Reaaliaikainen tieto työkoneiden tehokkuusluvuista, suorituskyvystä, käyttötuntitiedoista, sijaintitiedoista ja toiminnan epäsäännöllisyyksistä mahdollistavat paljon uusia kilpailukykyyn vaikuttavia asioita. Tiedolla voidaan parantaa omaa toimintaa, tuottaa uusia palveluita, optimoida työneiihin panostettua sijoitusta, parantaa työtyytyväisyyttä, työmaan turvallisuuttaa ja asiakaskokemusta. Reaaliaikaisen tiedon vaikutus aiemmin hyvin hintakriittisessä liiketoiminnassa tulee osoittautumaan merkittäväksi kilpailutekijäksi.
Työkoneiden tiedolla tullaan voittamaan tarjouspyyntöjä, asiakkaiden luottamusta ja se auttaa pitämään sekä rekrytoimaan markkinoiden parhaimmat osaajat. Yhden työkoneen dataa voidaan rikastaa yhdistämällä siihen muiden tuotantoketjussa toimivien työkoneiden dataa jolloin voidaan kehittää koko tuotantoketjun kattavaa älykkyyttä ja ymmärrystä tehokkuudesta. Toimialat ja käyttökohteet vaikuttavat siihen miten dataa tullaan hyödyntämään. Datan hankinnasta on kuitenkin pystyttävä tekemään helppoa ja sen hyödyntämisestä vielä helpompaa. Datan omistaminen hienoa, mutta jos sitä ei osata hyödyntää niin se ei välttämättä kasva korkoa datapankissa vaan saattaa jopa homehtua nurkkaan.
Tiedollajohtamisen esimerkkejä kalustonhallinnan eri käyttökohteissa
Alla muutamia esimerkkejä käyttökohteista ja niissä hyödynnettävistä ratkaisuista
Maansiirto- ja materiaalinkäsittely
- Maansiirto- ja materiaalinkäsittelykoneen käyttötuntien läpinäkyvyys; Läpinäkyvyys parantaa omaa tehokkuuslaskentaa ja asiakaskokemusta. Muunmuassa kaivinkoneurakoitsijat, jotka tarjoavat yksityis- ja yritysasiakkailleen reaaliaikaiset käyttötuntiraportit ja siihen perustuvan laskutuksen, tulevat varmasti nauttimaan asiakkaiden luottamusta aivan eri tasolla kuin monilla nykyisillä toimijoilla, jotka kirjaavat manuaalisesti koneista tunnit ylös ja lähettävät sen mukaisen laskun asiakkailleen.
- Huollon ennakointi; Tästä aiheesta olemme kirjoittaneet englanninkielisessä blogissa oman pitkän artikkelin kalustonhallinnan huollon optimoinnista. Huollon ennakoinnilla voidaan säästää merkittävästi ja optimoida investointeja.
- Tuotantolinjaston tehokkuus; Useiden eri koneiden tehokkuuslukujen mittaaminen ja analysointi tuotantolinjastossa parantaa laskutuksen tehokuutta sekä huollon ennakointia. Esimerkiksi, kun riittävästi materiaalia käsitelty ensimmäisessä tuotankoneessa, voidaan ennakoida huollon tarve tuotannon viimeiseen koneeseen.
- Lastinkäsittelyn optimointi; Työkoneen ollessa käynnissä on tärkeää pystyä tunnistamaan tilanteet, joissa käsitellään lastia ja joissa ei käsitellä lastia. Tällöin voidaan laskea työkoneen käyttöasteesta tarklempaa tehokkuuslaskelmaa.
Lavat, astiat, kärryt ja kontit
- Täyttöaste; Tunnistat ennen kuin lava täyttyy milloin lava tulee vaihtaa, jotta mahdollistat asiakkaalle tai itsellesi optimoidun lavan kapsiteetin.
- Reittien optimointi; Sijaintidata auttaa optimoimaan lavojen keruu- ja siirtoreittejä
- Materiaalinkäsittely optimointi; Tunnista mitä materiaalia on tulossa käsittelyyn ja annakoi lastin saapuminen materiaalinkäsittelyä varten.
Tässä vain muutamia esimerkkejä. Tilaa uutiskirjeemme niin lähetämme sinulle viestin aina kun julkaisemme lisää KPI-mittareita, tietoa digitaalisesta kaksosesta, huollon ennakoinnista, työturvallisuudesta ja kalustonhallinnan optimoinnista.
Leave a Comment