सतह माउंट तकनीक (एसएमटी) मशीनों के लिए एक निवारक रखरखाव प्रणाली बनाने के लिए पाँच सुनहरे नियम
इलेक्ट्रॉनिक्स विनिर्माण उद्योग में, 60% उपकरण विफलताएं रखरखाव की कमी के कारण होती हैं (आईपीसी उद्योग रिपोर्ट डेटा)। यह लेख, एक बहुराष्ट्रीय ईएमएस उद्यम के एक व्यावहारिक मामले के माध्यम से, यह खुलासा करेगा कि सतह माउंट तकनीक (एसएमटी) मशीनों के लिए एक वैज्ञानिक निवारक रखरखाव (पीएम) प्रणाली कैसे स्थापित की जाए, जिससे उपकरण विफलता दर उद्योग औसत के एक-तिहाई तक कम हो जाए।
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I. चक्र प्रबंधन के लिए गतिशील एल्गोरिदम
पारंपरिक निश्चित-चक्र रखरखाव अब लचीले उत्पादन की मांगों को पूरा नहीं कर सकता है। उन्नत उद्यमों ने "त्रि-आयामी मूल्यांकन विधि" अपनाई है:
यांत्रिक गति निगरानी: प्रत्येक अक्ष की यात्रा को एक एनकोडर के माध्यम से रिकॉर्ड करें (उदाहरण के लिए, X-अक्ष हर 100 किमी पर एक स्नेहन चेतावनी को ट्रिगर करता है)
पर्यावरण भार गुणांक: तापमान और आर्द्रता सेंसर का डेटा सुधार और रखरखाव चक्र (जब आर्द्रता 70% से अधिक हो तो चक्र 30% कम हो जाता है)
उत्पादन तीव्रता सूचकांक: प्लेसमेंट बिंदुओं की संख्या के आधार पर गतिशील रूप से समायोजित (हर दस लाख बिंदुओं के लिए विशेष जांच ट्रिगर)
एक निश्चित सर्वर मदरबोर्ड निर्माता के अभ्यास से पता चलता है कि गतिशील रखरखाव स्पेयर पार्ट्स की खपत को 42% तक कम करता है और आपातकालीन मरम्मत घंटों को 65% तक कम करता है।
II. मानकीकृत संचालन प्रक्रियाओं (एसओपी) का डिज़ाइन
एक कुशल पीएम प्रणाली के लिए चार स्तरों के संचालन मानकों की स्थापना की आवश्यकता होती है:
विज़ुअल प्रबंधन: प्रमुख बिंदुओं की पहचान करने के लिए एक रंग चिह्न प्रणाली का उपयोग करें (लाल - टॉर्क कैलिब्रेशन/नीला - स्वच्छता स्तर)
पैरामीटर थ्रेशोल्ड लाइब्रेरी: 327 कोर पैरामीटर मानक स्थापित करें (जैसे वैक्यूम दबाव मान 85kPa से अधिक होना चाहिए)
त्रुटि-प्रूफिंग तंत्र: गलत संचालन को रोकने के लिए समर्पित फिक्स्चर विकसित करें (सक्शन नोजल पर पोजिशनिंग क्लिप स्थापित करें)
डिजिटल सत्यापन: ब्लॉकचेन तकनीक प्रत्येक रखरखाव कार्रवाई के टाइमस्टैम्प को रिकॉर्ड करती है
मानकीकरण परिवर्तन के माध्यम से, एक निश्चित ऑटोमोटिव इलेक्ट्रॉनिक्स फैक्ट्री ने रखरखाव संचालन समय को 28% तक कम कर दिया है और पहली बार पास दर को 99.6% तक बढ़ा दिया है।
III. प्रतिभा क्षमता मैट्रिक्स का निर्माण
रखरखाव टीम को एक "तीन क्षैतिज और चार ऊर्ध्वाधर" क्षमता मॉडल बनाने की आवश्यकता है:
