Prediktivní údržba. Analýza dat senzorů výrobních linek a strojů pro redukci odstávek a zvýšení kvality produktů.
|
|
- Patrik Vlček
- před 8 lety
- Počet zobrazení:
Transkript
1 Prediktivní údržba Analýza dat senzorů výrobních linek a strojů pro redukci odstávek a zvýšení kvality produktů. Kontakt info@dolphinconsulting.cz
2 Přehled V podmínkách stagnující ekonomiky, stále těžšího získávání nových zakázek, rostoucí síly zákazníků a dodavatelských řetězců, stárnoucí infrastruktury, nestálosti cen surovin a přísnějších norem musí organizace pro zachování konkurenceschopnosti využívat všech dostupných možností snižování provozních nákladů. Často jim však chybí základní přehled o výkonnosti a životnosti jejich výrobních prostředků, kvalitě výrobků, parametrech, které kvalitu a výkonnost ovlivňují, a schopnost předvídat budoucí vývoj těchto ukazatelů. Pro firmy, které se snaží dosáhnout co nejvyšší efektivity a ziskovosti, přitom tvoří maximalizace produktivity a kvality klíčový aspekt podnikání. Když výrobní linka, obráběcí stroj, elektrická síť, plynovod nebo důlní kombajn nečekaně přestanou fungovat nebo začnou fungovat chybně, má to na efektivitu výroby, kvalitu výrobků, spokojenost zákazníků a následně obrat a zisk vždy zásadní dopad. Řešení těchto problémů stojí organizace miliony korun ročně na přímých nákladech i ušlých příležitostech. Podle nedávného průzkumu společnosti Aberdeen Group Řízení aktiv: posílení prediktivní údržby pomocí analýzy dat představuje selhání nejdůležitějších zařízení společnosti zásadní provozní riziko tato zařízení musí téměř nepřetržitě spolehlivě fungovat v souladu s výrobním a finančním plánem. Nejvýkonnější firmy tak sází na pokročilou statistickou analýzu dat souvisejících s údržbou, bezpečností, zásobou náhradních dílů a kvalitou výrobků, aby mohly přesně plánovat investice, na denní bázi udržovat výrobní prostředky v optimálním stavu a maximalizovat jejich výkonnost. Společnosti s jasnou vizí budoucnosti spoléhají na prediktivní údržbu nad rámec standardní preventivní údržby tak, aby zmíněných výhod dosáhly. V tomto dokumentu se dozvíte co je prediktivní údržba, jaké konkrétní výhody vám může nabídnout a jak jich dosáhnout. Co to je prediktivní údržba? Prediktivní údržba představuje analytický přístup, který umožňuje předpovídat, kdy dojde k selhání výrobních zařízení a předcházet jim včasnou a efektivní údržbou. Může však jít ještě dále a poskytovat informace, na základě kterých je možné zařízení postupně ladit a sklony k poruchovosti snižovat až téměř eliminovat. Nezanedbatelnou součástí preventivní údržby je také vyhodnocování faktorů ovlivňujících kvalitu výrobků a zavádění opatření směřující k její optimalizaci. Objemy dat souvisejících s výkonností a funkčností zařízení a systémů (například data ze senzorů výrobních linek, čidel a měřících zařízení) neustále narůstají. Tyto údaje se nyní většinou používají pouze jako podklad pro operativní a reaktivní rozhodování. Detailní historická data však představují bohatou zásobu údajů pro odhalování trendů a vzorců chování a následné vytvoření patřičných prediktivních modelů, jejichž výsledky umožňují zlepšovat procesy a výkonnost celé výroby. Analytický přístup se samozřejmě setkává také s řadou překážek, například s častou averzí k přijímání doporučení odvozených z prediktivních rozborů, na rozdíl od rozhodnutí založených na vnitřních pocitech, subjektivním úsudku a zavedené praxi ( Takhle jsme to přece dělali vždycky. ). Protože se však odborně fundovaní technici údržby ze staré školy pomalu ale jistě blíží důchodovému věku, začíná být pro firmy systematické podchycení poznatků o údržbě velmi důležité a odhodlávají se s averzí ke změnám stále častěji bojovat. Prediktivní údržba je založená na průběžné integraci mnoha zdrojů interních dat ze senzorů a čidel, řídících jednotek, CMMS systémů, zpráv údržbářů, skladového hospodářství nebo ERP. S těmito daty je dále možné integrovat informace o vnějším okolí a externích vlivech (například počasí, venkovní teplotě a vlhkosti nebo zkušeností a vzdělání obsluhy). Následná analýza je pak založena na řadě sofistikovaných statistických metod jako bayesiánské sítě, Weibullovo rozdělení, neuronové sítě, lineární a logistická regrese, analýza časových řad, C5, CHAID, QUEST, Kaplan-Meierův graf a Kohonenovy sítě. Tyto metody mohou odhalit skryté anomálie a tendence k poruchám a určit, kterým technologiím a provozním procesům hrozí největší riziko selhání. Včasné zjištění problémů předtím, než ve skutečnosti nastanou, umožňuje úsporněji nasadit menší množství prostředků údržby při maximalizaci provozní doby zařízení, zlepšit kvalitu, posílit procesy v soustavě dodavatelů a tak v konečném důsledku zvýšit spokojenost zákazníků. Studie prokázaly, že organizace používající prediktivní analýzu mají obecně vyšší výkonnost než ty, které se spoléhají pouze na cit a zkušenosti. Nejenže dosahují vyššího růstu a efektivnějšího řízení nákladů, ale také podnikají včasná nápravná opatření ke snížení rizik, která mohou ohrozit jejich plány. K reálným výhodám, kterých organizace dosáhly díky prediktivní analýze, patří: Úspora 1 milion dolarů u velkého výrobce zařízení díky odhalování poruch před jejich výskytem. Snížení telefonátů zákazníků o 36 % díky vylepšenému plánování aktivit v případě vodárenské společnosti. Zvýšení předstihu předvídání poruch zařízení u energetické společnosti z 30 minut na 30 hodin před jejich projevením. Zavedením vhodných analýz můžete optimalizovat výkonnost a využít nové informace jako podklad pro informovaná rozhodnutí. Propojením všech relevantních zdrojů informací ve společnosti můžou manažeři na všech úrovních organizační struktury reagovat na zásadní otázky jako: Co se děje? Proč se to děje? Co se pravděpodobně stane v budoucnu? Jak bychom měli do budoucna plánovat? Díky nástrojům pro prediktivní údržbu mohou organizace v odvětvích závislých na technologických zařízeních: Předvídat, kdy a kde může pravděpodobně dojít k selhání zařízení. Vyhnout se prostojům zařízení a snížit náklady na údržbu. 2
