コンベヤのアップグレードを正当化するパート 2: 確実に良い結果をもたらす

R. Todd Swinderman、PE / 名誉社長 / Martin Engineering

この 2 部構成のシリーズの第 1 部では、コンベア機器のアップグレードに関する提案書の作成を担当する監督者またはマネージャーが、説得力のある議論を作成し、資本支出に対する現実世界の期待値を設定する方法について説明しました。 パート 2 は、プロジェクトを正当化するために適切なデータが確実に収集され、将来の提案も受け入れられるように関係者との信頼を構築することを目的としています。

「適切なデータを収集し、説得力のある議論を提示することは、ほとんど芸術の一種です」と Martin Engineering のプロセス エンジニアである Dan Marshall 氏は述べています。 「最初の数回はイライラして退屈になるかもしれません。 しかし、拒否されたものも含め、同社の過去の提案の一部を見直すことは常に勉強になります。 提案された機器のメーカーと協力することも非常に役立ちます。」

適切な KPI の選択パフォーマンスの測定にはデータが必要なため、最も関連性の高い主要業績評価指標 (KPI) を決定することが重要です。 これらの測定は、関係者が情報に基づいて予算を決定できるように証拠を作成するのに役立ちます。 単一の機器から複数のコンポーネントを含むプロジェクト全体に至るまで、KPI はパフォーマンスを評価し、目標の設定に役立つ戦略的プロセスの一部である必要があります。 視覚効果を得るためにグラフやチャートで表示されることが多いパフォーマンス測定は、簡単に認識して吸収できる目標に関連する傾向と進捗状況を伝えます。[1] KPI には先行と遅行の 2 種類があります。 主要な KPI は、平均故障間隔 (MTBF) など、予定外のダウンタイムを引き起こす可能性のある将来の問題を示すものです。 遅れている KPI は、「事後対応メンテナンス」などのダウンタイム中またはダウンタイム後に発生する KPI です。 KPI のデータ収集には妥当な期間が必要であり、場合によっては 1 年以上にわたる場合があることに注意してください。 パフォーマンス指標の失敗または成功を測定するためのベンチマークは不可欠です。 一括処理 KPI の一般的なタイプ:1) 予定外のダウンタイム – 緊急停止中の人件費とサービス費用は、従業員が他の重要な業務から解放されず、請負業者が競争力のある見積もりを提示する時間がある場合、計画的な停止時間よりも 3 ～ 7 倍高価になると推定されています。 たとえば、石炭火力発電所のシステム可用性がわずか 1% 異なるだけで、年間収益が 100 ～ 200 万米ドルに相当する可能性があります。 予定外の停止がたとえ最短であっても、そのコストは法外に高くなります。ダウンタイムのコストを計算する場合、含めるべき一般的な費用は次のとおりです。 機会損失（販売機会の逸失、供給ラインへの影響など）B. 交換用コンポーネントの購入C. メンテナンスの労力 D. 下請け業者の労力 E. コンサルティングおよびエンジニアリング料金 F. テストと分析2) 人件費と手数料 – これらは予定外のダウンタイムのコストを決定する際に含まれていますが、先行 KPI と遅行 KPI の両方であり、保留中のプロジェクトの実行可能性を判断するための重要な予算項目です。 対象のプロジェクト コンポーネントに関連するすべてのメンテナンスは、コンポーネントにつながるシステムの保守やコンポーネントからのシステムの保守を含め、ログに記録する必要があります。 3) 直接コストと間接コスト – 直接コストには人件費が含まれる場合がありますが、通常は交換用の機器、請負業者のコスト、生産損失および傷害もカバーされます。 間接コストとは、怪我や事故の結果として生じる調査と和解、エネルギー使用量の増加、保険料の増加、MSHA または OSHA の罰金、および士気の低下などの質的コストです。 4) MTBF – 平均故障間隔は、予定外の故障と故障の間の平均稼働時間です。停電。 これは、安全性と機器設計を測定するための重要な性能指標であり、既存の機器と比較した新しい機器の予防効果 (ROP) を決定するのに役立ちます。[2] ROP は、労働安全衛生の潜在的な経済的成功を抽象的に表現したものです。 より優れた ROP を備えた機器は一般に高品質であり、メンテナンスの必要性も少なくなります。 購入価格は若干高くなることが予想されるため、MTBF はコストと安全上の利点を正当化するための鍵となります。 MTBF を計算するには、システムまたは機器の履歴を確認し、各故障間の時間を集計し、それらを加算して期間数で割ります。 たとえば、6 つの障害の間には 5 つの稼働期間があるため、合計稼働時間が 22 日の場合、それを 5 で割ると、平均は 4.4 日になります。 データセットの影響を高めるには、各ダウンタイム期間の労働者の数と工数を追加し、人件費の直接コストを計算します。 【図1】