Bakımda Stratejik KPI’lar ve Sektörel Dinamiklerin Yönetimi

Maxion Jantaş Bakım Müdürü Uğur İdgü, Endüstri 4.0 ile birlikte bakımın artık yalnızca arızaya müdahale eden bir operasyon olmaktan çıktığını; doğru KPI’lar, veri olgunluğu ve sektörel dinamiklerle yönetilen stratejik bir varlık yönetimi disiplinine dönüştüğünü ifade etti. EN 15341:2019 standardı çerçevesinde bakım performansının nasıl ölçülmesi gerektiğini ele alan İdgü, her sektör için geçerli tek bir başarı tanımı olmadığını; gerçekçi hedeflerin ancak içsel ve dışsal faktörler birlikte analiz edildiğinde anlam kazandığını kaydetti. İdgü’nün hazırladığı bu yazı, Bakım 4.0 yolculuğunda işletmelerin kendi sahalarına özgü performans dilini nasıl oluşturması gerektiğine ışık tutuyor.

BAKIM 4.0 VE PARADİGMA DEĞİŞİMİ

Endüstri 4.0 çağında bakım yönetimi; yalnızca teknik bir müdahale süreci değil, işletme kârlılığını, sürdürülebilirliği ve operasyonel güvenilirliği doğrudan etkileyen bir Varlık Yönetimi disiplinidir. Geleneksel "arızalanınca onar" (reaktif) yaklaşımı, yerini proaktif ve kestirimci stratejilere bırakırken; modern tesislerde bakım departmanları, plansız duruşları minimize eden ve varlık ömrünü maksimize eden bir "değer merkezi" olarak konumlanmaktadır. Bu dönüşümün başarısı, stratejik hedeflerle uyumlu metriklerin seçilmesi ve sektörel risklerin doğru analiz edilmesine bağlıdır.

DOĞRU KPI BELİRLEMEDE SEKTÖREL ZORLUKLAR

Bakım ve onarım süreçleri evrensel prensiplere sahip olsa da başarının kriteri sektörden sektöre keskin farklılıklar gösterir.

• Otomotiv: Tam zamanında üretim (JIT) stratejisi,
• Petrokimya: Güvenilirlik bazlı proses yönetimi,
• Havacılık: "Sıfır hata" metodolojisi,
• Gıda ve İlaç: Hijyen ve katı mevzuat uyumu,
• Enerji (Nükleer/Termik): Ulusal güvenlik ve kesintisizlik,
• Konaklama / Eğlence : Konfor ve müşteri memnuniyeti ön plandadır.

Tüm bu farklı beklentileri tek bir potada eriterek evrensel bir KPI seti oluşturmak zordur. Bu nedenle süreç, "Yönetim ve sektör bizden ne bekliyor?" sorusuna verilecek doğru cevapla başlamalıdır. Seçilen KPI’ların hesaplanmasında kullanılacak verinin doğruluğu ve erişilebilirliği, başarının temel anahtarıdır.

EN 15341:2019 STANDARDI VE PERFORMANS PARAMETRELERİ

Bakım yönetiminde uluslararası kabul görmüş en güçlü rehberlerden biri EN 15341:2019 "Maintenance - Maintenance Key Performance Indicators" standardıdır. Bu standart, 8 farklı kategoride 183 adet KPI önererek sektöre profesyonel bir çerçeve sunar.

Üretim Yönetim Yazılımları Hiyerarşisi

PERFORMANS SEVİYELERİNİ BELİRLEYEN KRİTİK FAKTÖRLER

Bir işletmenin performans hedeflerini başka bir işletmeyle doğrudan kıyaslamak, bağlam dikkate alınmadığında yanıltıcı olabilir. Hedeflerin gerçekçiliğini şu iki ana faktör grubu belirler:

A. Dışsal Faktörler:

- Çoğrafi Konum (ülke, şehir, bölge)

- Toplumsal Kültür

- İşgücü Maliyeti ve Politikaları

- Piyasa Koşulları, Pazar Durumu

- Kanunlar, Yönetmelikler, Yasal ve Sektörel düzenlemeler (havacılık, nükleer, ilaç, gıda vb.)

- Sektörel Dinamikler (otomotiv, savunma, konaklama vb.)

B. İçsel Faktörler:

- Şirket Kültürü

- Proses / Servis Tipi (ağır sanayi, hijyen, yüksek risk vb.)

Sahadan Veriye, Arızadan Öngörüye Uzanan Dönüşüm

İçeriği Görüntüle

- Ürün / Servis Çeşitliliği (200 farklı ürün, 10.000 farklı müşteri vb.)

- İşletmenin Büyüklüğü (1 milyon m2, 1.000 oda, 500 bin TEP Enerji tüketimi vb.)

