データを活用して優れたメンテナンスを推進

データは、企業が持つことができる最も貴重な資産の 1 つになりました。データは単なる数値ではなく、それよりも大きなものです。それは信頼性を高め、問題の解決に役立ち、意思決定に影響を与えます。つまり、それが優れたチームを偉大にし、優れたチームを最高のものにするのです。

その証拠に、スポーツの世界と、勝つためのマネーボール アプローチの台頭を見ればわかります。たとえば、MLB のオークランド アスレチックスはデータを使用して、出塁率を数ポイント上げ、より多くの試合に勝つ機会を見つけます。また、F1 チームはデータを使用してすべてのレースのシミュレーションを実行し、1 周あたり 0.5 秒を短縮する方法を見つけ、チームが集団の中位から表彰台の座に到達するのに役立ちます。

これらのチームにはすべて共通点が 1 つあります。それは、データを使用して小さな利点を生み出し、それを再び最高のチームになるまで改善するために使用し続けることです。

この記事では、メンテナンス チームがこのアプローチをデータにコピーして優れた成果を達成する方法を学びます。

良いもの、素晴らしいもの、最高のものの間のギャップを埋める

「良い状態から優れた状態に移行することは別の話です。良い状態から優れた状態に移行するのは大変なことです。それを軽視するつもりはありませんし、多大な努力が必要です。しかし、『優れた』状態から『最高の状態』に移行するのは非常に難しいのです」と、Fiix のプロダクト マネジメント ディレクターのスチュアート ファーガソン氏は述べています。

計画的なメンテナンスを行っていないプラントから 50% の稼働率を達成するのは簡単な作業ではありません。しかし、チームを 50% にすることは (文字通り) 半分に過ぎません。計画メンテナンスを 80% に達成することははるかに困難です。明らかな改善分野をすべて取り組むと、目に見えにくい機会、実行するのが難しい変化、測定するのが難しい結果が残ります。

ここで、メンテナンス チームはデータを活用して、これらの機会をより明確にする必要があります。資産の履歴データを調べて障害が発生する可能性のある場所を予測する場合でも、作業指示書を調べて総労働時間を計算する場合でもです。データにより、自信を持ってメンテナンス プログラムを改善できるようになります。

メンテナンスが 0、50 ～ 80% 改善された例

限界利益の力に注目する

限界利益とは、複数の領域にわたって毎日、毎週、毎月 1% 改善する方法を見つけることです。

限界利益の影響を理解するために、スポーツの別の例を見てみましょう。ツール・ド・フランスの自転車選手が空気抵抗を 1% 減らすことができれば、レース全体のタイムを 15 分短縮できる可能性があります。多くの場合、集団の中位からトップ 3 に入るために必要なのは、取るに足らない数字に見える抵抗を減らすだけです。

しかし、その結果を得るのは必ずしも簡単ではありません。変更を加えるために、サイクリングチームは数値を計算し、傾向を分析して、小さな調整ができる機会を探したでしょう。

次に、同じプロセスをメンテナンスに適用してみましょう。チームのシフトチェンジを 2 分早くすることは、大したことではないように思えるかもしれません。しかし、データによれば、2 分早くなることが大きな影響を及ぼし、数週間にわたって大量の注文が完了するか完了しないかの違いを意味する可能性があります。

小規模から始めてメンテナンス分析プログラムを構築するための 7 つのステップをご覧ください。

データを使用して改善の機会を見つける方法

限界利益がどのように機能するかをよく理解できたので、今度は、スケーラブルで再現可能なプロセスで改善の機会を見つける方法を検討します。

目標を持って始める :取り組むべき目標を持つことがプロセスの最初のステップです。それは、施設全体の無駄を減らすことなどかもしれません。同時に複数の目標を持つこともできますが、ここでは 1 つに絞ります。

KPI と指標を特定する :限界利益が機能するには、測定可能な KPI と追跡する指標が必要です。この例の場合、KPI は施設のスクラップ率と廃棄材料のコストです。

データを収集および監視するシステムを選択する :データの追跡が簡単であればあるほど、より多くのデータを追跡するようになります。ファイル キャビネットやスプレッドシートでデータを収集することもできますが、より多くの作業が必要となり、数値の入力間違いなどの人的ミスが発生しやすくなります。多くのオプションがありますが、CMMS を使用するとプロセスが簡単になり、必要なときに必要なデータにアクセスできるようになります。

KPI に影響を与える可能性のある要因を検討する :コンポーネントの劣化、修理、または不適切な交換など、生産レベルに影響を与える可能性のある要因を調べます。これらにより、スクラップややり直しが増え、時間の無駄が発生します。ここから、チームはコストや時間などの指標を見て、変更が可能かどうかを判断できます。

顧客を 1% 改善する方法 :データの過去の傾向を調べると、どこに小さな改善を加えるべきかを正確に特定できます。たとえば、資産に検査を 1 つ追加すると、製品の品質低下の原因となっていた修理を発見できる可能性があります。この追加の修理により、その月のスクラップが 1% 削減される可能性があります。

洗い流して繰り返し :このプロセスを一度完了したら、施設の他のエリアを試してみることを検討してください。

メンテナンス プログラムでわずかな利益を得るチャンス。

今読んだすべてを 5 文でまとめます

とにかくチームが行っている日々のタスクを記録するだけで、すでに大量の貴重なデータが蓄積されています。記録した各作業指示、使用した各部品、追跡した労働時間、および修理コストはすべて、改善できる貴重なデータ ポイントです。先ほど述べたスポーツ チームと同じように、一夜にして優秀なチームから最高のチームに成長することはできませんでした。彼らは段階的にそれを実行し、限界利益アプローチでゆっくりと変化を実装し、意思決定の指針としてデータを使用しました。そして気が付けば、あなたは良い状態から素晴らしい状態、そして最高の状態へと変わっていきます。