3 Analyzovat do hloubky příčiny selhání zařízení a procesů. Minimalizovat problémy s kvalitou výrobků. Optimalizovat zásoby náhradních dílů. Předvídat reklamace konkrétních výrobků a typů zákazníků. Zajistit koordinaci s obchodními a výrobními plány. Maximalizace produktivity aktiv Mezi aktiva organizace mohou patřit: Výrobní stroje. Koncová zařízení (uživatelské spotřebiče, prodejní automaty, strojní zařízení, všechny druhy sítí, letadla, kamiony, autobusy, cisterny, vozový park, vysokozdvižné vozíky atd.). Budovy (nemovitosti, univerzity, stadiony, kanceláře firmy, firemní sídlo, místní provozovny). I když se aktiva mohou lišit i v rámci stejného odvětví, metody a zásady prediktivní údržby bývají obvykle velmi podobné. Prediktivní údržba výrobní linky Prostoje výrobních linek jsou standardně způsobeny buď pravidelnou plánovanou údržbou, nebo neplánovaným selháním. Včasná preventivní údržba je kriticky důležitá pro zabránění poruchám, které mohou vést k nákladným výpadkům ve výrobě. Spoléhání na pevný harmonogram údržby ale zase může vést ke zbytečně vysokým nákladům jak na součástky, tak na práci. Prosté zintenzivnění preventivní údržby a zkrácení údržbových cyklů vede k nutnosti přijímání dalších zaměstnanců a častějším nákupům náhradních dílů, což samozřejmě zvyšuje náklady. Řešení pro prediktivní údržbu využívají širokou škálu řídících a operativních dat, které již ve společnostech standardně bývají k dispozici, například délka provozu, provozní napětí, odpor, údaje o teplotě, vibracích, složení provozních kapalin, tlak na jednotlivých částech linky, počet dnů od poslední servisní kontroly, počet dnů do příští servisní kontroly, přehled minulých poruch, náklady na plánovanou a neplánovanou údržbu, ceny náhradních dílů a jiné údaje (v závislosti na konkrétním stroji). Tyto údaje může automatizovaný proces pravidelně dávkově nebo v reálném čase analyzovat. Je schopen rychle odhalit vzorce výskytu poruch a zjistit hlavní příčiny problémů, vyhodnotit aktuální stav každé položky majetku a navrhnout harmonogram údržby tak, aby se prováděla ve správný čas a předcházela poruchám ne zbytečně dříve ani později. Pokročilé algoritmy obsažené v řešeních pro prediktivní údržbu dokáží s určitou pravděpodobností kvantifikovat spolehlivost všech aktiv v jakémkoliv budoucím okamžiku tak, aby kontroly a údržbu bylo možné provádět v optimálním a cenově nejvýhodnějším okamžiku. To odstraňuje nutnost odstavit linku jen kvůli plánované údržbě, která ještě nemusí být nutná. Prediktivní údržba v praxi: eliminace poruch výrobního zařízení a zvýšení kvality U výrobců oceli závisí rozdíl mezi ziskem a ztrátou hlavně na efektivitě výroby - udržení hladkého provozu podle plánovaného časového harmonogramu a maximalizaci kvality výrobků v prostředí, kde se její tolerance měří na desetiny milimetru. Japonský výrobce železa a oceli požadoval systematičtější a detailní přístup k monitorování stavu a výkonnosti jeho zařízení. Použil proto řešení pro prediktivní údržbu k průběžné analýze velkých objemů dat z řízení výroby a provozu v reálném čase a identifikoval vzorce signálů hrozících problémů u řady procesů a zařízení, takže se jim nyní zaměstnanci mohou věnovat dříve, než způsobí odstávku výrobní linky. Navíc systém díky novým poznatkům o tom, jak drobné odchylky v měřených hodnotách a postupech ovlivňují kvalitu výrobků, poskytuje provozním manažerům srozumitelný návod, jak efektivitu a kvalitu dlouhodobě optimalizovat. V důsledku toho firma: Snížila náklady o více než 2 miliony amerických dolarů za každé zlepšení efektivity výroby o 0,1 %. Zvýšila efektivitu výroby oceli a železa tím, že snížila počet vadných výrobků a odstávek v důsledku poruch zařízení. Prediktivní údržba v terénu Kromě poruch výrobních linek a strojů v továrních halách často dochází k poruchám zařízení v terénu. Ty mají samozřejmě velký negativní vliv na produktivitu, provoz a plnění podmínek dohodnutých se zákazníky (SLA). Pomocí prediktivní údržby mohou organizace odhadnout, kdy a za jakých okolností k poruše s vysokou pravděpodobností dojde. Základem je detailní analýza příčin minulých poruch v kontextu interních i externích vlivů (charakteristik stroje, hodnot ze senzorů, použitých technologických postupů, zkušenosti a vlastností obsluhy) a finančních důsledků poruch tak, aby bylo možné navrhnout ekonomicky optimální preventivní opatření. Prediktivní údržba v praxi: zabránění prostojům zařízení v terénu Hlavní prioritou významného amerického výrobce nápojů bylo zajistit, aby jejich nápojové automaty v terénu neustále hladce fungovaly. Vzhledem k logistickým potížím plynoucím z rozmístění automatů na velkém území tradiční postup porucha - oprava příliš neodpovídal současným požadavkům na výši nákladů, efektivitu a výsledky. Firma hledala způsob, jak tento problém optimálně vyřešit a rozhodla se soustředit na předcházení poruchám prostřednictvím proaktivní údržby. Díky řešení pro prediktivní údržbu byla schopna z velkého objemu dat z čidel nápojových automatů včas rozpoznat hrozící poruchy konkrétních komponent a poskytla technikům v terénu čas a informace, které potřebovali k jejich omezení. 3
4 Kromě dat z čidel umožnilo řešení analyzovat také informace z nestrukturovaných servisních záznamů, které technici v terénu pořizovali. Kombinací obou zdrojů dat s prediktivními modely a vizuální prezentací výsledků formou manažerských přehledů řešení poskytlo řadu nových užitečných informací pro efektivní řízení firmy a přesnější plánování. Prediktivní údržba budov Dříve popsané postupy je možné efektivně aplikovat také na správu moderních budov, které jsou ve skutečnosti komplexními organismy s řadou systémů ovládání a údržby. Tyto systémy zahrnují služby jako vytápění a chlazení, osvětlení, komunikaci a systémy bezpečnosti, jejichž úkolem je udržovat uživatele v bezpečí a pohodlí. Na celém světě budovy spotřebují 42 % veškeré elektřiny, více než jakákoliv jiná skupina majetku. Do r budou budovy největším zdrojem skleníkových plynů na naší planetě. Ve Spojených státech budovy spotřebují 70 % veškeré elektřiny, až 50 % z toho zcela zbytečně. Řešení pro prediktivní údržbu dokáže organizacím pomoci při řešení užitkovosti a efektivity provozu budov a současně snížit energetické a provozní náklady. Jeden ze způsobů, jak toho dosáhnout, je zajistit přehlednost, kontrolu a automatizaci systémů, aby jejich správci mohli monitorovat a včas řešit potenciální potíže. Řešení pro prediktivní údržbu může v reálném čase přímo komunikovat s infrastrukturou - například s chytrými rozvodnými sítěmi nebo širokopásmovými kanály. Řízení a zvyšování kvality Maximalizace kvality je pro výrobu poměrně složitá a nákladná. Pokud dojde k poruše výrobní linky, musí ji (v oborech, kde to je možné) po určitou dobu nahradit manuální práce. Kvalitu v tomto případě ovlivňuje čistě lidský faktor, který je standardně daleko méně spolehlivý než stroje. Nekvalitní výrobky však může díky více či méně skrytým vadám produkovat také samotná výrobní linka. Klíčem ke zvýšení kvality je včasná identifikace problému díky zapojení kontrolních mechanismů přímo do výrobního procesu místo kontroly a vyřazování vadných produktů až na konci výrobního cyklu, kdy už je na nápravu pozdě. Řešení pro prediktivní údržbu je možné využít k průběžnému hodnocení kvality výrobků v průběhu celého výrobního procesu. To umožňuje rychle odhalit vadné produkty a opravit nebo vyřadit je dříve, než je díl uvolněn do další fáze výroby, čímž jsou chráněny jak výrobní prostředky, tak zákazník. Díky prediktivní údržbě je možné kvantifikovat efektivitu výrobního zařízení a kvalitu výrobků srovnáním se standardními kontrolními hodnotami. Statistická analýza může pomoct s identifikací prvotních příčin nekvality nejen srovnáváním naměřených hodnot s klíčovými ukazateli výkonnosti, ale také identifikovat klíčové prediktory aspekty, které mohou s vysokou pravděpodobností způsobit chybu v budoucnu. Aby bylo možné zjistit skutečné příčiny nekvality, je nutné vzít v úvahu nejen potenciální problémy výrobních zařízení, ale také chyby pracovníků