Datasta vauhtia toiminnan tehostamiseen - case Outokumpu .

Maailmassa, jossa tieto on valtaa, liiketoiminnan ohjausta tehdään datan tulkintaan pohjautuvilla järjestelmillä. Niiden avulla yritykset tekevät fiksumpia päätöksiä, joita ohjaa tunteiden sijaan tieto.

Outokummulle toteutettu "Koko matka lisäarvoon" -konsepti nosti esiin Enfon kyvykkyyden toimia strategisena kumppanina rakentamassa asiakkaan liiketoimintaa vauhdittavia, datan hyödyntämiseen perustuvia järjestelmiä. 

"Viimeisten kymmenen vuoden ajan olemme hakeneet vastausta uunia koskevaan ongelmaamme, jota koskeva malli meille on nyt näytetty. Malli osoittaa myös, että voimme tehostaa toimintaamme muita osa-alueita samanlaisilla ennakoivilla malleilla ja algoritmeilla. Olemme täysin vakuuttuneita siitä, että knl-lukumme nousee tämän ansiosta samalla, kun kustannuksemme laskevat", sanoo Mikael Larsson, varastopäällikkö, Outokumpu 

Tarve 

Outokummun riippukuljetusuunin sensorien antama data ei ollut helposti analysoitavissa, vaan vaati jokaisen yksittäisen sensorin tutkimista ja analysointia, minkä seurauksena tuotantolaitteistolle aiheutui pitkiä käyttökatkoja vikatilanteiden koittaessa. Jokainen sensori jouduttiin tarkistamaan ja kalibroimaan omana yksikkönään. Paitsi että tämä seisautti tuotantovälineen, kiinnitti se myös työntekijän selvitystyöhön.  

Ratkaisu  

Tuotantolaitoksille kalleimpia ja sen työntekijöille haastavimpia tilanteita ovat yllättävät laiterikot. Ne aiheuttavat paitsi katkoksia tuotannossa, myös asettavat työntekijän paineistettuun asemaan, työskentelemään yllättävän tilanteen edessä ja usein kiireen keskellä. Kaaoksen kesyttämiseen etsittiin datapohjaisia työkaluja, joilla molempia ongelmia pystytään ottamaan paremmin hallintaan.  

IBM:n Predictive Maintenance and Quality -sovelluksen avulla pystyttiin käytännössä osoittamaan, että keräämällä  ja analysoimalla dataa jo pienistä poikkeamista ja muutoksista, pystytään myös ennustamaan, milloin on oikea aika tehdä muutoksia ja aloittaa huoltotoimenpiteitä. Oikea-aikaisuuden lisäksi dataan pohjautuvat toimenpiteet ovat työntekijöiden kannalta tehokkaampia suorittaa, sillä ne voidaan suorittaa suunnitelmallisemmin. 

Tulokset 

Ennakoivan analyysin avulla aiheettomia käyttökatkoja pystyttiin vähentämään ja näin ollen tuotanto tehostui. Tallennetun tiedon oikeellisuus mahdollisti ennakoinnin ja oikea-aikaiset huoltotoimenpiteet. Samalla saatiin käytännön todiste datasta merkittävänä päätöksenteon apuvälineenä.