In der Elektronikfertigungsindustrie resultieren 60 % der Geräteausfälle aus mangelnder Wartung (Daten des IPC-Branchenberichts). Dieser Artikel wird anhand eines praktischen Falls eines multinationalen EMS-Unternehmens aufzeigen, wie ein wissenschaftliches vorbeugendes Wartungssystem (PM) für Maschinen der Oberflächenmontagetechnik (SMT) aufgebaut werden kann, wodurch die Ausfallrate der Geräte auf ein Drittel des Branchendurchschnitts reduziert wird.
Die traditionelle Festzykluswartung kann den Anforderungen der flexiblen Produktion nicht mehr gerecht werden. Fortschrittliche Unternehmen haben die "dreidimensionale Bewertungsmethode" übernommen:
Die Praxis eines bestimmten Server-Motherboard-Herstellers zeigt, dass die dynamische Wartung den Ersatzteilverbrauch um 42 % reduziert und die Notfallreparaturstunden um 65 % senkt.
Ein effizientes PM-System erfordert die Einrichtung von vier Betriebsebenen:
Durch die Standardisierungsumstellung hat ein bestimmtes Automobilwerk die Wartungszeit um 28 % reduziert und die Erstpassrate auf 99,6 % erhöht.
Das Wartungsteam muss ein "drei horizontale und vier vertikale" Fähigkeitsmodell aufbauen:
Ein bestimmtes ODM-Unternehmen bildet Talente durch ein "stufenweises Zertifizierungssystem" aus
Die Ergebnisse zeigen, dass die durchschnittliche Zeit bis zur Reparatur komplexer Fehler (MTTR) von 4,2 Stunden auf 1,8 Stunden gesunken ist.
Intelligente Wartung erfordert den Aufbau von drei Hauptmodulen zur Datenanalyse:
Das digitale Dashboard eines bestimmten Herstellers von Smart Wearables zeigt:
Das bahnbrechende Wartungsmodell erfordert:
Durch die Reform der Lieferkette hat eine bestimmte Kommunikationsgeräte-Herstellungsgruppe die Geräteverfügbarkeitsrate ihrer Auslandsfabriken von 89 % auf 96 % erhöht.
Das vorbeugende Wartungssystem ist im Wesentlichen ein neues Infrastrukturprojekt für produzierende Unternehmen. Wenn sich die Geräteinstandhaltung und -reparatur von einem Kosten- zu einem Wertschöpfungszentrum verlagert, erhalten Unternehmen eine Perpetuum Mobile für kontinuierliche Kostensenkung und Effizienzsteigerung. Der Wettbewerb in der Zukunft wird sicherlich denen gehören, die die "Full-Life-Cycle-Daten" der Geräte in Entscheidungswissen umwandeln können.