Elektrik Bakım Yöneticisi Abdullah Said Şahin, bakım yönetiminde sezgisel yaklaşımların yerini analitik veriye dayalı sistemlerin aldığını belirterek; TPM’den kestirimci bakıma uzanan dönüşümün temelinde standartlaşma, ekip katılımı ve dijital altyapının bulunduğunu anlattı.
TPM’i bir bakım metodolojisinden öte, bir yönetim kültürü olarak ele aldığımızda sizce başarının en kritik unsuru nedir?
TPM’de kalıcı ve sürdürülebilir başarı için en önemli unsur bakım faaliyetlerinin yalnızca bakım departmanının işi olmaktan çıkıp organizasyonun ortak sorumluluğu haline gelmesidir. Üst yönetimin desteği, üretim operatörünün makineyi sahiplenmesi ve bakım ekibinin proaktif rol üstlenmesinin aynı hedefte buluşması gerektiğini düşünüyorum. Ortak paydada buluşabilmek için standartlar oluşturulmalı, bu standartlar periyodik olarak takip edilmeli, ekipler arası iletişim güçlendirilmeli, çalışan motivasyonu desteklenmeli ve yetkinliklerin gerekli seviyede tutulması sağlanmalıdır.
Ayrıca süreç takibi ve analizlerin veri üzerinden yapılması gerektiğini düşünüyorum. Kişisel yoruma dayalı aksiyonlar çoğu zaman gereksiz efora neden olabiliyor ve efektifliği azaltıyor. Bu nedenle günümüz çağına uygun izlenebilirlik, dijitalizasyon ve yapay zeka sistemleri ile de sistem desteklenirse başarı kaçınılmaz olacaktır.
TPM uygulamalarında en çok zorlanılan başlıklar hangileri? Bu noktada organizasyonel direnç nasıl aşılabilir?
Sahada en çok zorlanılan konuların başında uygulamaların sürekliliğinin sağlanması geliyor. Özellikle günlük üretim baskısı, ekip kapasitesinin kısıtlı olması ve alışkanlıklar TPM uygulamaları için doğal bir direnç oluşturabiliyor.
Bu direncin aşılması için ekip kapasitesine ve prosese uygun bir alt yapı oluşturulmalı, doğru aksiyonlar belirlenmeli, önceliklendirilme yapılmalı ve en önemlisi ekip üyeleri sürecin pasif uygulayıcısı değil aktif paydaşı haline getirilmelidir. 6 yıllık bakım alanındaki tecrübemle söyleyebilirim ki, çalışanlara sorumluluk verildiğinde, yetkinlikleri sistematik olarak geliştirildiğinde ve en önemlisi ürettikleri katma değer görünür olduğunda TPM uygulamaları çok daha hızlı benimseniyor.
Özetle organizasyonel direnç, doğru sistem, güçlü iletişim, görünür kazanımlar ve yoğun ekip katılımı ile yönetildiğinde yerini sahiplenmeye bırakıyor.
Otonom bakım, planlı bakım ve sürekli iyileştirme adımlarının sahada gerçekten işlemesi için hangi yapısal koşullar sağlanmalı?
Bu üç ayağın sahada sürdürülebilir şekilde çalışabilmesi için öncelikle standartlaşmış ve veriyle beslenen bir bakım altyapısı kurulmalı ve bununla birlikte üretim ve bakım ekipleri arası doğru iletişimin kurulması gerektiğini düşünüyorum. İletişim ortamının oluşması için ekip içi ve ekipler arası toplantılar oluşturulmalı ve iyileştirme aksiyonları periyodik olarak bu toplantılarda takip edilmelidir.
Çalışan katılımının artırılması ve mavi yaka ekiplerin iyileştirme süreçlerine aktif dahil edilmesi de kritik bir başarı faktörüdür. Çalışan katılımı, yetkinlik gelişimi ve yapılandırılmış takip mekanizmaları birlikte kurulduğunda otonom bakım ve sürekli iyileştirme uygulamaları çok daha hızlı organizasyon genelinde yerleşecektir.
Revizyon kararlarında “tam yenileme mi, kısmi iyileştirme mi?” ikilemi nasıl yönetilmeli? Bu kararları belirleyen teknik kriterler neler olmalı?