obsluhy, dodavatelů, návrhů projektů nebo externí vlivy. Pokud je takto komplexní data společnost schopná analyzovat, má k dispozici silný nástroj pro zvýšení spokojenosti zákazníků a snížení nákladů na záruční plnění. Prediktivní údržba v praxi: správa zařízení Kanadská univerzita chtěla překonat zažité způsoby analýzy energetické náročnosti budov, získat komplexnější přehled o používání a potenciální úspoře energie a získané znalosti uplatnit v praxi. Díky řešení pro prediktivní údržbu univerzita: Optimalizovala využívání a harmonogram spotřeby energie. Získala možnost vytvářet modelové scénáře pro účely hodnocení dopadů úsporných opatření a změn chování. Omezila emise skleníkových plynů v areálu univerzity a nemocnice. Optimalizace souvisejících procesů Prediktivní údržba se sice zaměřuje primárně na výrobní a provozní zařízení, ale souvisí také s dalšími procesy v organizaci, například s řízením kvality, zásob, záruční politikou, obchodní a výrobní činností, financemi, plánováním, rozpočtováním a řízením lidských zdrojů. Prediktivní údržba v akci: kontrola kvality Výrobce automobilů měl problémy s odléváním a výrobou forem. U velkého počtu motorových bloků vznikaly drobné praskliny a nedosahovaly tak požadovaných kvalitativních parametrů. Musely být recyklovány nebo sešrotovány, což znamenalo plýtvání časem a úsilím a způsobovalo prodlevy při montáži a expedici vozidel. To mělo samozřejmě přímý dopad na tržby. Díky řešení pro prediktivní údržbu automobilka dokázala velmi rychle provést hloubkovou analýzu příčin. Ukázalo se, že téměř všechny poruchy nastaly v konkrétním čase odpoledne a že ve stejné době jedno z čidel identifikovalo výrazně zvýšenou vlhkost vzduchu. Tým zaměstnanců v tomto čase linku prohlédl a okamžitě postřehl problém: nacházela se pod oknem, kterým v daném čase na linku a její okolí svítilo slunce, díky čemuž docházelo ke značnému kolísání hodnot vlhkosti. Vlhkost způsobovala změny v chemickém složení roztaveného kovu, což vedlo k prasklinám motorových bloků na konci procesu. Automobilka okno zastínila a snížila tak jednoduše počet vadných bloků o 80 % za 12 týdnů. 4
5 Snížení nákladů na zásoby a jejich řízení Dlouhodobější poruchy zařízení negativně ovlivňují produkci pokud nefunguje výrobní linka, neprodukuje firma výrobky. Zároveň se začínají hromadit vstupní komponenty a suroviny, což ve skladech způsobuje problémy a nepřímo dále zvyšuje náklady. Při klasické preventivní údržbě je ve skladech také potřeba držet dostatečné zásoby náhradních dílů, aby údržbový tým dokázal porouchaná zařízení co nejdříve opravit. Řízení zásob je neustálým bojem o nastavení optimální rovnováhy, protože firmy se na jedné straně snaží zabránit, aby servisní týmy dlouho čekaly na nedostupné součástky, ale na straně druhé potřebují eliminovat nadměrné zásoby náhradních dílů. Řešení pro prediktivní údržbu dokáže vyhodnotit, kdy bude potřeba opravit konkrétní díly jednotlivých strojů a navrhnout tak optimální stav zásob náhradních součástek. Prediktivní údržba v akci: řízení zásob Výrobce jeřábů měl dlouhodobé problémy s jejich poruchovostí v terénu, což mu způsobovalo vysoké ztráty díky spoustě času a materiálu potřebným k opravám. Nízká spokojenost zákazníků také znamenala řadu ušlých obchodních příležitostí a generovala tak další nepřímé ztráty. Pro snížení těchto problémů firma vyčlenila 2 miliony dolarů a vytvořila ve svých skladech zásoby náhradních dílů. Protože však přesně nevěděla, které díly bude nutné vyměnit, skladovala součástky, u kterých často docházelo k poruchám, a všechny další součástky, u kterých při objednání existovalo riziko alespoň dvoutýdenní prodlevy. Každý rok se ale ukázalo, že rozpočet na náhradní díly a jejich skladování je buď příliš nízký, nebo příliš vysoký, s výkyvy v řádu statisíců dolarů. Díky řešení pro prediktivní údržbu firma začala analyzovat řadu detailních technických dat jako úhel ramene, hmotnost břemen, výška háku, rychlost větru, údaje o obsluze a vzájemné vztahy těchto parametrů. Daleko přesněji tak porozuměla příčinám poruch a chování operátorů a optimalizovala zásobu náhradních dílů u všech zařízení v terénu. Snížení počtu uplatňovaných reklamací Pokud porucha výrobního zařízení způsobí, že se ke spotřebiteli dostanou vadné výrobky, zvyšují se počty reklamací a náklady na jejich řešení. Prediktivní údržba dokáže včas určit souvislost reklamací s problémy na výrobních zařízeních a umožní omezit nákladná reklamační řízení poskytnutím potřebného servisu dříve, než se u většiny zákazníků projeví. Pokud má dodavatel se zákazníkem uzavřenou servisní smlouvu, pomáhá mu řešení pro prediktivní údržbu včas poznat hrozící problémy a předejít jim, čímž se snižuje riziko nedodržení SLA a placení smluvních pokud. Proaktivní přístup je také dobrým marketingovým nástrojem, protože pomáhá budovat dobré jméno a pověst společnosti a udržovat výborné vztahy se zákazníky. Prediktivní údržba v akci: omezení opakovaných oprav a reklamací Evropský výrobce vozidel pro celosvětový trh potřeboval hlouběji pochopit příčiny a kombinace okolností, které v jednotlivých zeměpisných oblastech vedly k reklamacím. Díky řešení pro prediktivní údržbu firma objevila kombinace ukazatelů a vzorce chování upozorňující na možné problémy. Výrobní procesy byly následně upraveny tak, aby se problémy neopakovaly a firma dosáhla snížení počtu uplatněných reklamací o 5 %, počtu opakovaných oprav o 50 % a v průměru ušetřila ročně 30 milionů EUR. Zlepšení finančních procesů Finanční oddělení hraje v otázce aktiv důležitou roli. Mělo by mít přehled o tom, kdy byla zařízení zakoupena, jak často a s jakými náklady na nich probíhá údržba, kdy skončí jejich životnost a jaké budou náklady na jejich nahrazení. Většina finančních oddělení však nemá představu o tom, v jakém stavu výrobní zařízení jsou, dokud nedojde k poruše a výroba nezačne požadovat prostředky na okamžité nákupy. Organizace proto raději preventivně alokují část rozpočtu na případné opravy a výměny zařízení, zároveň však mívají velmi mlhavou představu o tom, jaká částka bude ve skutečnosti potřeba. I v této oblasti může pomoct prediktivní údržba pokud má finanční oddělení neustálý přehled o stavu a výkonnosti prostředků a jeho pravděpodobném budoucím vývoji, je daleko jednodušší vytvořit přesnější rozpočet a případně jej v průběhu roku s předstihem modifikovat. Díky kombinaci nástrojů pro prediktivní údržbu s nástroji pro plánování, reporting a analýzu dat je dále možné: Kombinovat data o poptávce, realizovaných objednávkách, kapacitě, stavu zařízení a zásobách s finančním plánem a klíčovými ukazateli výkonnosti a podporovat tak kvalifikovaná rozhodnutí založená na informacích místo na pocitech. Zefektivnit fungování dodavatelského řetězce, podpořit jeho soutěživost a flexibilitu. Poskytovat klíčovým lidem manažerské přehledy poskytující informace v reálném čase. Sladit prognózu prodeje a poptávky s výrobními plány a očekáváním zákazníků a dodavatelů. Prediktivní údržba v praxi: zefektivnění prodeje a plánování Nadnárodní společnost vyvíjející širokou škálu zemědělských produktů a zařízení chtěla zavést systém pro plánování a finanční konsolidaci, zlepšit komunikaci s dodavateli, zákazníky i interními zaměstnanci a optimalizovat zásoby. Společnost zavedla řešení pro prediktivní údržbu, aby získala přehled o svých výrobních zařízeních a začlenila tyto informace 5
