt ajan kuluessa, kun käyttäjät ovat luoneet uuden varaosan sen sijaan, että olisivat kirjanneet olemassa olevalle. Tämä voi vaikuttaa suoraan koneiden korjaamiseen, kun tarvittavia varaosia ei löydy varastosta.
Datan laadun arvioiminen saati korjaaminen voi tuntua vaikeasti lähestyttävältä tai jopa mahdottomalta tehtävältä. Me VincitEAMilla tarjoamme helpon ratkaisun! Tarjoamme analyysipalveluita, joiden avulla selvitämme datan heikkoudet ja vahvuudet. Analyysin pohjalta ehdotamme toimenpiteitä, kuten duplikaattien poistoa ja datan rikastamista. Suoritamme toimenpiteiden jälkeen uuden analyysin ja vertaamme tuloksia lähtötilanteeseen.
Tutustu datapalveluihin tästä linkistä!
Tulevana keväänä käsittelemme dataan ja kunnossapitoon liittyviä aiheita. Pohdimme erityisesti datan laadun ja raportoinnin tärkeyttä tiedolla johtamisessa. Nämä askeleet ovat keskeisiä kunnossapidon maturiteetin ja valmiuden kasvattamisessa sekä tekoälyn ja automatisoidun päätöksenteon mahdollistamisessa. Luvassa on syvällistä tietoa ja käytännön vinkkejä datan tehokkaaseen hyödyntämiseen päätöksenteossa, pysy siis kuulolla!