Revizyon kararlarının sezgisel değil, veri temelli verilmesi gerektiğini düşünüyorum. Makinenin arıza frekansı, proses kritikliği, yedek parça sürdürülebilirliği ve iyileştirme sonrası beklenen performans artışı birlikte değerlendirilmelidir. Burada yönetimin yaklaşımı ve bütçe perspektifi de belirleyici oluyor, yatırım geri dönüş süresi de hesaba katılarak değerlendirme yapılması gerekiyor.
Genelde tam yenileme bütçesi çok daha yüksek oluyor. Ben öncelikle veriye dayalı olarak makinenin problem çıkaran veya üretimi bitmiş kısımlarını detaylı çalışma yaparak analiz edip kısmi yenilemeyi önceliklendiriyorum. Bu kapsamda da birçok revizyon projesi yürüttüm. Eğer kısmi yenileme mümkün değilse tam yenileme seçeneğini değerlendirmeye alıyorum.
İzlenebilirlik çalışmaları bakım süreçlerinde şeffaflığı ve hesap verebilirliği nasıl etkiliyor? Bu durum bakım planlamasına nasıl yansıyor?
Tüm organizasyonlarda olduğu gibi bakım süreçleri için de izlenebilirlik en önemli ve olmazsa olmaz konulardan birisi. Hangi arızaya kimin, hangi parçayla, ne kadar sürede müdahale ettiği dijital olarak izlendiğinde bakım ekibinin kapasitesi ve yapılan işler görünür ve raporlanabilir oluyor.
Makine tarafı için de arıza geçmişi, müdahale süreleri ve ekipman performans trendleri görünür hale geldiğinde kararlar kişisel deneyimden ziyade kanıta dayalı verilere oturur. Bu sayede yalnızca arızayı gidermek yerine arızanın kök nedenini belirlemek ve tekrarını önleyecek doğru aksiyonları tanımlamak kolaylaşır.
Buna ilave olarak kestirimci bakımda dijitalleşme çalışmaları ile arıza olmadan önce arıza tespit edilebilir, böylelikle üretim duruşu olmadan müdahale edilebilir. Dijital kestirimci bakım çalışmaları benim de bakım alanındaki en önemli odak konularımdan bir tanesi. Bu kapsamda otomasyon yazılımını da bizzat kendim geliştirdiğim uygulamalarım mevcut.
Kritik makinelerdeki sıcaklık, vibrasyon ve tork gibi önemli parametreleri izlenmesi, sapma olduğunda sistemin otomatik olarak algılayıp uyarı vermesi ile birçok arıza erken aşamada tespit edilerek giderilmiş oluyor. Bu çalışmalar, bakım biriminin arızalara ayırdığı süreyi azaltarak bakım planlamasının daha etkin ve verimli yürütülmesine katkı sağlıyor.
Doğru yedek parçaya doğru zamanda ulaşabilmek için bakım organizasyonlarında hangi veri temelli yaklaşımlar öne çıkıyor?
Yedek parça yönetimi artık sezgisel stok yaklaşımından çıkıp analitik ve risk temelli modellere doğru evriliyor. Kritik yedek parçaların belirlenmesinde makine ve ekipmanların kritiklik analizi, arıza frekansı ve tedarik süresi birlikte değerlendirilmelidir. Bu sayede hangi parçaların stratejik stok kapsamında yönetileceği net şekilde belirlenebilir.
Bununla birlikte geçmiş tüketim verilerinin analizi, minimum–maksimum stok seviyelerinin dinamik olarak belirlenmesi ve tedarikçi performansının izlenmesi gibi veriler stok optimizasyonu için oldukça önemlidir.
Bunlara ilave olarak özellikle PLC, sensör ve sürücü gibi ekipmanlarda standardizasyonun artırılması için standart teknik şartname hazırlanmasını önerebilirim. Bu sayede proses açısından zorunlu değilse mevcut yedek havuzuyla uyumlu marka ve modellerin tercih edilmesi sağlanmış olacaktır.
Bu yaklaşım, stok çeşitliliğini kontrol altında tutarken yedek parça maliyetlerini düşürür ve kritik arızalarda doğru parçaya daha hızlı ulaşılmasına olanak sağlar.