– Netikėtas sunkvežimio gedimas gali kainuoti tūkstančius eurų. Kiek dažnai tokios prastovos nutinka transporto įmonėse?
– Gana reguliariai – ypač ten, kur parkas intensyviai eksploatuojamas. Vidutinio dydžio įmonėse netikėti techniniai sutrikimai gali paveikti dalį transporto priemonių kelis kartus per metus. Didesniuose vilkikų parkuose su nenumatytais gedimais susiduriama praktiškai nuolat.
Dažnumas priklauso nuo transporto priemonių amžiaus, eksploatacijos intensyvumo ir priežiūros kokybės. Tačiau visiškai išvengti tokių prastovų šiandien nepavyksta nė vienai įmonei.
– Kiek vidutiniškai kainuoja viena neplanuota prastova – tik remontas, be netiesioginių nuostolių?
– Tai labai priklauso nuo gedimo pobūdžio. Paprastesni gedimai, tokie kaip stabdžių kaladėlių keitimas, padangų pažeidimai ar smulkūs važiuoklės sutrikimai, gali kainuoti kelis šimtus eurų, tačiau rimtesni – susiję su varikliu, transmisija ar stabdžių sistema – gali lengvai viršyti ir keletą tūkstančių eurų.
– Kokius transporto priemonių duomenis galima stebėti realiu laiku ir kaip jie padeda prognozuoti gedimus?
– Šiandien galima stebėti labai daug: variklio darbą, kuro sąnaudas, temperatūrą, padangų slėgius, stabdžių sistemos būklę, akumuliatoriaus įtampą, klaidų kodus – ir tai toli gražu ne viskas. Pridėkite dar vairavimo intensyvumą ir transporto apkrovą.
Kai šie duomenys analizuojami nuolat, anksti matyti nukrypimai nuo normalaus veikimo – neįprastas temperatūros kilimas, didėjančios sąnaudos, nuskaitomi DTC kodai. Tai leidžia planuoti techninę priežiūrą iš anksto, o ne reaguoti jau po fakto.
– Kiek tiksliai technologijos gali „nuspėti” artėjantį gedimą – ar tai jau realybė, ar dar ateities vizija?
– Realybė – jau šiandien. Tiesa, svarbu suprasti, ką tiksliai technologijos prognozuoja. Jos dažniausiai nenurodo tikslios gedimo datos, o signalizuoja, kad tam tikras komponentas pradeda veikti neefektyviai arba artėja prie nusidėvėjimo ribos.
Analizuojant istorinius ir realaus laiko duomenis galima pastebėti pasikartojančius veikimo modelius ir iš anksto planuoti priežiūrą. Dirbtinis intelektas šią analizę dar pagreitina – rizikos signalai atpažįstami greičiau ir tiksliau.
– Sakote, jau realybė. Bet kiek transporto įmonių Lietuvoje tai iš tikrųjų naudoja šiandien?
– Apie tikslius skaičius kalbėti dar ankstoka, mat šiandien Lietuvoje situacija gana fragmentuota. Didesnės transporto įmonės greičiau imasi šio klausimo ir naudoja telematikos duomenis bei pradeda žengti į prognozuojamąją priežiūrą, tačiau mažesnėse ar mažiau skaitmenizuotose įmonėse tokia praktika dar tik formuojasi.
Sakyčiau, kad Lietuvos rinka yra pereinamajame etape. Duomenų rinkimas – jau po truputį tampa standartu, bet jų išnaudojimas gedimų prognozavimui dar nėra plačiai išvystytas. Tai natūralu – išmaniosios technologijos logistikoje vis dar laikomos palyginti nauju etapu, tačiau jų svarba sparčiai auga, nes jos tiesiogiai siejasi su įmonių efektyvumu ir konkurencingumu .
Kita vertus, tendencija aiški – artimiausiais metais tokių sprendimų naudojimas tik didės. Prognozuočiau, kad netrukus skaičiuosime dešimtimis arba net daugiau įmonių, kurios sėkmingai naudoja naujausias technologijas.
– Kokie dažniausi signalai rodo, kad transporto priemonė netrukus gali sugesti?
– Dažniausiai tai palaipsniui blogėjantys parametrai: kylanti variklio ar aušinimo sistemos temperatūra, mažėjantis alyvos slėgis, didėjantis kuro suvartojimas, nestabilus stabdžių ar elektros sistemų veikimas. Taip pat – sumažėjusi variklio trauka ir dažnėjantys įspėjamieji pranešimai.
Problema ta, kad vienas toks signalas gali nieko nerodyti. Bet kai jų keletas ima atsirasti vienu metu – tai jau aiškus ženklas, kad reikia veikti.
– Ar transporto įmonės jau pereina nuo tradicinės techninės priežiūros prie prognozuojamosios?
– Tendencija aiški – taip. Vis daugiau įmonių pereina nuo priežiūros pagal iš anksto nustatytus grafikus prie sprendimų, paremtų realiais eksploatacijos duomenimis. Kitaip tariant – nuo „servisas kas tiek tūkstančių kilometrų” prie „servisas tada, kai duomenys rodo, kad reikia”.