6 do všech souvisejících procesů. Informace následně pomohly zlepšit vzájemnou spolupráci, což vedlo ke zlepšení produktů podle představ zákazníků, zefektivnilo zákaznický servis a zkrátilo dobu dodávek. Obchodní tým je nyní schopen vytvářet a spravovat průběžný 12měsíční plán (rolling forecast) díky rychlému přístupu k potřebným informacím a efektivním plánovacím nástrojům. Optimalizace produktivity zaměstnanců Jedním z klíčových aspektů, které mají zásadní dopad na funkčnost zařízení, jeho údržbu a kvalitu výrobků, jsou zaměstnanci. Prediktivní údržba firmám pomáhá zajistit, aby měly správné zaměstnance na správných místech. Většina organizací má ve svých personálních nebo výrobních databázích a plánech o svých zaměstnancích řadu informací, ale často je nedokáží využít a analyzovat v kontextu ostatních dat. Řešení pro prediktivní údržbu manažerům může poskytnout cenné informace k hodnocení zaměstnanců a pomoct zvyšovat jejich výkonnost. Hodnoty, jako je vytíženost výrobních linek, produktivita nebo počet nekvalitních výrobků, měřené přímo na úrovni senzorů výrobních zařízení, poskytují o výkonnosti jednotlivých zaměstnanců exaktní a obtížně manipulovatelná data. Prediktivní údržba v praxi: zvýšení výkonnosti zaměstnanců Výrobce jeřábů měl problémy s jejich častými poruchami v terénu, což způsobovalo obrovské ztráty v důsledku odstávek a klesající spokojeností zákazníků. Firma nevěděla, které faktory poruchy způsobují. Pomocí řešení pro prediktivní údržbu analyzovala nejen technické informace o jeřábech a externích vlivech, ale také údaje o obsluze jako např. pracovní doba, předchozí praxe na daném zařízení, absolvovaná školení, předchozí poruchy zařízení a realizovaná nápravná opatření. Díky tomu firma dokázala identifikovat nejčastější důvody poruch a jejich vztahu k obsluze. Na základě těchto informací byl modifikován systém školení a hodnocení a došlo ke snížení podílu lidského faktoru na vzniku závad. Implementace prediktivní údržby I když je každá společnost jiná, následující přehled popisuje typický přístup k implementaci řešení pro prediktivní údržbu: 1. Identifikovat v rámci výroby problémové oblasti. 2. Kvantifikovat finanční dopad problémů a potenciální přínos jejich vyřešení. 3. Identifikovat, jaká data bude potřeba analyzovat, jaká jsou k dispozici a která teprve bude potřeba začít sbírat. 4. Odhadnout náklady na implementaci řešení pro prediktivní údržbu a porovnat je s finančním přínosem spočítání návratnosti investice (ROI). 5. Pokud je ROI kladné, naplánovat implementaci řešení po malých přírůstcích s reálným obchodním přínosem. 6. Realizovat pilotní projekt zanalyzovat část dat, vytvořit modely a predikce a ověřit jejich funkčnost. 7. Aplikovat poznatky do výrobních procesů a postupů preventivní údržby. 8. Zkombinovat data prediktivní údržby s ostatními daty ve společnosti a využít je jako podklad pro finanční, výrobní, obchodní a strategické rozhodování. 9. Průběžně řešení rozšiřovat do všech oblastí, kde je jeho implementace ekonomicky výhodná. 10. Postupně ve společnosti budovat pozitivní přístup k práci s daty a informacemi. Závěr Tlak na výrobní společnosti neustále stoupá. Musí soupeřit s ekonomickou recesí, stoupajícími cenami surovin, omezující legislativou a řadou dalších faktorů. Hlavní konkurenční výhodou proti levným výrobkům ze zemí s nízkými náklady na lidské zdroje jsou kvalita a efektivita. Detailní analýza dat pomáhá zvyšovat provozní dobu zařízení, předcházet výpadkům ve výrobě, zvyšovat kvalitu výrobků a snižovat počty reklamací. Prediktivní údržba je tak silným nástrojem ke snížení nákladů, zvýšení spokojenosti a loajálnosti zákazníků a tím ve výsledku zvýšení zisku. Výsledky nedávné studie IBM ukázaly, že firmy, které používají nástroje pro prediktivní údržbu, dosahují desetinásobnou návratnost investic - snížení nákladů na údržbu o %, omezení poruch o %, snížení prostojů o % a zvýšení výroby o % ve srovnání s firmami využívajícími tradiční postupy. Řešení prediktivní údržby od delfínů My ve společnosti dolphin consulting nabízíme řešení pro prediktivní údržbu pomocí softwarových nástrojů IBM pro statistickou a ekonomickou analýzu dat, reporting a plánování. Spolupracujeme s dodavateli řídících systémů strojů avýrobních linek a jsme tak schopni zajistit celý proces od sběru dat po jejich vyhodnocení a přehlednou vizualizaci. Naším cílem je dodávat klientům řešení, která usnadní jejich každodenní práci a umožní jim pevnou kontrolu nad svým byznysem. Rádi Vám pomůžeme vyhodnotit, nakolik je vaše firma na prediktivní údržbu připravená, odhadnout návratnost investice do tohoto řešení, ověřit tyto odhady v praxi implementací pilotního projektu a následně implementovat profesionální analytické prostředí. Pokud vás prediktivní údržba zaujala, neváhejte nám napsat na info@dolphinconsulting.cz nebo zavolat na telefonní číslo a požádat o více informací nebo domluvit osobní schůzku. 6
powerful SAP-Solutions
We deliver powerful SAP-Solutions to the World! MRP / HANA a Industry 4.0 Tomáš Slámka Martin Šindlář itelligence, a.s. Milníky: 2002: založení společnosti 2008: společnost členem itelligence Group 2010:
VíceENERGIE PRO BUDOUCNOST X. Efektivní výroba a využití energie. Efektivnost v energetice
ENERGIE PRO BUDOUCNOST X Efektivní výroba a využití energie Efektivnost v energetice Brno, MSV, 8.10.2014 Ing. Josef Bubeník Úvodní poznámka Energetická efektivnost není samoúčelným požadavkem, protože
Více3. Očekávání a efektivnost aplikací
VYUŽÍVANÍ INFORMAČNÍCH SYSTÉMŮ V ŘÍZENÍ FIREM Ota Formánek 1 1. Úvod Informační systémy (IS) jsou v současnosti naprosto nezbytné pro úspěšné řízení firem. Informačním ním systémem rozumíme ucelené softwarové
VíceServis. Maximální využitelnost stroje. Predictive Monitoring.
Servis Maximální využitelnost stroje. Predictive Monitoring. Maximální využitelnost stroje. Predictive Monitoring. Predictive Monitoring (preventivní sledování) je naše nová servisní služba, která zajišťuje
VíceÚVOD DO ENERGETICKÉHO MANAGEMENTU
ÚVOD DO ENERGETICKÉHO MANAGEMENTU Karel Zubek Vsetín 18 dubna 2013 Spotřeba a výhled celosvětové spotřeby energií Světová poptávka po elektrické energii vzroste za čtvrtstoletí do roku 2035 o 70%, tedy
VíceS T R A T E G I C K Ý M A N A G E M E N T
S T R A T E G I C K Ý M A N A G E M E N T 3 LS, akad.rok 2014/2015 Strategický management - VŽ 1 Proces strategického managementu LS, akad.rok 2014/2015 Strategický management - VŽ 2 Strategický management
VícePROCE55 Scheduling. (Přehled)
(Přehled) Obsah Představení PROCE55 Scheduling... 3 Přínosy řešení... 3 Integrace POCE55... 4 PROCE55 Manufacturing... 4 PROCE55 Warehouse... 4 PROCE55 Maintenance... 4 Vlastnosti řešení PROCE55 Scheduling...
VícePřednáška 6 B104KRM Krizový management. Ing. Roman Maroušek, Ph.D.
