Return to search

Hur ett byte av underhållsstrategi kan påverka effektiviteten av underhåll / How a change of maintenance strategy could affect the effectiveness of maintenance

I takt med att tekniken utvecklas gör även underhållsstrategierna det. Trots detta är det många företag som fortfarande använder samma underhållsstrategier som man alltid gjort. Olika underhållsstrategier ser behovet av underhåll på olika sätt, allt från att vänta tills felet uppstår till att förebygga fel genom avancerad dataanalys och det kan därför vara svårt för underhållsorganisationer att välja rätt strategi. Detta arbete undersöker hur ett byte av underhållsstrategi kan påverka effektiviteten av underhållet i en större organisation, med fokus på kostnader, personalresurser och tillgänglighet på utrustning. PostNord har valts som fallstudie. De strategier som jämförs och utvärderas är; avhjälpande underhåll, förebyggande underhåll, tillståndsbaserat underhåll samt prediktivt underhåll. Resultatet påvisar ökad effektivitet för tre av fyra strategier, som också ser till företagets behov. Den efterföljande diskussionen av resultatet visar att det framtida behovet är oklart där främst två faktorer som påverkar; årliga volymminskningar samt morgondagens utdelningsmodell. Slutsatsen blir att det finns två olika rekommendationer beroende på hur det framtida behovet ter sig. Om det är ett fortsatt behov av hög tillgänglighet på maskinerna så rekommenderas en kombination av prediktivt underhåll och förebyggande underhåll på drifttid. Om det framtida behovet däremot påvisar att tillgängligheten inte kommer att påverka beslutet i samma grad rekommenderas en kombination av förebyggande underhåll på drifttid och tillståndsbaserat underhåll där tillståndsmätningar görs mot den data som samlas in idag. I båda rekommendationerna räknas fortfarande avhjälpande underhåll in som strategi för hantering av de akuta stopp som kan uppstå. Att titta på andra maskintyper där det framtida behovet framgår tydligare föreslås som fortsatt arbete. / As technology evolves, so do maintenance strategies. Despite this, many companies tend not to change maintenance strategy. Maintenance strategies differ significantly in the way they address the need for maintenance, for some the strategy is to provide maintenance after a fault has occurred while others focus on preventing faults through advanced data analysis. With this diversity in approach, it may be difficult for maintenance organizations to choose the right strategy. This thesis examines how a change of maintenance strategy can affect the efficiency of maintenance in a larger organization, focusing on costs, personal resources and availability of the equipment. As a case study, PostNord has been the selected company for the study. The study compares and evaluates four maintenance strategies; corrective maintenance; preventive maintenance; condition-based maintenance; and predictive maintenance. The results show increased efficiency for three out of four strategies, which also meet the needs of the company. In the discussing the results in the context of PostNord, annual volume reductions and future distribution model, are identified as the two main factors that will affect the future validity and application of results. Subsequently, the conclusion consists of two recommendations depending on distribution model and annual volumes. If there is a continued need for high availability in the machines, then the combination of predictive maintenance and preventative maintenance on operating time is recommended. If the future need does impact on the need of availability, then a combination of preventive maintenance on operating time and condition-based maintenance where measurements are made against the data that are accessible today is recommended. Both recommendations still include corrective maintenance as a strategy for managing the emergency stops that may occur. To focus on machines with a clearer future need are recommended for continued work.

Identiferoai:union.ndltd.org:UPSALLA1/oai:DiVA.org:kth-275711
Date January 2020
CreatorsBovin, Erik
PublisherKTH, Hållbar produktionsutveckling (ML)
Source SetsDiVA Archive at Upsalla University
LanguageSwedish
Detected LanguageSwedish
TypeStudent thesis, info:eu-repo/semantics/bachelorThesis, text
Formatapplication/pdf
Rightsinfo:eu-repo/semantics/openAccess
RelationTRITA-ITM-EX ; 2020:215

Page generated in 0.002 seconds