Tekst źródłowy strony Analiza wydajności parku maszynowego

{{infobox4
|list1=
<ul>
<li>[[Projektowanie eksperymentów]]</li>
<li>[[Gospodarka magazynowa]]</li>
<li>[[Centrum kosztów i jego kontrola]]</li>
<li>[[ABC]]</li>
<li>[[Analiza kosztów parku maszynowego]]</li>
<li>[[Przepustowość]]</li>
<li>[[Efekt skali]]</li>
<li>[[Koszty produkcji]]</li>
<li>[[Techniki oceny eksperckiej]]</li>
</ul>
}}

'''Analiza wydajności parku maszynowego''' ma na celu ocenę efektywności i wydajności tego zasobu, co pozwala na identyfikację obszarów do poprawy oraz optymalne wykorzystanie dostępnych zasobów. W dzisiejszych czasach, kiedy [[konkurencja]] jest coraz większa, przedsiębiorstwa muszą być w stanie zapewnić jak najwyższą [[wydajność]] swojego parku maszynowego, aby móc konkurować na rynku. Analiza wydajności parku maszynowego pozwala na ocenę, jak efektywnie wykorzystywane są dostępne maszyny, czy nie ma zbędnych przestojów czy problemów technicznych, które mogą wpływać na wydajność produkcji.

==Analiza stanu technicznego maszyn i urządzeń==
===Wartość brutto maszyn i urządzeń jako wskaźnik stanu technicznego===
Analiza stanu technicznego maszyn i urządzeń jest kluczowa dla oceny wydajności parku maszynowego. Jeden z istotnych wskaźników, który może być wykorzystany w tej analizie, to [[wartość]] [[brutto]] maszyn i urządzeń. Wartość ta odzwierciedla aktualną wartość rynkową tych aktywów i może być używana jako [[wskaźnik]] ich stanu technicznego. Maszyny i urządzenia o wyższej wartości brutto są zazwyczaj w lepszym stanie technicznym, co może wpływać na ich wydajność.

===Wskaźnik zużycia maszyn jako miara wykorzystania zasobów===
Wskaźnik zużycia maszyn jest kolejnym istotnym elementem analizy wydajności parku maszynowego. Mierzy on, w jaki sposób maszyny są wykorzystywane i jak intensywnie są eksploatowane. Maszyny, które są intensywnie używane, mogą szybciej się zużywać i być bardziej podatne na awarie. Z kolei maszyny, które są słabo wykorzystywane, mogą być niewydajne i nieprzystosowane do potrzeb produkcji. Wskaźnik zużycia maszyn jest zatem istotnym miernikiem, który pozwala ocenić efektywne wykorzystanie zasobów.
<google>t</google>

===Analiza kosztów utrzymania maszyn i urządzeń===
Analiza kosztów utrzymania maszyn i urządzeń jest kolejnym kluczowym elementem analizy wydajności parku maszynowego. [[Koszty]] utrzymania obejmują koszty napraw, konserwacji, części zamiennych itp. Wysokie koszty utrzymania mogą wskazywać na konieczność częstszych napraw i częstszych awarii, co może wpływać negatywnie na wydajność parku maszynowego. Analiza tych kosztów może pomóc w identyfikacji obszarów, w których należy podjąć działania w celu poprawy wydajności maszyn i urządzeń.

==Wskaźniki efektywności technicznej (OEE)==
===Wprowadzenie do OEE jako wskaźnika wydajności maszyn===
Wskaźniki efektywności technicznej, znane również jako [[wskaźnik OEE]] (Overall Equipment Effectiveness), są ważnym narzędziem w analizie wydajności parku maszynowego. OEE jest miarą, która wskazuje, w jaki sposób maszyny są wykorzystywane w zakresie dostępności, wykorzystania i jakości. Wysoka wartość OEE oznacza, że maszyny są dostępne w większości czasu, są wykorzystywane w pełni i produkują wysoką [[jakość]] produktów.

===Znaczenie dostępności, wykorzystania i jakości w analizie OEE===
[[Dostępność]], wykorzystanie i jakość są trzema składowymi, które wpływają na wartość OEE. Dostępność odnosi się do czasu, w którym maszyny są dostępne do pracy. Im wyższa dostępność, tym większa szansa na ciągłą produkcję. Wykorzystanie odnosi się do efektywności wykorzystania maszyn. Im wyższe wykorzystanie, tym lepiej wykorzystane są [[zasoby]]. Jakość odnosi się do jakości produkowanych przez maszyny wyrobów. Im wyższa jakość, tym mniejsze straty i [[odpady]].

===Prognozowanie awarii===
[[Prognozowanie]] awarii jest ważnym elementem analizy wydajności parku maszynowego. Wykorzystanie odpowiednich technik prognozowania awarii pozwala na identyfikację maszyn i urządzeń, które są bardziej podatne na awarie. Dzięki temu można podjąć odpowiednie [[działania zapobiegawcze]] i zminimalizować [[ryzyko]] awarii. Prognozowanie awarii oparte na analizie danych historycznych i monitorowaniu stanu technicznego maszyn może pomóc w zwiększeniu efektywności parku maszynowego.

