KURZUS: Ellátási lánc menedzsment

MODUL: Karbantartási logisztika

Esettanulmány: Karbantartási technológiai fejlesztések az Egyesült Államok Hadseregének karbantartási központjában

|  | A logisztika fejlődését nagymértékben a hadiiparnak köszönhetjük, így nem meglepő az sem, hogy számos, a karbantartási logisztika területén elért technológiai fejlesztés szintén hadászati projekt eredménye. A továbbiakban egy karbantartási logisztikai probléma és annak megoldása kerül ismertetésre, mely az Egyesült Államok hadseregének járműparkjának fenntartása kapcsán merült fel.
1. ábra
| Forrás: http://www.haborumuveszete.hu/325_hummer1.jpg
| Az Egyesült Államok Védelmi Minisztériuma több száz féle típusú jármű felett rendelkezik, ez százezres nagyságrendű járműparkot jelent, szétszórva szerte a világban. Minden egyes jármű karbantartása szigorú, a gyártó vállalatok által meghatározott előírások szerint történik. Korábban a legtöbb karbantartási folyamatot papír alapú információs folyamatok kísérték, melyeket egymástól függetlenül hajtottak végre.
2. ábra
| Forrás: http://www.texstars.com/files/Image/GalleryFullSize/hUH-1lifeline.jpg
| Ilyen körülmények között a Védelmi Minisztérium számára reménytelen feladatnak bizonyult a világban elszórt, százezres nagyságrendű járműpark hatékony fenntartása, különösen, hogy egyetlen jármű karbantartása is rendkívüli szakértelmet és speciális alkatrészeket igényel.
| A fegyveres erők minden ága a saját normái szerinti technikai vizsgálatot alkalmaz, viszont a kihívás ugyanaz volt: felgyorsítani a karbantartás, javítás folyamatait, annak érdekében, hogy az adott hadieszköz minél előbb bevethető legyen.
3. ábra
| Forrás: http://www.forthoodsentinel.com/images/photos/1221_tn.jpg
| A Védelmi Minisztérium javítóműhelyeibe egyszerre gyakran több száz, vagy ezer jármű érkezik ellenőrzésre, vagy javításra. A karbantartó személyzet először a hibákat deríti fel, ami viszonylag lassú folyamat volt, mivel korábban papír alapú útmutatók alapján dolgoztak, és jegyzőkönyveket töltöttek ki. Ezek a műszaki vizsgálatok (TI=Technical Inspections) átlagosan 1,5 - 2 óra hosszúak, és a következő műveleteket tartalmazzák:
| A járművek karbantartás kézikönyvében szereplő ellenőrzési lista végig vétele A lista szerinti hibák beazonosítása, rögzítése Karbantartáshoz szükséges alkatrészek és szerszámok kikeresése egy kézikönyvből (RPSTL: Repair Parts Special Tool List) Alkatrészek iránti igény rögzítése a FEDLOG nevű logisztikai információs rendszerben Kitöltött jegyzőkönyv aláíratása a felelős tiszttel Felelős tiszt regisztrálja a jegyzőkönyvet a karbantartatási tervezési rendszerbe, majd visszaadja a jegyzőkönyvet a karbantartásnak
| Így a műszaki vizsgálat hosszadalmas és nagy hibaszázalékú volt - a jegyzőkönyvek több mint 50%-a hiányos, hibás volt vagy olvashatatlan adatot tartalmazott. A folyamat felgyorsításának és a hibák csökkentésének érdekében bevezetésre került az Enigma Integrált Elektronikus Karbantartási és Logisztikai szoftvere (E-IML: Enigma Integrated Electronic Maintenance and Logistics application). A Védelmi Minisztérium az E-IML segítségével 50%-kal tudta csökkenteni a karbantartások átlagos időtartamát.
4. ábra
| Forrás: http://www.dcfp.navy.mil/graphics/gccs.jpg
| A karbantartók laptop, PC vagy mobil eszközök segítségével dolgoznak. Digitális ellenőrzési listák nyomán hibákat elektronikus jegyzőkönyvekben automatikusan rögzítik. Ilyenek pl. a DA 2404, 5988E, vagy a tengerészet esetében a 2-Kilo-Riport. Az E-IML on-line veszi az alkatrészadatokat a központi adatbázisból, automatikusan elkészíti a szükséges alkatrészeket tartalmazó igénylést. A karbantartók elérhetik a rendszeren keresztül a szükséges karbantartási eljárások leírását is. Az elektronikus műszaki kézikönyvek adatai a FEDLOG rendszer törzsadataira épülnek.
| Az E-IML alkalmazása számos előnnyel jár:
| A műszaki vizsgálat digitális és automatikus, így a vizsgálathoz szükséges idő a felére csökken. A papír alapú dokumentumok feleslegessé váltak. Bármely jármű karbantartási kézikönyve könnyen hozzáférhető a karbantartó személyzet számára A karbantartási előírások változásai azonnal frissíthetőek és mindenki számára elérhetőek
| Az elektronikus karbantartási adatlapok eredményei - pl.: a kritikus alkatrészekre vonatkozóan - automatikusan mindenki számára elérhetőek a karbantartási központtal, így a historikus karbantartási adatok alapján előre lehet becsülni a karbantartási igényeket. Következtetni lehet a járműpark állapotára.
