- Přehledy IS
- APS (25)
- BPM - procesní řízení (23)
- Cloud computing (IaaS) (10)
- Cloud computing (SaaS) (31)
- CRM (52)
- DMS/ECM - správa dokumentů (19)
- EAM (17)
- Ekonomické systémy (68)
- ERP (87)
- HRM (28)
- ITSM (6)
- MES (33)
- Řízení výroby (36)
- WMS (28)
- Dodavatelé IT služeb a řešení
- Datová centra (25)
- Dodavatelé CAD/CAM/PLM/BIM... (40)
- Dodavatelé CRM (37)
- Dodavatelé DW-BI (50)
- Dodavatelé ERP (63)
- Informační bezpečnost (43)
- IT řešení pro logistiku (48)
- IT řešení pro stavebnictví (26)
- Řešení pro veřejný a státní sektor (27)
CRM systémy
Plánování a řízení výroby
AI a Business Intelligence
DMS/ECM - Správa dokumentů
HRM/HCM - Řízení lidských zdrojů
EAM/CMMS - Správa majetku a údržby
Účetní a ekonomické systémy
ITSM (ITIL) - Řízení IT
Cloud a virtualizace IT
IT Security
Logistika, řízení skladů, WMS
IT právo
GIS - geografické informační systémy
Projektové řízení
Trendy ICT
E-commerce B2B/B2C
CAD/CAM/CAE/PLM/3D tisk
Přihlaste se k odběru zpravodaje SystemNEWS na LinkedIn, který každý týden přináší výběr článků z oblasti podnikové informatiky | ||
Prediktivní údržba je cestou ke snižování nákladů za drahé prostoje výroby
Výpadky v provozech stojí výrobní podniky obrovské peníze. Oproti roku 2020 stojí firmy každá hodina neplánovaného prostoje dvojnásobek. Přestože množství jednotlivých incidentů klesá, trvají déle a náklady i ztráty rostou. Ignorovat i drobné nedostatky ve výrobních procesech se tedy rozhodně nevyplatí.
„Věcí, které se mohou pokazit a zpomalit nebo zastavit celou výrobu, je spousta. Automatická výroba je řízená počítači, takže tu mluvíme například o chybách, jako jsou selhání komunikace mezi řídícími jednotkami, výpadky po aktualizacích serverů, ztráty dat nebo chybné hodnoty z různých čidel. I drobná odchylka na začátku výrobního procesu může vést ke kritickým problémům v pozdějších fázích. Chyby ale dělají i lidé, když třeba omylem smažou důležitá nastavení. To je těžko předvídatelné a k řešení takových chyb potřebujete expertní znalosti,“ vysvětluje Antonín Boháč, head of automation consulting v AIKIT digital.
Antonín Boháč
Podle analýzy společnosti Siemens stojí firmu v segmentu rychloobrátkového spotřebního zboží hodinový výpadek výroby asi 39 tisíc dolarů, tedy více než 900 tisíc korun. V automobilovém průmyslu přijde hodinová odstávka linky na více než dva miliony dolarů (téměř 47 milionů korun). A vypočítala také, že za rok 2023 tak přišly firmy na pauzách ve výrobě dohromady o přibližně 11 % svých ročních příjmů. Pozitivní zpráva je, že v loňském roce výrobci zaznamenali v průměru o 23 % méně neplánovaných výpadků výroby než o dva roky dříve (Siemens uvádí pokles z 26 incidentů na 20).
Vyhnout se odstávkám výroby pomáhá podnikům mimo jiné prediktivní údržba. Jde o systémy, které umějí aktivně kontrolovat výrobu a pomocí AI předpovídat, kde hrozí největší problémy. Firmy tak mohou poruchy řešit ještě dříve, než se projeví a budou mít vliv na výrobu. „Nástroje pro monitorování stavu zařízení a jejich následnou prediktivní údržbu budou hrát čím dál větší roli, zejména když náklady na neplánované výpadky tak drasticky narůstají. I v jejich případě ale potřebují firmy experty, kteří umějí dostupná řešení aplikovat na jejich infrastrukturu nebo vytvořit nástroje na míru,“ dodává Boháč.
Problém pro firmy představuje ovšem nejen odstraňování chyb a prevence výpadků, nýbrž i automatizace jako taková. Podle průzkumu McKinsey z roku 2022 firmy očekávají, že do automatizace výroby investují během následujících pěti let až čtvrtinu svého kapitálu. Slibují si od ní zlepšení kvality výroby, její efektivity i rychlosti. Zároveň se ale tohoto úkolu obávají. Největší obavy panují z nákladů a také z nedostatku vlastní expertizy.
Podle McKinsey proto řada firem používá „mišmaš“ starších technologií a očekává, že když budou chtít zavést jednotné řešení automatizace, způsobí jim to problémy. Téměř polovina firem, které McKinsey oslovil, uvedlo, že mají problém najít dodavatele, kteří by poskytovali hotové řešení na celkovou automatizaci. Situaci proto řeší navazováním partnerství s odborníky na optimalizaci starších systémů, startupy specializovanými na robotiku a inovátory, kteří umějí i do stávajících provozů integrovat nejnovější technologie.
„Je to logický přístup. Kdyby na automatizaci výroby existovalo jednotné řešení, už by ho dávno každý používal. Jenže firmy potřebují řešení individuální. Pro mnoho společností je tak nejschůdnější, když optimalizují současné provozy. Praxe navíc ukazuje, že optimalizace často nevyžaduje odstávky produkce. Obavy z prodražení v tomto směru tak nejsou vždy namístě,“ doplňuje Boháč.
Mezi největší problémy současných firem podle něj patří i pomalá implementace nových technologií, které pomáhají předejít výpadkům ve výrobě. „Díky technologii prediktivní údržby víte, že se zařízení rozbije, s předstihem dní až týdnů. Kvůli nízkým budgetům na inovace má management tendenci zůstávat u zastaralé reaktivní údržby,“ popisuje Antonín Boháč.
Firmy, které v této fázi nezaspí, budou mít oproti konkurenci výhodu ve snižování nákladů za jinak drahé prostoje výroby.
prosinec - 2024 | ||||||
Po | Út | St | Čt | Pá | So | Ne |
1 | ||||||
2 | 3 | 4 | 5 | 6 | 7 | 8 |
9 | 10 | 11 | 12 | 13 | 14 | 15 |
16 | 17 | 18 | 19 | 20 | 21 | 22 |
23 | 24 | 25 | 26 | 27 | 28 | 29 |
30 | 31 | 1 | 2 | 3 | 4 | 5 |
23.1. | Odborný webinář Zabezpečení digitální identity zaměstnanců... |
24.1. | CyberEdu NIS2 Academy - druhý běh |
31.3. | HANNOVER MESSE 2025 |
Formulář pro přidání akce
9.4. | Digital Trust |