Käyttövarmuusanalyysin tuottama tärkeysjärjestys elintarviketeollisuuden prosessilaitteille – Suuntaviivat kustannustietoisen kunnossapitostrategian luomiselle

Hallitsematon ja reaktiivinen kunnossapito on eräs tuotannon suurimpia kustannustekijöistä. Suunnitelmallisesti ja systemaattisesti johdettuna kunnossapito on tuotantotehokkuuden suurin vaikuttaja. Merkittävä osa tuotannon tehokkuuden ylläpidosta saavutetaan laitteiden käyttövarmuudella. Käyttövarmuuden saaminen hallintaan perustuu ennakoivan kunnossapidon määrän kasvattamiseen. Samalla korjaavan kunnossapidon kustannusriski laskee ja siihen käytetty panos vähenee. Huonolla kunnossapidon suunnitelmallisuudella on päinvastaiset vaikutukset. Tavoitteena on määritellä prosessilaitteiden käyttövarmuuksiin perustuva laitekriittisyys. Tutkimuksessa yhdistetään riskien arviointimenetelmiä, joilla keskimääräiset vikavälit ja seuraukset valmistukseen mallinnetaan. Kriittisyystekijöitä ovat käytettävyys, luotettavuus, kustannustekijät, turvallisuus ja ympäristövaikutukset. Tekijöiden arvottamiseen kehitettiin riksianalyysitaulukko. Kriittisyysluokat jaettiin kolmeen kategoriaan, joista A on kriittisin, B keskinkertainen ja C on matalin luokka. Lähtötietojen keräys toteutettiin triangulaatiomenetelmää soveltaen. Empiirisessä osassa HKScan Oy:n lihanjalostustehtaan jauheliha- ja kestomakkaraosastojen laitteet jaettiin A-, B- ja C-luokkiin. Kriittisimpiä laitteita oli 20 prosenttia analysoidusta laitemäärästä. Nämä A-luokkaan sijoitetut laitteet aiheuttavat 80 prosenttia kustannusriskeistä. B-luokkaan kuuluu 50 prosenttia ja C-luokkaan 30 prosenttia laitteista. Luokittelusta erotettiin havaitut turvallisuusriskit riskienhallinnan toimenpiteitä varten. Kustannustietoinen kriittisyysluokittelu on pohja kunnossapitostrategian rakentamiselle. Tämän avuksi esitettiin taulukot huolto-ohjelman luomiseen ja luokituksien hyödyntämiseen päivittäisessä toiminnassa.

Reactive maintenance, when the maintenance is uncontrolled and contingent can be one of the largest cost factors in production. Systematically managed maintenance, of which reliability management plays a significant part, can make a large contribution to production efficiency. In general, the reliability of equipment is improved by an increased number of preventive maintenance tasks. Corrective maintenance, on the other hand, increases cost risks and reduces profits. The aim of this study is to determine the criticality of process equipment based on dependability and the effect of failure on production. The method used is a combination of several risk assessment methodologies and enables simulation of failure frequencies and the consequences of failure for the manufacturer. The criticality factors include availability, reliability, cost factors, and safety and environmental impacts. A risk analysis matrix was developed for valuation of the criticality factors. Based on the analysis, equipment was classified into three categories: Class A – high impact; Class B – medium impact; Class C – low impact. Data collection was carried out by triangulation method. In the empirical part of this thesis, the approach was trialed with data from HKScan ltd meat processing plant. The minced meat and sausage sections had equipment from all three classes. 20 per cent of the equipment was categorized as Class A and accounted for 80 per cent of costs. Class B and Class C consisted of 50 per cent and 30 per cent of the equipment, respectively. Observed safety risk management measures were seen to deviate from the criticality classification. The results of this work can provide the basis for development of a cost-conscious strategy for maintenance. To assist in this task, tables are presented for creation of a preventive maintenance program and recommendations made how to utilize the classifications in daily operations.