Jejich role se neomezuje na samotné „účetnictví“, pomohou i při údržbě fyzického majetku a dalších s tím spojených činností. Součástí moderních systémů EAM jsou totiž technologie jako rozšířená realita, internet věcí, umělá inteligence, prediktivní údržba, digitální dvojče či telematika.
Do roku 2024 má být 30 % nových komerčních letadel vybaveno vestavěnými systémy monitorování jejich stavu, které budou využívat prediktivní analýzu na bázi umělé inteligence pro odstraňování poruch a upozornění na potřebu údržby v reálném čase. Již letos má 60 % energetických společností využívat big data a AI pro prediktivní údržbu ve svých distribučních sítích. To je jen několik příkladů nasazení EAM.
Minimalizace výpadků a redukce nákladů na opravy
Systémy pro správu aktiv se uplatní především v odvětvích s velkými, složitými a drahými aktivy, jako jsou výrobní stroje, vozidla a těžká průmyslová zařízení. Lze je však použít i pro menší zařízení, jako jsou například firemní počítače nebo kancelářské vybavení. Každá oblast nasazení EAM má přirozeně svá specifika.
Díky správnému plánování údržby a oprav mohou organizace snížit dobu, kdy jsou jejich aktiva mimo provoz a maximalizovat jejich využití. Zároveň pomáhají organizacím minimalizovat rizika spojená s neplánovanými výpadky a snižovat náklady na náhradní díly a opravy. Systémy pro správu aktiv také umožňují organizacím lépe koordinovat práci zaměstnanců, efektivněji přidělovat pracovní síly, a zvýšit tak produktivitu.
Další výhodou systémů EAM je zlepšení kvality podnikových dat. Umožňují totiž organizacím spravovat všechny informace o svých aktivech na jednom místě, což vede k lepšímu a rychlejšímu přístupu k datům. Dostupnost dat je pro digitální transformaci firem klíčová. Bez nich není možné uvažovat o realizaci vizí Průmyslu 4.0 nebo digitálních dvojčat. Data se stávají novou pohonnou hmotou pro podnikání ve 21. století.
Sjednocením přístupu k datům se minimalizuje riziko chyb a nekonzistence dat, které mohou vést k nesprávným rozhodnutím. Významný je v této souvislosti potenciál pro snížení nákladů na skladování a nákup zásob. Systémy totiž umožňují snadno sledovat stav zásob a plánovat nákupy podle potřeb.
Prediktivní údržba přináší revoluci do péče o majetek
Poptávku po řešeních prediktivní údržby podporuje zavádění Průmyslu 4.0 a průmyslového internetu věcí (IIoT). Nejčastěji se za tímto účelem využívají systémy pro monitorování vibrací. Sledování vibrací totiž dokáže odhalit řadu problémů se zařízením. Většinou se systémy monitoringu vibrací využívají k upozornění týmů údržby, aby reagovaly a přijaly příslušná opatření. Značně se rozšiřují také všudypřítomné kamerové systémy, které se ve spojení s AI zpracováním obrazu a videa mohou stát univerzálním senzorem s rozsáhlým spektrem sledovaných údajů.
Prediktivní údržba v rámci systémů EAM využívá k předvídání a prevenci poruch zařízení pokročilé technologie, jako je strojové učení, umělá inteligence a internet věcí (IoT). Systémy prediktivní údržby na bázi AI dokážou analyzovat velké množství dat, identifikovat vzory a anomálie a přesně předpovídat poruchy zařízení. Funkci těchto systémů dále vylepšuje edge computing zahrnující zpracování dat na úrovni zařízení nebo senzorů namísto odesílání všech dat k analýze na centrálním serveru. Taková architektura umožňuje rychlejší analýzu a dobu odezvy. Technologie rozšířené reality (AR) může být použita k tomu, aby technikům údržby poskytovala v reálném čase údaje o výkonnosti zařízení a také vlastní pokyny pro opravu i údržbu.