क्षैतिज क्षमताएं: यांत्रिक/विद्युत/सॉफ्टवेयर/प्रक्रिया
ऊर्ध्वाधर पदानुक्रम: जूनियर (निष्पादन) - मध्यवर्ती (निदान) - वरिष्ठ (अनुकूलन) - विशेषज्ञ (भविष्यवाणी)
एक निश्चित ओडीएम उद्यम "चरणबद्ध प्रमाणन प्रणाली" के माध्यम से प्रतिभाओं का पोषण करता है
200 घंटे का ऑन-साइट प्रशिक्षण कार्यक्रम लागू करें
एक वीआर फॉल्ट सिमुलेशन सिस्टम विकसित करें (जिसमें 137 विशिष्ट परिदृश्य शामिल हैं)
एक ज्ञान ग्राफ सिस्टम स्थापित करें (12,000 रखरखाव मामलों को एकीकृत करना)
परिणाम बताते हैं कि जटिल दोषों (एमटीटीआर) की मरम्मत का औसत समय 4.2 घंटे से घटकर 1.8 घंटे हो गया है।
IV. डेटा-संचालित निर्णय लेने की प्रणाली
इंटेलिजेंट रखरखाव के लिए तीन प्रमुख डेटा विश्लेषण मॉड्यूल का निर्माण आवश्यक है:
उपकरण स्वास्थ्य सूचकांक (ईएचआई) मॉडल: कंपन, तापमान और करंट जैसे 18 पैरामीटर को एकीकृत करता है
स्पेयर पार्ट्स जीवन चक्र भविष्यवाणी: वीबुल वितरण एल्गोरिदम के आधार पर इन्वेंट्री अनुकूलन
लागत-लाभ डैशबोर्ड: व्यक्तिगत उपकरणों के रखरखाव के लिए आरओआई का वास्तविक समय प्रदर्शन
एक निश्चित स्मार्ट पहनने योग्य निर्माता का डिजिटल डैशबोर्ड दिखाता है:
प्रमुख स्पेयर पार्ट्स की इन्वेंट्री टर्नओवर दर 2.3 गुना बढ़ गई है
निवारक रखरखाव लागत का अनुपात 28% से 15% तक अनुकूलित किया गया है
V. आपूर्ति श्रृंखला सहयोगी नवाचार
ब्रेकथ्रू रखरखाव मॉडल के लिए आवश्यक है:
मूल फैक्टरी तकनीक डिक्रिप्शन: डिवाइस का अंतर्निहित डेटा प्रोटोकॉल प्राप्त करना (जैसे पैनासोनिक एनपीएम श्रृंखला ओपन 485 इंटरफेस)
स्पेयर पार्ट्स इकोसिस्टम सह-निर्माण: प्रमाणित माध्यमिक आपूर्तिकर्ता प्रणाली (गुणवत्ता JIS B 0401 मानक के विरुद्ध बेंचमार्क)
सेवा नेटवर्क साझाकरण: क्षेत्रीय त्वरित प्रतिक्रिया केंद्र स्थापित करें (4 घंटे के भीतर पहुंचने का वादा)
आपूर्ति श्रृंखला सुधार के माध्यम से, एक निश्चित संचार उपकरण विनिर्माण समूह ने अपने विदेशी कारखानों की उपकरण उपलब्धता दर को 89% से 96% तक बढ़ा दिया है।
निवारक रखरखाव प्रणाली अनिवार्य रूप से विनिर्माण उद्यमों के लिए एक नई बुनियादी ढांचा परियोजना है। जब उपकरण रखरखाव और मरम्मत लागत केंद्र से मूल्य निर्माण केंद्र में स्थानांतरित हो जाती है, तो उद्यम निरंतर लागत में कमी और दक्षता सुधार के लिए एक स्थायी गति मशीन प्राप्त करेंगे। भविष्य में प्रतिस्पर्धा निश्चित रूप से उन लोगों की होगी जो उपकरणों के "पूर्ण जीवन चक्र डेटा" को निर्णय लेने की बुद्धिमत्ता में बदल सकते हैं।