Přednáška 6 B104KRM Krizový management Ing. Roman Maroušek, Ph.D. Téma KRIZOVÁ KOMUNIKACE Krizová komunikace -shrnutí Významnost veřejného mínění Riziko ztráty dobré pověsti má vysokou pravděpodobnost
VíceVýběr z Národních priorit orientovaného výzkumu, experimentálního vývoje a inovací podporovaných programem OMEGA
Výběr z Národních priorit orientovaného výzkumu, experimentálního vývoje a inovací podporovaných programem OMEGA Č. j.: TACR/4321/2015 I. Konkurenceschopná ekonomika založená na znalostech 1. Využití (aplikace)
VíceSoubor expertních konzultačních služeb, ověřených metod, účinných podpůrných nástrojů a zkušeností pro zvýšení efektivity podnikání
Soubor expertních konzultačních služeb, ověřených metod, účinných podpůrných nástrojů a zkušeností pro zvýšení efektivity podnikání AdviExpert Identifikuje potenciál zlepšení ve vaší společnosti Zvyšuje
VícePOZMĚŇOVACÍ NÁVRHY 1-27
EVROPSKÝ PARLAMENT 2009-2014 Výbor pro životní prostředí, veřejné zdraví a bezpečnost potravin 25. 2. 2010 2009/2228(INI) POZMĚŇOVACÍ NÁVRHY 1-27 (PE439.100v01-00) o mobilizaci informačních a komunikačních
VíceKomplexní řešení automatizované laboratoře nabízené firmou Abbott
Komplexní řešení automatizované laboratoře nabízené firmou Abbott Abbott Diagnostics Europe Radek Sluka 25.října 2018 Olomouc LABAUTO ADD-25102018CZ_Sluka ALINITY Clinical Chemistry Immunoassay Hematology
VíceJakým způsobem lze zlepšit plnění smluv o úrovni poskytovaných služeb a současně snížit náklady?
STRUČNÉ INFORMACE O ŘEŠENÍ CA Business Service Insight for Service Level Management Jakým způsobem lze zlepšit plnění smluv o úrovni poskytovaných služeb a současně snížit náklady? agility made possible
VíceSWOT ANALÝZA. Příloha č. 2, Pracovní list č. 1 SWOT analýza 28.4.2014. SWOT analýza - obsah. SWOT analýza. 1. Základní informace a princip metody
SWOT ANALÝZA 1 SWOT analýza - obsah 1. Základní informace a princip metody 2. Vnější a vnitřní faktory 3. Užitečné tipy a příklady z praxe 2 SWOT analýza I. ZÁKLADNÍ INFORMACE A PRINCIP METODY 3 1 SWOT
VíceCanon Business Services
Canon Business Services Přeměna vašeho podniku Canon Business Services Chování zákazníků se mění rychleji než kdykoliv předtím a vaše organizace musí být připravena na změnu ve způsobu, jakým vytváříte
VícePřemýšlíte o investici do nového stroje? Příštích 60 sekund vám můžete ušetřit hodně peněz...
Přemýšlíte o investici do nového stroje? Příštích 60 sekund vám můžete ušetřit hodně peněz... Správně hned od začátku Rozdíl je v chytrém způsobu práce Začít správně hned od začátku je více než dobrý nápad,
VíceTCO: věštění z křišťálové koule? Jan Vašek, 2016
TCO: věštění z křišťálové koule? Jan Vašek, 2016 TCO jako nákupní páka TCO je nákupní metoda nákladového účetnictví zaměřená na identifikaci, pochopení a vyčíslení všech skutečných nákladů spojených s
VíceKANBAN Autopal s.r.o., závod HLUK
Autopal s.r.o., závod HLUK techniky, forem a nástrojů pro automobilový průmysl. S téměř 4000 zaměstnanci provozuje Hanon Systems Autopal specializovaná vývojová centra zaměřena na klimatizaci. Mezi významné
VíceRole logistiky v ekonomice státu a podniku 1
Obsah KAPITOLA 1 Role logistiky v ekonomice státu a podniku 1 Úvod 2 Definice logistického řízení 2 Vývoj logistiky 5 Systémový přístup/integrace 8 Role logistiky v ekonomice 10 Role logistiky v podniku
VíceEkodesignový projekt. Centrum inovací a rozvoje (CIR) Centre for Innovation and Development
Ekodesignový projekt Centrum inovací a rozvoje (CIR) Ekodesign Centrum inovací a rozvoje (CIR) Vlastnosti a užitná hodnota každého je definována již v prvních fázích jejich vzniku. Při návrhu je nutné
VíceAplikace IS, outsourcing, systémová integrace. Jaroslav Žáček jaroslav.zacek@osu.cz http://www1.osu.cz/~zacek/
Aplikace IS, outsourcing, systémová integrace Jaroslav Žáček jaroslav.zacek@osu.cz http://www1.osu.cz/~zacek/ Kontext Dodavatelé Strategická Zákazníci ERP Taktická Operativní Kategorie ERP - zaměřeno na
VíceEfektivnost informačních systémů. strategické řízení taktické řízení. operativní řízení a provozu
Informační systémy EIS MIS TPS strategické řízení taktické řízení operativní řízení a provozu 1 Otázky: Proč se výdaje na počítač v našem podniku neustále zvyšují, když jejich cena klesá? Víme vůbec kolik
VíceRetail Summit 2008 Technologie které mohou pomáhat
Retail Summit 2008 Technologie které mohou pomáhat Jiří Melzer, MIBCON, a.s. Klíčová témata Plánování sortimentu strategické plánování nové sezóny plánování a tvorba kolekce finanční plánování prodejních
VíceKEY PERFORMANCE INDICATORS (KPI)
KEY PERFORMANCE INDICATORS (KPI) Zavedením monitorováním a vyhodnocením KPI pro energetické provozy lze optimalizovat provoz a údržbu energetických zařízení, zlepšit účinnost a spolehlivost a také snížit
VíceProjektové řízení jako základ řízení organizace
Projektové řízení jako základ řízení organizace Aleš Chudý, ředitel divize IW ales.chudy@microsoft.com Technický seminář Bratislava 6.10.2008 Obsah Potřeby byznysu a IT Řešení EPM Microsoft EPM Optimalizační
VíceAplikace IS, outsourcing, systémová integrace. Jaroslav Žáček jaroslav.zacek@osu.cz http://www1.osu.cz/~zacek/
Aplikace IS, outsourcing, systémová integrace Jaroslav Žáček jaroslav.zacek@osu.cz http://www1.osu.cz/~zacek/ Kontext Dodavatelé Strategická Zákazníci ERP Taktická Operativní Kategorie ERP - zaměřeno na
VíceHelios Easy. integrované řešení pro řízení
integrované řešení pro řízení Skupina ASSECO je jedním z nejvýznamnějších softwarových domů ve střední Evropě. Chcete držet své náklady více pod kontrolou? Potřebujete, aby vaše investice měly rychlou
VíceWebWalker www.webwalker.cz
WebWalker www.webwalker.cz Efektivní nástroj pro automatické testy webových aplikací Tester k vašim službám: WebWalker WebWalker je nástroj určený pro automatizované testování webových aplikací, který
VíceTéma dizertační práce - Strategie ŠKODA AUTO pro čínský trh
Téma dizertační práce - Strategie ŠKODA AUTO pro čínský trh - Spolupráce při stanovování dlouhodobé strategie ŠKODA AUTO pro čínský trh se zaměřením na produktový management - Analýza současné pozice ŠKODA
VíceJak auditovat systémy managementu bez příruček a směrnic Ing. Milan Trčka
Jak auditovat systémy managementu bez příruček a směrnic Ing. Milan Trčka Nový přístup k vedení auditů 3 úrovně pro vedení auditu Vrcholové vedení organizace Vlastníci procesů Pracoviště Nový přístup k
VíceInformační strategie. Doc.Ing.Miloš Koch,CSc. koch@fbm.vutbr.cz
Informační strategie Doc.Ing.Miloš Koch,CSc. koch@fbm.vutbr.cz 23 1 Firemní strategie Firma Poslání Vize Strategie Co chceme? Kam směřujeme? Jak toho dosáhneme? Kritické faktory úspěchu CSF 23 2 Strategie
VíceWeb Design Factory Projektové řízení pro progresivní společnost
Web Design Factory Projektové řízení pro progresivní společnost Případová studie Name Description Projektové řízení pro progresivní společnost Implementace systému Atollon Workshop ve společnosti WDF Version
VíceZveme Vás na vzdělávací program: 1. ŘÍZENÍ PROCESŮ
děláme z dobrých firem skvělé Zveme Vás na vzdělávací program: 1. ŘÍZENÍ PROCESŮ Proč jsou procesy na prvním místě Úspěšné společnosti optimalizují své procesy, zvyšují efektivitu výroby, prohlubují flexibilitu
VíceJak úspěšně bojovat s ekonomickou krizí pomocí CI
Jak úspěšně bojovat s ekonomickou krizí pomocí CI Každá doba sebou přináší příležitosti a hrozby, ti úspěšní se s nimi dokážou vyrovnat. Nástroje pro Competitive Intelligence (CI) pomáhají identifikovat
VíceZaměříme se na sanaci jako jeden z důvodů restrukturalizace podniku
Zaměříme se na sanaci jako jeden z důvodů restrukturalizace podniku Zefektivnění podniku Zajištění vyšší hodnoty pro vlastníky Důvody restrukturalizace podniku Sanace podniku Řešení podnikové krize při
VíceData nejsou odpad, data jsou zlato!