Vyšší produktivita při nižších nákladech
IBM Maximo je řešení pro správu podnikového majetku a služeb včetně nákupu, inventarizace, správy lokalit, servisních operací a plánování práce. Cloudové řešení, připravené pro mobilní zařízení, je dodáváno s automatizací procesů a workflow. Snadno se integruje nejen s běžnými systémy ERP, ale i se zakázkovým softwarem.
Systém umí automaticky, téměř v reálném čase, vyhodnotit data ze senzorů i dalších externích dat a indikovat potřebu údržby nebo identifikovat potenciální problémy na základě statistických modelů. Prediktivní údržba tak předpovídá stav aktiv pomocí statistických modelů a strojového učení. Zahrnuje datum/pravděpodobnost poruchy, klíčové faktory, křivky degradace a detekci anomálií.
Řešení se používá v rozličných sektorech. Nejčastěji ve výrobě, energetice, telekomunikacích, dopravě a dalších průmyslových odvětvích. Výhodou IBM Maximo je, že jde o modulární systém, který umožňuje organizacím vybrat si pouze ty funkce, které potřebují. Základní moduly zahrnují správu aktiv, činností a zásob.
- Správa aktiv umožňuje organizacím sledovat a spravovat životní cyklus svých aktiv, jako jsou stroje, zařízení, vozidla a další majetek. Modul zahrnuje nástroje pro evidenci aktiv, plánování údržby, sledování stavu aktiv, správu kalendářů údržby, řízení životního cyklu aktiv a řízení nákladů na údržbu.
- Správa činností umožňuje organizacím plánovat a řídit práci spojenou s údržbou a opravami aktiv. Modul obsahuje nástroje pro řízení pracovních postupů, plánování práce, správu technických dat a dokumentace, sledování stavu práce a zpracování výsledků práce.
- Správa zásob umožňuje organizacím spravovat zásoby potřebné pro údržbu a opravy aktiv. Modul zahrnuje nástroje pro správu nákupů a objednávek, sledování stavu zásob, plánování objednávek a řízení nákladů na zásoby.
Josef Švenda
Působí jako Sector Sales Director ve společnosti Ness Czech, která se zabývá komplexní digitální transformací společností ze soukromého i veřejného sektoru. Zaměřuje se mimo jiné na přechod do cloudového prostředí a IBM produkty, které přináší firmám zefektivnění procesů a úsporu provozních nákladů. Josefa Švendu můžete v případě zájmu o konzultaci kontaktovat na josef.svenda@ness.com
IBM Maximo má také robustní aplikaci pro preventivní údržbu, která umožňuje plánovat a rozvrhovat údržbu pracovních prostředků a míst. Je díky ní možné vytvářet šablony, přiřazovat plány prací k projektům, zadávat plán pro aktiva nebo lokality a vybírat čas pro generování pracovních příkazů z automaticky vybraných šablon. Umožňuje také přístup k údajům o stavu v reálném čase pomocí řešení IBM Maximo Asset Health Insight Solution a vytváření hierarchií preventivní údržby pro plánování skupinových pracovních příkazů.
Zajímavým samostatným modulem je IBM Maximo Visual Inspection. Umožňuje automatizované zpracování videa a obrazu z kamerového systému nebo mobilních zařízení pomocí AI. Dokáže zajistit jak automatizovaný monitoring těžko přístupných míst, tak také automatizovaný sběr dat o stavu daného zařízení a dění v jeho okolí.
V České republice využívá řešení IBM Maximo již od roku 2006 například společnost Veolia Energy ČR, přední český výrobce a dodavatel tepla a elektrické energie v kogeneraci. Řešení, které pokrývá všechny lokality a celou distribuční síť, využívá přes 800 uživatelů. Mezi hlavní přínosy patří zpřesnění evidence majetku a nákladů, přehled o vytížení pracovníků údržby a hospodárnější nákup nových strojů i náhradních dílů. Jeden z dodavatelů IBM Maximo je například i IT firma Ness Czech, další informace je možné získat na https://www.ness.cz/ibm-maximo/
Autor: Josef Švenda