Az E-IML rendszer felépítése
5. ábra
| Forrás: http://www.enigma.com/pdfs/Enigma%20E-IML.pdf
| Összefoglalva az Enigma E-IML megoldása lehetővé teszi a Védelmi Minisztérium számára, hogy az eszközök vizsgálatát és javítását meggyorsítsa, és így azok hamarabb üzemképes állapotba kerülhessenek. A műszaki vizsgálat automatizálásával az E-IML diagnosztikai rendszerekkel kapcsolható össze, melyek segítségével hibakódokat tud lehívni a járművek fedélzeti számítógépéről, így a hibakeresés automatizálható.
| 1. Karbantartási stratégia kidolgozása szimuláció segítségével
| A karbantartási stratégiák kidolgozásakor segítségül hívhatjuk a szimulációs eljárásokat. Általánosságban kimondható, hogy a szimulációs szoftverek alkalmasak meglévő, vagy tervezett rendszerek, folyamatok modellezésére, a modell futtatására (kísérletek elvégzése), eredmények vizuális bemutatására. Számos szimulációs szoftver még a folyamatok optimalizálásra is képes. Sokszor a valós rendszeren túl költséges, veszélyes, hosszú időt vesz igénybe, vagy lehetetlen végrehajtani a kísérleteket, viszont a szimuláció jelentős információk birtokába juttathat bennünket viszonylag alacsony költségráfordítás mellett.
6. ábra
| Forrás: http://www.labcenter.co.uk/products/usb_initialised.gif
| Szimuláció alkalmazásának számos oka lehet, pl.: vizsgálni szeretnénk, hogy milyen módon reagál a rendszer korábban nem jelentkező extrém hatásokra, a rendszer módosítása esetén hogyan alakulnak bizonyos rendszerjellemzők stb.
| Konkrét alkalmazásai pl.: város evakuáció, megvalósítás előtti raktár szimuláció, közlekedési hálózat szimuláció. A továbbiakban szimuláció karbantartással - és így termeléssel - kapcsolatos alkalmazási lehetőségeivel foglalkozunk.
| Egyik piacvezető szimulációs megoldás az eM-Plant, mely segítségével modelleztünk egy alapvető termelési folyamatot karbantartási adatok megadásával.
7. ábra
| Forrás: http://www.robertirobotics.com/ugs/efactory/emplant/_files/emplant_2d.jpg
| Az eM-Plant - legtöbb versenytársához hasonlóan- objektumokból építkezik. Beszélhetünk mozgó és statikus, illetve aktív és passzív objektumokról. Mozgó aktív objektumok lehetnek a szállítójárművek, emberi erőforrás, míg mozgó passzív objektum a szállítóláda, EUR raklap stb. Statikus aktív objektumok a munkaállomások, puffer tárolók, statikus passzív objektumok az útvonalak, trajektóriák.
| Ezen objektumok segítségével modellezhetünk egy alapvető termelési folyamatot, a modell figyelembe veszi a meghibásodás és karbantartás körülményeit. Egy lehetséges, rendkívül leegyszerűsített termelési rendszer a következőképpen nézhet ki:
| A modell elemei:
| n-1. munkaállomás n. munkaállomás előtti tároló n. munkaállomás utáni tároló n+1. munkaállomás.
| A szimulációs modell input adataihoz meghatározandó:
| munkaállomásokon mért műveleti idő (determinisztikus, vagy valamely eloszlás szerinti) tárolók kapacitása rendszer elemeinek rendelkezésre állása, és az MTTR értéke
Modell felépítése
8. ábra
| A szimulációs modell input adataihoz meghatározandó:
| munkaállomásokon mért műveleti idő (determinisztikus, vagy valamely eloszlás szerinti) tárolók kapacitása rendszer elemeinek rendelkezésre állása, és az MTTR értéke
Termelési folyamat és a meghibásodás modellezése
9. ábra
| A modellt futtatjuk, és ellenőrizzük, hogy az valóban tükrözi-e az általunk szimulálni kívánt folyamatot. Ezt úgy tehetjük meg, hogy a kinyert statisztikai adatokat összevetjük korábbi mérési adatainkkal.
Futtatási eredmények
10. ábra
| A tényleges folyamat modellezése után lehetőségünk van úgynevezett "mi lenne ha?" jellegű kísérletek végrehajtására. Így pl. ha azt szeretnénk tudni, hogy mennyivel nő meg a maximálisan felhalmozódó készlet a munkaállomás előtti tárolón, ha a beállított 98%-os rendelkezésre állást 92%-ra csökkentjük (mert például olcsóbb, de gyengébb minőségű alkatrészeket alkalmazunk a karbantartás során).
| A fenti egyszerű példán is látszódik, hogy a karbantartási logisztika területén mennyire hasznos lehet a szimuláció alkalmazása. Könnyen el lehet képzelni, hogy mennyire bonyolult, de inkább lehetetlen hasonló módon kiszámolni egy gép rendelkezésre állásának módosulása miatti hatásokat egy több száz, egymással kapcsolatban álló rendszer esetében.