– Kiek finansiškai gali skirtis laiku pastebėtas gedimas nuo to, kuris įvyksta kelyje?
– Skirtumas gali būti labai didelis. Laiku suplanuota techninė priežiūra dažnai kainuoja kelis kartus mažiau nei nenumatytas gedimas kelyje – nes tuomet tenka padengti ne tik remontą, bet ir vėlavimus, neįvykdytus užsakymus, skubų techniko iškvietimą. Kartais – ir baudas.
Tikslūs skaičiai priklauso nuo gedimo pobūdžio ir transporto priemonės tipo, tačiau principas paprastas: prevencija visada pigesnė už gaisro gesinimą.
– „Kelis kartus mažiau” – o konkrečiau?
– Vėlgi, viskas priklauso nuo gedimo pobūdžio. Tačiau kalbant apie tipinius atvejus, skirtumas dažnai siekia nuo dviejų iki kone penkių kartų. Pavyzdžiui, jei laiku pastebimos aušinimo sistemos problemos, jų sutvarkymas servise gali kainuoti iki tūkstančio eurų.
Tačiau jei tas pats gedimas ignoruojamas ir įvyksta kelyje, situacija gali baigtis variklio perkaitimu ar rimtesniu komponentų pažeidimu – tuomet vien remontas gali kainuoti 2–4 tūkst. eurų ar daugiau.
Pridėjus prastovą, galimus vėlavimus ar papildomą logistikos perplanavimą, bendras skirtumas gali dar išaugti dvigubai.
– Kiek iš anksto technologijos gali perspėti apie galimą gedimą – valandomis, dienomis ar savaitėmis?
– Priklauso nuo gedimo pobūdžio, tačiau šiuolaikinės sistemos dažnai leidžia rizikos signalus pastebėti dar likus dienoms ar net savaitėmis iki realaus sutrikimo. Kalbame ne apie tikslią gedimo datą, o apie ankstyvus veikimo pokyčius, rodančius didėjančią riziką.
Dirbtinio intelekto sprendimai čia ypač naudingi – jie nuolat analizuoja didelius techninių parametrų kiekius, pastebi net smulkius nukrypimus ir signalizuoja, kurioms transporto priemonėms reikėtų skirti daugiau dėmesio. Vadybininkas gauna aiškų vaizdą – ne duomenų srautą, o konkrečius prioritetus.
– Ar tokios sistemos padeda planuoti techninę priežiūrą taip, kad transportas kuo mažiau stovėtų servise?
– Taip, ir tai vienas apčiuopiamesnių praktinių privalumų. Kai žinai iš anksto, kada ir kokia priežiūra bus reikalinga, gali pasirinkti mažiausiai veiklą trikdantį laiką ir iš anksto užsisakyti reikiamas dalis. Atvažiavus į servisą – viskas jau vietoje, nėra laukimo.
Tai ne tik taupo laiką, bet ir leidžia geriau planuoti reisus – žinai, kurios transporto priemonės bus laikinai nepasiekiamos, ir gali paskirstyti užduotis atitinkamai.
– Kiek sudėtinga integruoti tokias sistemas į jau turimą autoparko valdymą?
– Sudėtingumas priklauso nuo to, kiek skaitmenizuoti jau esami procesai. Įmonėms, kurios jau naudoja telematikos ar transporto valdymo sistemas, naujų sprendimų diegimas paprastai vyksta gana sklandžiai – galima eiti etapais, o ne keisti viską iš karto.
Svarbiausia – duomenų kokybė ir sistemų suderinamumas. Šiuolaikiniai sprendimai kuriami taip, kad papildytų tai, kas jau naudojama, o ne pakeistų. Tai leidžia įmonėms pereiti prie pažangesnio valdymo palaipsniui – be didelių sutrikimų kasdienėje veikloje.
– Kas nutinka, kai integracija nepavyksta? Kokios dažniausios klaidos, kurias daro įmonės diegdamos tokias sistemas?
– Dažniausiai problema būna ne pačioje technologijoje, o pasiruošime jai. Integracija nepavyksta tada, kai tikimasi greito rezultato, bet neįsivertinama, kad tai yra pokytis visame veikimo modelyje, o ne tik naujas įrankis.
Įmonės dažnai tikisi visko per greitai – kad vieną dieną sprendimas įdiegtas, o kitą jau bus matomas rezultatas. Tačiau, kaip ir su bet kuria naujove, įmonės komandai reikia laiko prisitaikyti. Jei to laiko nesuteikiama, procesai tampa neaiškūs, o sistema lieka neišnaudota.
Taip pat dažna klaida – nekeisti darbo principo. Nors šiandien dirbtinis intelektas pats geba analizuoti duomenis ir parodyti, kur yra problemos, dalis įmonių pamiršta tai ir net įsidiegdami naujovęs, vadovaujasi senais įpročiais ir šių galimybių neišnaudoja.
Kitaip tariant, technologija pati savaime problemų neišsprendžia – ji suteikia įrankius. Rezultatas atsiranda tada, kai įmonė pasiruošia pokyčiui ir pradeda jais realiai naudotis.