Data nejsou odpad, data jsou zlato! Datová analytika a moderní zobrazovací metody Ján Hrivňák 19.9.18 POSLÁNÍM Unicornu je poskytovat klientům konkurenční výhodu a vysokou přidanou hodnotu prostřednictvím
VíceWS PŘÍKLADY DOBRÉ PRAXE
WS PŘÍKLADY DOBRÉ PRAXE ISO 9001 revize normy a její dopady na veřejnou správu Ing. Pavel Charvát, člen Rady pro akreditaci Českého institutu pro akreditaci 22.9.2016 1 ISO 9001 revize normy a její dopady
VícePROCE55 Maintenance. Přehled
Přehled Obsah Představení PROCE55 Maintenance... 3 Přínosy řešení... 3 Integrace PROCE55... 4 PROCE55 Scheduling... 4 PROCE55 Warehouse... 4 Klíčové vlastnosti PROCE55 Maintenance... 5 Karty strojů a zařízení...
VíceTrendy: Růst významu analytického reportingu. Tomáš Pospíšil, Oracle Czech Olomouc, 6.3.2014
Trendy: Růst významu analytického reportingu Tomáš Pospíšil, Oracle Czech Olomouc, 6.3.2014 Témata Údaje, informace, poznání Analytický reporting opravdu to někdo potřebuje? Aktivní
VíceContiEuroService. ContiTireManagement ContiBreakdownService
ContiEuroService ContiTireManagement ContiBreakdownService ContiEuroService Komplexní služba Nákladní pneumatiky Continental jsou konstruovány pro vaši maximální hospodárnost. Ovšem nejsou to jenom pneumatiky,
VíceInfor APS (Scheduling) Tomáš Hanáček
Infor APS (Scheduling) Tomáš Hanáček Klasické plánovací metody a jejich omezení MRP, MRPII, CRP Rychlost Delší plánovací cyklus Omezená reakce na změny Omezené možnosti simulace Funkčnost Nedokonalé zohlednění
VíceStrategický přístup v nákupu RWE CZ. Den dodavatelů Praha
Strategický přístup v nákupu RWE CZ Den dodavatelů Praha 15. 3. 2016 RWE 3/21/2016 Strana 1 Obvyklý přístup k nákupu v podnicích a firmách V praxi se nákupní oddělení většiny společností věnuje především
Více10.3.2015 konference Energetické úspory jako příležitost k růstu Institut pro veřejnou diskusi Petr Štulc, ČEZ, a.s.
Potenciál úspor a zvyšování účinnosti v energetice v kontextu nových technologií 10.3.2015 konference Energetické úspory jako příležitost k růstu Institut pro veřejnou diskusi Petr Štulc, ČEZ, a.s. 0 Energetické
VíceOracle Sales Cloud. moderní řízení obchodu
Oracle Sales Cloud moderní řízení obchodu Úvod Oracle Sales Cloud je nástroj moderního obchodování, který lze snadno nasadit a rychle užívat. Je to zcela mobilní řešení s analytickou výbavou, stavěné pro
VíceSWOT ANALÝZA 126MSFN
SWOT ANALÝZA 126MSFN 8.11.2016 Zbyněk Škoda SWOT analýza -obsah 1. Základní informace a princip metody 2. Vnější a vnitřní faktory 3. Užitečnétipy a příklady z praxe SWOT analýza I. ZÁKLADNÍ INFORMACE
VíceÚvodní přednáška. Význam a historie PIS
Úvodní přednáška Význam a historie PIS Systémy na podporu rozhodování Manažerský informační systém Manažerské rozhodování Srovnávání, vyhodnocování, kontrola INFORMACE ROZHODOVÁNÍ organizace Rozhodovacích
VíceSmart City a MPO. FOR ENERGY 2014 19. listopadu 2014. Ing. Martin Voříšek
Smart City a MPO FOR ENERGY 2014 19. listopadu 2014 Ing. Martin Voříšek Smart City Energetika - snižování emisí při výrobě elektřiny, zvyšování podílu obnovitelných zdrojů, bezpečnost dodávek Doprava snižování
VícePetr Vaněk
Petr Vaněk petr.vanek@flowbox.com Co je FlowBox? FlowBox je multi-funkční platforma, která integruje technologie a agreguje procesy a řídící funkce s cílem optimalizace spotřeby energií, maximalizace efektivity
VíceSiemens PLM Software. SIMATIC IT Preactor APS. Pokročilé plánování a tvorba rozvrhů. siemens.com/mom
Siemens PLM Software SIMATIC IT Preactor APS Pokročilé plánování a tvorba rozvrhů siemens.com/mom Zlepšení synchronizace výrobních procesů Špičkový software pro pokročilé plánování a tvorbu rozvrhů SIMATIC
VíceVýrobní systém Škoda. áši. Průmyslové inženýrství VI Vedoucí. Projekt IQ auto. www.iqauto.cz Innovation - Qualification of proffessional Preparation
organizace standard zlepšování Dr. Jozef Nanáš áši Průmyslové inženýrství VI Vedoucí 1 Jen to nejlepší, co můžeme udělat, jest pro naše zákazníky dosti dobré. (Laurin & Klement, 1914) Vývoj Plánování výroby
Více1. Úvod. Tabulka 1.1. Srovnání množství a výkonů přepraveného zboží v závislosti na druhu dopravy v ČR.
