Verwacht geen spectaculaire spare parts voorraadreductie met Condition Based Maintenance!

cbmCondition Based Maintenance (CBM) is een “hot item” in de service logistieke wereld. Er vinden momenteel verschillende onderzoeken plaats waarin zowel bedrijven als wetenschappers participeren. De eerste resultaten zijn veelbelovend: toepassing van CBM leidt tot sterke reducties van de onderhoudskosten, in specifieke gevallen zelfs tot wel 60%! Logistiek Instituut Dinalog heeft, in samenwerking met verschillende bedrijven, op dit gebied al veel resultaten bereikt. Maar wat is de meerwaarde van CBM als het gaat om de hoogte van uw spare parts voorraad? Mag u daar dezelfde besparingen verwachten?

CBM vindt zijn toepassing in de praktijk
Een belangrijk onderdeel van CBM zijn Condition Monitoring (CM) technieken, zoals het meten van oliedruk, temperatuur en trillingen van componenten. Dankzij deze technieken zijn bedrijven in staat om de toestand van kritische componenten te monitoren en het component preventief te vervangen op het moment dat de meting een kritische waarde bereikt. Dit moment ligt veelal enkele dagen tot een aantal weken voordat het component werkelijk faalt. Het voordeel is dat het kritische component tijdig kan worden vervangen, in overleg met de klant, tegen relatief lage onderhoudskosten en minimale ongeplande machinestilstand.

CM leidt amper tot reductie van spare parts voorraad
Door het toepassen van CM-technieken is de spare parts behoefte tot enkele weken eerder bekend. Daarnaast kan analyse van CM-data leiden tot een betere voorspelling van het faalgedrag van componenten.

Toch leveren CM-technieken geen significante bijdrage aan het verlagen van de spare parts voorraad. De belangrijkste redenen:

  • Voor goedkope artikelen wegen de kosten van CM-analyses niet op tegen de potentiële voorraadverlaging.
  • Veel dure langzaam bewegende artikelen hebben levertijden van vele maanden of zelfs jaren. Het feit dat het falen van het component tot enkele weken eerder bekend is heeft dus weinig effect. Bedrijven zijn dus genoodzaakt hoe dan ook voorraad aan te houden, waardoor de potentiële voorraadverlaging en beschikbaarheidsverhoging zeer beperkt is.
  • Voor dure snellopende artikelen zijn het toepassen van CM-analyses in theorie interessant. De toepasbaarheid van CM-technieken is echter beperkt:
    • Elektronische componenten kenmerken zich door hun willekeurige faalpatroon en zijn om die reden minder geschikt voor CM-analyses.
    • Voor componenten met een lange levertijd valt de termijn waarop de behoefte eerder bekend is (bijvoorbeeld 2 weken) in het niet en leidt het veelal niet tot een lagere voorraad.
    • Artikelen met een hoge faalfrequentie zijn vaak goed te voorspellen met eenvoudige statistische methoden en CM-analyses leiden niet tot veel betere vraagvoorspellingen.
    • Het assortiment dure snellopende artikelen is vaak beperkt (<1% van het totale assortiment in aantal artikelnummers).

Model CBM

Is CBM/CM dan niet zinvol?
Natuurlijk wel! In meerdere opzichten zelfs. Het toepassen van CBM/CM leidt tot:

  1. Lagere onderhoudskosten, omdat preventief onderhoud vaak goedkoper is dan correctief onderhoud, geplande stilstand van machine is immers goedkoper dan ongeplande stilstand. Dit is aangetoond in verschillende cases*.
  2. Onderhoudstaken kunnen eerder worden voorbereid en beschikbaarheid van specifieke skills van monteurs is te plannen. Dit leidt tot minder stilstand van de kapitaalintensieve assets door niet-beschikbaarheid van gekwalificeerde monteurs.
  3. Onderhoudskosten van de componenten zelf zijn mogelijk lager omdat het component eerder wordt vervangen en dus minder aan slijtage onderhevig is.

Laat u dus door deze blog niet weerhouden om CBM/CM toe te passen, sterker nog: start ermee of ga ermee door! Zoek de voordelen niet zozeer in verlaging van uw spare parts voorraden, maar eerder in lagere onderhoudskosten.

Ik laat me overigens graag verrassen door een mooi praktijkvoorbeeld dat het tegendeel bewijst!

* Een hybride onderhoudsstrategie voor kapitaalintensieve productiesystemen

* Datamining bij condition based maintenance

 

Meer weten?

Maarten Driessen
Senior Consultant