रखरखाव और सर्विसिंग पर पैसे बचाने के लिए युक्तियाँ

पारंपरिक निश्चित {{0}अंतराल रखरखाव मॉडल अक्सर "एक {{1}आकार{{2}सभी के लिए फिट बैठता है" दृष्टिकोण का उपयोग करते हैं, जिससे अक्सर जनशक्ति और स्पेयर पार्ट्स की बर्बादी होती है। इसके विपरीत, "मांग पर रखरखाव" स्थिति वास्तविक उपकरण उपयोग आवृत्ति, लोड स्थितियों और परिचालन डेटा के आधार पर रखरखाव कार्यक्रम को गतिशील रूप से समायोजित करती है। घटकों की वास्तविक टूट-फूट का सटीक आकलन करके, यह विधि अनावश्यक विखंडन और प्रतिस्थापन से बचती है, जिससे स्रोत पर अप्रभावी रखरखाव लागत में कटौती होती है।

पारंपरिक निश्चित {{0}अंतराल रखरखाव मॉडल अक्सर "एक {{1}आकार{{2}सभी के लिए फिट बैठता है" दृष्टिकोण का उपयोग करते हैं, जिससे अक्सर जनशक्ति और स्पेयर पार्ट्स की बर्बादी होती है। इसके विपरीत, "मांग पर रखरखाव" स्थिति वास्तविक उपकरण उपयोग आवृत्ति, लोड स्थितियों और परिचालन डेटा के आधार पर रखरखाव कार्यक्रम को गतिशील रूप से समायोजित करती है। घटकों की वास्तविक टूट-फूट का सटीक आकलन करके, यह विधि अनावश्यक विखंडन और प्रतिस्थापन से बचती है, जिससे स्रोत पर अप्रभावी रखरखाव लागत में कटौती होती है।

 

स्थिति की निगरानी का एक अन्य प्रमुख लाभ स्पेयर पार्ट्स आपूर्ति श्रृंखला का अनुकूलन है। जब सिस्टम सटीक रूप से भविष्यवाणी करता है कि घिसे-पिटे हिस्सों जैसे कि सील या फिल्टर तत्वों का एक बैच अपने सेवा जीवन के अंत के करीब पहुंच रहा है, तो यह स्वचालित रूप से खरीद आदेशों को ट्रिगर कर सकता है, जिससे "सामान" को {{3}उपयोगकर्ता के लिए" सिर्फ {{6}समय (जेआईटी) आपूर्ति मॉडल में सक्षम किया जा सकता है। यह भागों को आँख मूँद कर जमा करने के पारंपरिक पैटर्न को तोड़ता है (एक "उपयोगकर्ता से {{9%) सामान" दृष्टिकोण, जिससे निष्क्रिय इन्वेंट्री में बंधी पूंजी में काफी कमी आती है, जबकि भागों की कमी के कारण होने वाले लंबे समय के डाउनटाइम को रोका जा सकता है।