1. ÚVOD Česká republika má vzhledem ke své poloze ve středu Evropy důležitou úlohu v mezinárodní dopravě. Rok 2004 pro nás byl zlomový díky našemu vstoupení do EU a v dopravě se to projevilo podle očekávání
VíceCíle Národních priorit orientovaného výzkumu, experimentálního vývoje a inovací 4. veřejné soutěže programu EPSILON
Cíle Národních priorit orientovaného výzkumu, experimentálního vývoje a inovací 4. veřejné soutěže programu EPSILON Příjemce vybere z Národních priorit orientovaného výzkumu, experimentálního vývoje a
VíceERP systémy ve výrobních podnicích
ERP systémy ve výrobních podnicích David Čech, konzultant Klasifikace ERP systémů Klasifikace ERP systémů Best of Breed oborová řešení Připraveno výrobcem a jeho vývojovými partnery podle požadavků daného
VíceJedno globální řešení pro vaše Mezinárodní podnikání
Jedno globální řešení pro vaše Mezinárodní podnikání Obsah 2 Známe váš svět, jsme jeho součástí 4 Správné řešení pro vaše mezinárodní podnikání 6 Standardní řešení s jedinečnými výhodami 8 Jedno globální
VíceOBLASTI VEDENÍ ZÁVĚREČNÝCH PRACÍ PEDAGOGŮ INSTITUTU 545
OBLASTI VEDENÍ ZÁVĚREČNÝCH PRACÍ PEDAGOGŮ INSTITUTU 545 Oddělení ekonomiky Ing. Igor Černý, Ph.D. 1. Strukturální pomoc EU ve vybraných oblastech a společnostech 2. Modelování vlivu vybraných faktorů na
VíceOperační program Podnikání a inovace - nástroj podpory podnikatelů z prostředků evropských fondů
Operační program Podnikání a inovace - nástroj podpory podnikatelů z prostředků evropských fondů Ing. Petr Očko, Ph.D. ředitel sekce fondů EU, MPO 3. prosince 2013, Praha Strategická orientace OPPI Klíčový
VíceTechnologie pro automatizaci procesů skladování
Konference Logistika Technologie pro automatizaci procesů skladování Bratislava, 28.2.2012 www.kredit.cz 1 AUTOMATIZACE PROCESŮ SKLADOVÁNÍ Obsah prezentace : automatizace - trend módní nebo trhem vynucený
VícePodniková logistika 2
Podniková logistika 2 Podniková strategie a logistika DNES -Kupující jsou ochotni platit stále více za individuální výrobky a služby, za vysokou kvalitu a pohotovost nabídky Nízké ceny mohou být pro někoho
VíceAutomobilový průmysl. REFERENCE Leden 2018
Automobilový průmysl REFERENCE Leden 2018 www.myscada.org myscada Technologies s.r.o. 2018 ÚVOD Výrobce automobilových součástek Vibracoustic a.s. projevil zájem o modernizaci stávající výrobní haly v
VíceEnergie a média v průmyslu elektrická energie plyn teplo voda tlakový vzduch technické plyny a kapaliny ropné produkty, kapalná a pevná paliva
Výroba monitoring energií a zvyšování efektivity výroby Jan Grossmann Schéma Měření spotřeby energií Energie a média v průmyslu elektrická energie plyn teplo voda tlakový vzduch technické plyny a kapaliny
VíceMANAŽER KVALITY PŘEHLED POŽADOVANÝCH ZNALOSTÍ K HODNOCENÍ ZPŮSOBILOSTI CO 4.4/2007
Gradua-CEGOS, s.r.o., Certifikační orgán pro certifikaci osob č. 3005 akreditovaný Českým institutem pro akreditaci, o.p.s. podle ČSN EN ISO/IEC 17024 MANAŽER KVALITY PŘEHLED POŽADOVANÝCH ZNALOSTÍ K HODNOCENÍ
VíceEnergetické služby se zárukou
Energetické služby se zárukou BANKA BUSINESS CENTRUM Poskytovatel komplexních energetických služeb a spolehlivý dodavatel elektřiny Skupina Enel 40 98 1,9 61 73 42 zemí GW milionu milionu tisíc % na ctyrech
VíceVýukový materiál zpracovaný v rámci projektu Výuka moderně
Střední průmyslová škola strojnická Olomouc, tř. 17. listopadu 49 Výukový materiál zpracovaný v rámci projektu Výuka moderně Registrační číslo projektu: CZ.1.07/1.5.00/34.0205 Šablona: III/2Management
VíceLUBCHECK A COOLCHECK DIAGNOSTIKA
LUBCHECK A COOLCHECK DIAGNOSTIKA SPOLEHLIVĚJŠÍ PROVOZ NIŽŠÍ NÁKLADY I JEDNA HODINA PROSTOJE MŮŽE ZPŮSOBIT MILIONOVÉ ZTRÁTY Náhlé poruchy, které mají za následek prostoje a neplánované opravy, jsou noční
VíceMarket Intelligence Cesta k poznání trhu
Market Intelligence Cesta k poznání trhu Petr Šmíd, Consulting České spořitelny, a.s. smid@consultingcs.cz INSOURCE 2008:Konference o profesionálních informačních zdrojích pro obchod, management, marketing
Více1 Úvod 1.1 Vlastnosti programového vybavení (SW)
1 Úvod 1.1 Vlastnosti programového vybavení (SW) - dávkové zpracování - omezená distribuce - zakázkový SW - distribuované systémy - vestavěná inteligence - laciný HW - vliv zákazníka 1950 1960 1970 1980
VícePřipravte se na konjunkturu se systémem řízení údržby SGM. SGM moderní nástroj pro řízení údržby nejen výrobních zařízení
Připravte se na konjunkturu se systémem řízení údržby SGM SGM moderní nástroj pro řízení údržby nejen výrobních zařízení 30.3.2010 konference EAM, Brno Boris Soukeník ředitel Synergit s.r.o. Agenda prezentace
VíceVýrobní pracoviště budoucnosti
Výrobní pracoviště budoucnosti Průmysl 4.0 Radomír Zbožínek \ 4. 11. 2016 Charakteristika konceptu Průmysl 4.0 Počítačové propojení výrobních strojů, produktů, osob a všech dalších systémů průmyslového
VíceTISKNĚTE PROFESIONÁLNĚ PŘÍMO VE VAŠÍ KANCELÁŘI ARCHIVUJTE DIGITÁLNĚ A MONITORUJTE TISK ZBAVTE SE STAROSTÍ SE SERVISEM
TISKNĚTE PROFESIONÁLNĚ PŘÍMO VE VAŠÍ KANCELÁŘI ARCHIVUJTE DIGITÁLNĚ A MONITORUJTE TISK ZBAVTE SE STAROSTÍ SE SERVISEM ANALÝZA A NÁVRH OPTIMALIZACE VAŠICH DOKUMENTŮ REDUKCE NÁKLADŮ NA TISK ÚSPORA ČASU A
VíceDEN S FLEETEM SOFTWARE JAKO PODPORA SPRÁVY VOZOVÝCH PARKŮ 15. 5. 2013
DEN S FLEETEM SOFTWARE JAKO PODPORA SPRÁVY VOZOVÝCH PARKŮ 15. 5. 2013 ÚVOD SÍLÍCÍ SNAHA SNIŽOVAT FIREMNÍ NÁKLADY NÁKLADY NA POŘÍZENÍ A PROVOZ VOZIDEL MOHOU TVOŘIT JEJICH VÝZNAMNOU ČÁST DŮLEŽITÉ JE ZAJISTIT
VíceAutomatické krmení. Automatické krmení je připraveno právě pro vás. Chytré krmení. Automatický systém funguje. Výhody častého krmení
Výhody častého krmení 03 Chytré krmení 05 Automatický systém 07 funguje krmení Lely Vector Častější krmení má pozitivní vliv na zdraví zvířat a přírůstek hmotnosti. Krmení několikrát denně přesnými krmnými
VíceČSN EN ISO 50001:2012 ZKUŠENOSTI S UPLATŇOVÁNÍM
ČSN EN ISO 50001:2012 ZKUŠENOSTI S UPLATŇOVÁNÍM EnMS 1 SYSTÉM MANAGEMENTU HOSPODAŘENÍ S ENERGIÍ Záměrem je přijetí a zavedení systematického přístupu k dosahování neustálého zlepšování energetické náročnosti,
VíceAktualizace energetické koncepce ČR
Aktualizace energetické koncepce ČR Ing. Zdeněk Hubáček Úvod Státní energetická politika (SEK) byla zpracována MPO schválena v roce 2004 Aktualizace státní energetické politiky České republiky byla zpracována
VíceSONETTO. Vzduchové kompresory SONETTO 8-20
SONETTO Vzduchové kompresory SONETTO 8-20 Alup Poháněn technologiemi. Navržen na základě zkušeností. Firma Alup Kompressoren má více než 90 let zkušeností s průmyslovou výrobou. Naší ambicí je nabízet