W analizie parku maszynowego można wykorzystać różne metody prognozowania awarii, takie jak analiza trendów, analiza trwałości, [[metody statystyczne]] itp. Analiza trendów polega na monitorowaniu wskaźników stanu technicznego maszyn i identyfikowaniu wzorców, które mogą wskazywać na możliwość awarii w przyszłości. Analiza trwałości polega na analizie danych historycznych i identyfikacji trwałości maszyn i urządzeń. Metody statystyczne mogą być wykorzystane do modelowania i prognozowania awarii na podstawie danych historycznych. Wykorzystanie tych metod pozwala na zapobieganie awariom i minimalizowanie wpływu na wydajność parku maszynowego.

===Planowanie modernizacji===
[[Planowanie]] modernizacji jest kluczowym elementem analizy wydajności parku maszynowego. [[Park maszynowy]], który nie jest aktualizowany i nie jest dostosowany do nowych technologii i wymagań produkcji, może być niewydajny i niekonkurencyjny. Planowanie modernizacji pozwala na identyfikację maszyn i urządzeń, które wymagają modernizacji lub wymiany. Dzięki temu można zwiększyć wydajność produkcji, poprawić jakość produktów i zminimalizować koszty utrzymania.

[[Decyzja]] o modernizacji lub wymianie maszyn i urządzeń powinna być podejmowana na podstawie analizy ich wydajności, kosztów utrzymania i efektywności. Jeśli maszyny są przestarzałe, nieefektywne i kosztowne w utrzymaniu, warto rozważyć modernizację lub wymianę. Jeśli [[modernizacja]] może przynieść wymierne korzyści, takie jak większa wydajność, większa dostępność czy niższe koszty utrzymania, warto podjąć takie działania. Planowanie modernizacji powinno być integralną częścią analizy wydajności parku maszynowego.

===Analiza danych produkcyjnych===
[[Analiza danych]] produkcyjnych jest niezwykle istotna dla identyfikacji obszarów, w których można poprawić wydajność parku maszynowego. [[Dane]] produkcyjne obejmują takie [[informacje]] jak czas cyklu, ilość wyprodukowanych produktów, jakość, zużycie energii itp. Analiza tych danych pozwala na identyfikację obszarów, w których można zastosować ulepszenia, zmiany procesów czy [[innowacje]] technologiczne. Analiza danych produkcyjnych jest niezbędna do podejmowania informowanych decyzji i doskonalenia parku maszynowego.

W analizie wydajności parku maszynowego warto analizować różne dane produkcyjne. Przykłady takich danych to czas cyklu, czyli czas potrzebny na wykonanie jednego cyklu produkcji, ilość wyprodukowanych produktów na jednostkę czasu, jakość produktów mierzona np. liczbą wadliwych produktów, zużycie energii, koszty utrzymania itp. Analiza tych danych pozwala na identyfikację słabych punktów i obszarów, w których można poprawić wydajność parku maszynowego.

==Dodatkowe czynniki wpływające na wydajność parku maszynowego==
===Szkolenie personelu===
Wydajność parku maszynowego w dużej mierze zależy od [[umiejętności]] personelu odpowiedzialnego za obsługę maszyn. Dlatego [[szkolenie personelu]] jest kluczowym czynnikiem wpływającym na [[efektywność]] parku maszynowego. Pracownicy powinni być dobrze przeszkoleni w zakresie obsługi, konserwacji i naprawy maszyn, aby zapewnić ich prawidłowe [[działanie]]. Szkolenie personelu powinno obejmować zarówno teoretyczne jak i praktyczne aspekty pracy z maszynami. [[Wiedza]] na temat właściwego ustawienia, konfiguracji i regulacji maszyn oraz umiejętność diagnozowania i usuwania awarii jest niezbędna dla utrzymania wysokiej wydajności parku maszynowego.

Brak odpowiedniego szkolenia personelu może prowadzić do wielu problemów związanych z wydajnością parku maszynowego. Pracownicy mogą nieumiejętnie obsługiwać maszyny, co może prowadzić do błędów, nieprawidłowych ustawień czy nadmiernego zużycia części. Brak wiedzy na temat konserwacji i naprawy maszyn może prowadzić do opóźnień w przypadku awarii oraz zwiększonej ilości czasu przestoju maszyn. Ponadto, nieumiejętne korzystanie z maszyn może prowadzić do uszkodzeń, które wymagają kosztownych napraw lub wymiany maszyn. W rezultacie, brak odpowiedniego szkolenia personelu może negatywnie wpływać na wydajność parku maszynowego i generować dodatkowe koszty dla przedsiębiorstwa.

