Men låt oss backa bandet lite innan vi går in närmare på hur man, med hjälp av prediktivt underhåll, kan undvika kostsamma, tidsödande och potentiellt sett livsfarliga haverier i produktionen.
Vad är prediktivt underhåll?
Prediktivt underhåll är en metod som använder data från sensorer och andra källor för att förutspå när maskiner eller komponenter riskerar att gå sönder. Till skillnad från reaktivt underhåll, där problem åtgärdas efter att de inträffat, och förebyggande underhåll, som följer fasta scheman, bygger prediktivt underhåll på att agera baserat på verkliga data och aktuella behov.
Enligt McKinsey & Company kan prediktivt underhåll minska underhållskostnader med 30–50 procent, samtidigt som det reducerar antalet oförutsedda haverier med upp till 75 procent och ökar produktiviteten med 20–25 procent. Detta visar att tekniken inte bara är en investering i driftssäkerhet utan också i ekonomisk lönsamhet.
Talande exempel från verkligheten
Prediktivt underhåll har redan visat sitt värde i flera sektorer:
- Energiindustrin: Ett vindkraftsföretag använde prediktivt underhåll för att övervaka rotorblad och lager. Detta resulterade i en 25-procentig ökning av turbintillgänglighet och en besparing på 1,5 miljoner euro per år.
- Tillverkningsindustrin: Genom att övervaka produktionsutrustning med IoT-sensorer minskade en fordonskomponenttillverkare sina haverier med 40 procent och förbättrade leveransprecisionen med 15 procent.
- Läkemedelsindustrin: Ett farmaceutiskt företag använde sensordata för att förutspå fel i filtreringssystem. Resultatet blev en ökad driftstillgänglighet med 30 procent och undvikna produktionsförluster värda miljontals euro.
”Data hjälper oss att se det som tidigare var osynligt. Med rätt analysverktyg kan vi identifiera och åtgärda problem innan de blir kritiska,” förklarar Per-Åke Södergren.
Ta verksamheten till nästa nivå – Kombinera teknik & utbildning
För att lyckas med prediktivt underhåll behövs flera nyckelkomponenter:
- Sensorer och IoT-teknik: Dessa enheter samlar in data om utrustningens tillstånd, som vibrationer, temperatur och tryck.
- Dataanalys och AI: Maskininlärning och avancerade algoritmer analyserar insamlade data och identifierar mönster som indikerar potentiella problem.
- Integrerade system: För att koppla samman data från olika källor och skapa en helhetsbild krävs integrerade IT-lösningar.
- Kompetensutveckling: Företag måste utbilda personal i att tolka data och använda prediktiva verktyg effektivt.
”Det är avgörande att kombinera teknik med utbildning. Prediktivt underhåll är lika mycket en mänsklig fråga som en teknisk,” säger Per-Åke.
Känn igen vanliga fallgropar – och undvik dem
Trots sina fördelar finns det utmaningar att övervinna vid implementering av prediktivt underhåll:
- Avsaknad av strategi: Utan en tydlig plan riskerar tekniken att underutnyttjas.
- Dålig datakvalitet: Felaktiga eller otillräckliga data kan leda till felaktiga slutsatser.
- Motstånd mot förändring: Att få hela organisationen att anamma nya arbetssätt är ofta en av de största utmaningarna.
En investering i framtiden
Prediktivt underhåll är mer än en teknisk innovation – det är en strategisk satsning som gör det möjligt för företag att minimera risker, spara pengar och öka konkurrenskraften. Med avancerad teknik och en förståelse för datans potential kan industrin säkra en framtid där haverier blir undantag snarare än regel. Som Per-Åke Södergren sammanfattar:
”Prediktivt underhåll handlar inte bara om att förhindra haverier. Det handlar om att skapa en produktion som är säker, effektiv och redo att möta framtidens krav.”
Har du råd med ett haveri?
Hur mycket kostar ett haveri i din produktion, inte bara i direkta kostnader utan också i förlorat förtroende och produktivitet? Och hur lång tid har du på dig att agera innan det är för sent? Verktygen finns för att säkra upp verksamheten, undvika haverier och spara såväl tid som pengar.
Att satsa på prediktivt underhåll är helt klart en no-brainer.
Missa inte podcast-avsnittet där Per-Åke Södergren med sig av över 20 års erfarenheter från förbyggande underhåll inom processindustrin. Per-Åke djupdyker i hur sparad historisk utrustnings- och processdata kan nyttjas för att undvika maskinfel och haverier samt vilken ekonomisk vinning datadriven analys kan bidra till. Hur går det till i praktiken när data förvandlas till insikter och ligger till grund för faktiska underhållsinsatser? Det och mycket mer får du ta del av i detta avsnitt.