VíceCíle Národních priorit orientovaného výzkumu, experimentálního vývoje a inovací
Cíle Národních priorit orientovaného výzkumu, experimentálního vývoje a inovací 3. veřejné soutěže programu EPSILON Č.j.: TACR/15 17/2017 Příjemce vybere z Národních priorit orientovaného výzkumu, experimentálního
VíceVýukový materiál zpracovaný v rámci projektu Výuka moderně
Střední průmyslová škola strojnická Olomouc, tř. 17. listopadu 49 Výukový materiál zpracovaný v rámci projektu Výuka moderně Registrační číslo projektu: CZ.1.07/1.5.00/34.0205 Šablona: III/2Management
VíceMichelin XHA2. Nový silný hnací motor, který zlepší produktivitu stavebních firem a důlních společností. Tiskový balíček Leden 2009
Michelin XHA2 Nový silný hnací motor, který zlepší produktivitu stavebních firem a důlních společností Tiskový balíček Leden 2009 Kontakt pro média: + 33 1 45 66 22 22 Obsah Souhrnná tisková zpráva Michelin
VíceCíle a měřitelné parametry budování a provozu egc. Příloha č. 1 Souhrnné analytické zprávy
Cíle a měřitelné parametry budování a provozu egc Příloha č. 1 Souhrnné analytické zprávy Projekt Příprava vybudování egovernment cloudu Fáze: Úkol: Odpovědný subjekt: FÁZE I. (přípravná) Předložit Vládě
VíceINFORMACE O ZAVEDENÉM SYSTÉMU KVALITY dle normy ČSN EN ISO 9001:2009 ve společnosti
INFORMACE O ZAVEDENÉM SYSTÉMU KVALITY dle normy ČSN EN ISO 9001:2009 ve společnosti Obsah: 1) Adresa společnosti 2) Historie firmy 3) Rozsah systému kvality 4) Systém managementu kvality 5) Povinnosti
Více1002 KD O JSME CO DĚL A ÁME
KDO JSME A CO DĚLÁME VIZE A HODNOTY 02 Prohlášení prezidenta "Nejdůležitějším přínosem, který firma může nabídnout společenskému pokroku, je co nejúčinnější řízení svých aktivit. To znamená, že nikdy nezapomenete
VíceSnažší používání. > Prostředí pro mobilní zařízení. > Vylepšení uživatelského komfortu. > Zjednodušení práce. > Integrace Office 365
Microsoft Dynamics NAV 2015 Co je nového? Microsoft Dynamics NAV je systém pro řízení firmy, který se snadno implementuje a používá. Zároveň je dostatečnou oporou pro všechny vaše obchodní ambice. Rychlejší
VíceM A R K T I N G O V Ý M A N A G E M E N T 1. Akad.rok 2015/2016, ZS Marketingový management - VŽ 1
M A R K T I N G O V Ý M A N A G E M E N T 1 Akad.rok 2015/2016, ZS Marketingový management - VŽ 1 Marketingový management Klíčovým základem procesu marketingového managementu jsou do podstaty problému
VíceEfektivní kontrola výrobků a výrobních procesů Vypracoval: Martin Dudek Dne:
Efektivní kontrola výrobků a výrobních procesů Vypracoval: Martin Dudek Dne: 21.6.2017 Prezentaci lze používat pouze v souladu s pravidly uvedenými na stránkách: www.kvalita-jednoduse.cz Cíl efektivní
VíceEnCor Wealth Management s.r.o.
EnCor Wealth Management s.r.o. Politika střetu zájmů Účinnost ke dni: 1.6.2017 Stránka 1 z 6 1. Úvodní ustanovení I. Úvod II. III. A. Společnost EnCor Wealth Management s.r.o., se sídlem Údolní 1724/59,
VíceČistší produkce. a její podpora v České republice
1 Čistší produkce a její podpora v České republice Pavel Růžička, MŽP Seminář čistší produkce Brno, 6.10.2010 Co je čistší produkce? Preventivní strategie podporující efektivnější využívání vstupních zdrojů
VíceSlužby pro zařízení vysokého napětí. Spolehlivé sledování stavu zařízení
Služby pro zařízení vysokého napětí Spolehlivé sledování stavu zařízení Strategie údržby Jaký přístup je nejlepší? Údržba dle skutečného stavu zařízení Údržba založená na průběžném monitorování funkce
VíceSOFTWAROVÉ INŽENÝRSTVÍ
SOFTWAROVÉ INŽENÝRSTVÍ Plán a odhady projeku Ing. Ondřej Macek 2013/14 ČESKÉ VYSOKÉ UČENÍ TECHNICKÉ V PRAZE Příprava plánu projektu 3 Motivace k plánování Průběh projektu Bolest Dobré plánování Špatné
Více12 Elektronický obchod B2B: řízení dodavatelského řetězce a spolupráce
12 Elektronický obchod B2B: řízení dodavatelského řetězce a spolupráce Cíle výuky modulu Definovat B2B obchodování a vysvětlit jeho význam a historii. Vysvětlit procesu nákupu, dodavatelského řetězce a
VíceŠkolení v rámci zemědělské a lesnické činnosti 2014
Vindex JIH, s.r.o. Platnéřská 191 110 00 Praha IČO: 25173278 Název projektu: Školení v rámci zemědělské a lesnické činnosti 2014 Číslo projektu: 13/0181310b/131/000199 Financováno z Programu Rozvoje Venkova
VíceOSNOVA PODNIKATELSKÉHO ZÁMĚRU (PZ)
Příloha č. 4 OSNOVA PODNIKATELSKÉHO ZÁMĚRU (PZ) 1 Identifikační údaje žadatele o podporu 1.1 Obchodní jméno, sídlo, IČ/DIČ 1.2 Jméno a příjmení osoby statutárního zástupce žadatele/osoby oprávněné jednat
VíceTransparentní náklady. Optimalizované procesy. Vyšší efektivita
Transparentní náklady Optimalizované procesy Vyšší efektivita Iden fikovat skryté náklady a uvědomit si potenciál pro op malizaci Počty fyzických dokumentů, čas na zpracování a náklady na tisk jsou obvykle
VíceSTRATEGIE A CÍLE LOGISTIKY
STRATEGIE A CÍLE LOGISTIKY LOGISTICKÁ STRATEGIE Logistika přináší do organizace oběhových procesů zcela nové přístupy. Především řeší problém dlouhodobě se opakujících sérií dodávek a dodavatel dopravního
VíceAlternativní energie KGJ Green Machines a.s. Kogenerace pro všechny. Buďte nezávislý a už žádné účty.
Alternativní energie KGJ Green Machines a.s. Kogenerace pro všechny. Buďte nezávislý a už žádné účty.. Green Mikro- kogenerační jednotky na Zemní plyn Bioplyn a LPG a Spirálové větrné turbíny Green s alternativními
VíceSmartGrid & Smart Metering. Radek Semrád EurOpen, 14.-17. října 2012
SmartGrid & Smart Metering Radek Semrád EurOpen, 14.-17. října 2012 Agenda Představení a úvod Změny v chování a využití energetických sítí Nové technologie Smart metering Požadavky EU Zahraniční zkušenosti
VíceSystém managementu jakosti ISO 9001
Systém managementu jakosti ISO 9001 Požadavky na QMS Organizace potřebují prokázat: schopnost trvale poskytovat produkt produkt splňuje požadavky zákazníka a příslušné předpisy zvyšování spokojenosti zákazníka
VíceBIG DATA. Nové úlohy pro nástroje v oblasti BI. 27. listopadu 2012
BIG DATA Nové úlohy pro nástroje v oblasti BI 27. listopadu 2012 AGENDA 1. Úvod 2. Jaké jsou potřeby? 3. Možné řešení 2 Jaké jsou potřeby? Dopady Analýza dat potřeba nového přístupu Jak na nestrukturovaná
VíceCA Business Service Insight
SPECIFIKACE PRODUKTU: CA Business Service Insight CA Business Service Insight agility made possible Díky produktu CA Business Service Insight budete vědět, které služby jsou v rámci vaší společnosti využívány,
Více