- Kapasite Kullanım Oranı

- Makine Parkurunun Yaşı ve Karmaşıklığı

- Yapılan İşin Kritikliği/ Hassasiyeti (Cm, Cmk Makine Yeterlilik)

ANALİZ: GÖRELİ BAŞARI VE HEDEF BELİRLEME

Bir işletme için başarı kabul edilen bir değer, bir diğeri için felaket olabilir. Örneğin:

• MTBF (Arızalar Arası Ortalama Süre): Bir tekstil fabrikasında 24 saatlik MTBF kabul edilebilirken, kesintisiz güç gerektiren bir termik santralde bu durum sürdürülemezdir.
• MTTR (Ortalama Onarım Süresi): Bir nükleer tesiste 5 dakika üstü MTTR ölümcül sonuçların yaşanacağı bir metrik iken, başka bir tesiste 50 dakika MTTR ulaşılması istenilen bir hedef olabilir.
• %FR (Arızalar Oranı): Bir işletmede %5 arıza oranı ulaşılması hedeflenen bir ideal seviye iken, diğer işletmede %0,1 üstü kabul edilemeyecek bir arıza oranı olabilir.
• Cm, Cmk (Makine Yeterlilik): Özellikle hassas toleranslarla çalışan ve SPC (Statistical Process Control) sistemiyle yönetilen CNC tezgahların performansının sürdürülebilirliğinde kritik bir rol üstlenir. Bu disiplinle çalışan işletmelerde tezgahların geometrik kararlılığının korunması öncelikli hale geldiği için, bakım müdahaleleri daha sıkı standartlarla ve daha detaylı prosedürlerle yürütülür. Bu durum, SPC uygulamayan işletmelere kıyasla bakım için harcanan zamanın ve toplam bakım maliyetinin daha yüksek seviyelerde gerçekleşmesine neden olmaktadır.

KPI SEÇİMİNDE "VERİ OLGUNLUĞU" VE DİJİTALLEŞME İLİŞKİSİ

Performans kriterlerinin belirlenmesi kadar, bu kriterleri ortaya koyan verilerin hangi yöntemlerle toplandığı da metriğin güvenilirliğini belirler. Manuel olarak tutulan formlar ve kişisel beyana dayalı veri girişi, KPI sonuçlarında %20 ile %30 arasında sapmaya neden olabilir.

• Veri Doğruluğu: Endüstri 4.0 çağında, bir bakım yöneticisinin en büyük yardımcısı Bakım Yönetim Yazılımları (CMMS) ve bununla entegre çalışan üretim yönetim sistemleri (MES) ve kurumsal kaynak planlama (ERP) yazılımlarıdır.
• Otonom Veri Akışı: Mevcut yönetim sistemi yazılımlarının arıza anında makine ve tesis için otomatik olarak iş emri açması, insan hatasını ortadan kaldırarak %FR, MTTR ve MTBF verilerinin saf ve gerçekçi olmasını sağlar.
• Saha Verilerinin Otomasyonu: SCADA ve Sensör Katmanı; Veri olgunluğunun en üst seviyesi, insan faktörünün veri döngüsünden tamamen çıkarıldığı "Saha Otomasyon Katmanı"dır. SCADA sistemlerinin CMMS ve MES ile tam entegrasyonu; arıza duruşlarını, çevrim sürelerini ve duruş kodlarını doğrudan sahadan çekerek verideki subjektif yorum riskini elimine eder.
• Gerçek Zamanlı Durum İzleme: Sahadan gelen gerçek zamanlı, titreşim, sıcaklık, debi, basınç ve akım gerilim gibi veriler, bakım departmanlarının sadece "Arıza Sayısı" veya "Duruş Süresi" gibi reaktif metriklere odaklanması yerine; Varlık Sağlık Endeksi (AHI) ve Kalan Faydalı Ömür (RUL) gibi proaktif göstergeleri izlemesine olanak tanır. Bu entegrasyon, bakım stratejisini "planlı periyodik" modelden, veriye dayalı "kestirimci" modele dönüştürerek operasyonel mükemmelliği standardize eder.

SONUÇ

Bakım onarımda doğru KPI seçimi, yalnızca bir rakam takibi değil, işletmenin geleceğine yön veren stratejik bir karardır. Başarı; içsel ve dışsal faktörler ile teknolojinin getirdiği özgün şartları analiz ederek, işletmeye en uygun ve ulaşılabilir hedefleri koymakla mümkündür. Başkalarının "nirvana"sı, sizin için sadece başlangıç noktası olabilir; bu nedenle "veri ile konuşan" ama "gerçeği kendi sahasında analiz eden" bir yönetim anlayışı esastır.

Yıllar içinde en çok kullandığım bakım performans kriterleri aşağıdaki gibidir:

Bakım Bütçe Oranı [%]= (Toplam Bakım Onarım Bütçesi / Fabrika Yerine Koyma Maliyeti) x 100

Spesefik Bakım Harcaması [Euro / (Adet_Kg_m)] = (Toplam Bakım Onarım Harcaması / Toplam Üretim Miktarı [Adet, kg, metre…])

Yedek Parça Stok Seviyesi [%]= (Toplam Yedek Parça Stok Seviyesi Bütçesi / Fabrika Yerine Koyma Maliyeti) x 100

Arıza Oranı [%] = (Toplam Arıza Süresi / (Toplam Makine/Tesis Çalışma Süresi)) x 100

MTTR [Saat] = (Toplam Arıza Süresi / Toplam Arıza Sayısı)

MTBF [Saat] = ((Toplam Makine/Tesis Çalışma Süresi)) / Toplam Arıza Sayısı )