===Planowanie zapasów części zamiennych===
Dostępność części zamiennych ma kluczowe znaczenie dla utrzymania wydajności parku maszynowego. Awarie maszyn mogą wystąpić w każdej chwili, a czas naprawy jest często krytyczny dla procesu produkcyjnego. Dlatego istotne jest odpowiednie planowanie zapasów części zamiennych, aby uniknąć przestojów maszyn spowodowanych brakiem niezbędnych części. Brak dostępności części zamiennych może prowadzić do nieplanowanych przestojów, które mają negatywny wpływ na wydajność parku maszynowego oraz generują dodatkowe koszty dla przedsiębiorstwa.

Planowanie zapasów części zamiennych wymaga analizy wydajności parku maszynowego oraz identyfikacji najbardziej narażonych na awarie i najważniejszych komponentów maszyn. Przydatnym narzędziem w tym procesie jest analiza historycznych danych dotyczących awarii i zużycia części zamiennych. Na podstawie tych danych można prognozować [[zapotrzebowanie]] na części zamiennych i określić optymalną ilość zapasów. Ważne jest również nawiązanie dobrych relacji z dostawcami części zamiennych, aby zapewnić szybką dostawę w przypadku awarii. Planowanie zapasów części zamiennych powinno być integralną częścią strategii zarządzania parkiem maszynowym i mieć na celu minimalizację przestojów i zwiększenie wydajności.

===Monitoring zużycia energii===
[[Monitoring]] zużycia energii przez maszyny jest istotnym czynnikiem wpływającym na wydajność parku maszynowego. Maszyny zużywają znaczną ilość energii, a optymalne wykorzystanie energii jest kluczowe dla zwiększenia efektywności energetycznej i obniżenia kosztów produkcji. [[Monitorowanie]] zużycia energii pozwala na identyfikację obszarów, w których można oszczędzać energię, oraz na wczesne wykrywanie ewentualnych problemów z wydajnością maszyn. Dzięki monitorowaniu zużycia energii można również ocenić efektywność działań podejmowanych w celu poprawy wydajności parku maszynowego.

[[Identyfikacja]] obszarów, w których można oszczędzać energię, wymaga analizy danych dotyczących zużycia energii przez poszczególne maszyny. Istnieje wiele czynników wpływających na zużycie energii, takich jak nieprawidłowe ustawienia, nadmierna prędkość, niewłaściwe wykorzystanie maszyn itp. Analiza danych pozwala na identyfikację maszyn o wysokim zużyciu energii oraz na zrozumienie przyczyn tego zjawiska. Na podstawie tych informacji można podejmować odpowiednie działania, takie jak poprawa ustawień maszyn, wprowadzenie procedur oszczędzania energii czy modernizacja maszyn. Monitoring zużycia energii jest niezbędny dla skutecznej analizy wydajności parku maszynowego i podejmowania działań mających na celu zwiększenie efektywności energetycznej.

===Analiza wskaźników jakości===
Analiza wskaźników jakości jest ważnym narzędziem w identyfikacji problemów z wydajnością maszyn. Wskaźniki jakości odzwierciedlają jakość produkowanych wyrobów i mogą wskazywać na ewentualne problemy z maszynami. Niskie wskaźniki jakości mogą sugerować nieprawidłowe działanie maszyn, błędy w procesie produkcyjnym czy niewłaściwe ustawienia. Analiza wskaźników jakości pozwala na identyfikację nieprawidłowości i podejmowanie działań naprawczych w celu poprawy jakości produkowanych wyrobów oraz wydajności parku maszynowego.

Poprawa jakości produkowanych wyrobów za pomocą analizy wskaźników jakości wymaga systematycznego monitorowania i analizy danych dotyczących jakości. Wskaźniki jakości można analizować w odniesieniu do poszczególnych maszyn, procesów produkcyjnych, surowców czy pracowników. Na podstawie analizy wskaźników jakości można identyfikować obszary wymagające poprawy i podjąć odpowiednie działania. Odpowiednie szkolenie personelu, konserwacja maszyn, [[kontrola]] jakości surowców czy wprowadzenie procedur zapobiegawczych są przykładami działań, które mogą przyczynić się do poprawy jakości produkowanych wyrobów i wydajności parku maszynowego.

===Współpraca z dostawcami===
Współ[[praca]] z dostawcami maszyn i urządzeń ma kluczowe znaczenie dla poprawy wydajności parku maszynowego. Dostawcy mogą dostarczyć nie tylko wysokiej jakości maszyny, ale także wsparcie techniczne i serwisowe. Dobrzy dostawcy będą w stanie doradzić w zakresie doboru odpowiednich maszyn, udzielić szkoleń personelowi oraz zapewnić niezbędne części zamiennych w razie awarii. [[Współpraca]] z dostawcami może przyczynić się do zwiększenia niezawodności maszyn, skrócenia czasu przestoju oraz poprawy wydajności parku maszynowego.

Dobra współpraca z dostawcami maszyn i urządzeń przynosi wiele korzyści dla przedsiębiorstwa. Przede wszystkim, dostawcy mogą dostarczyć wysokiej jakości maszyny, które są niezbędne do zapewnienia wysokiej wydajności parku maszynowego. Ponadto, dobry kontakt z dostawcami umożliwia szybką reakcję w przypadku awarii, co minimalizuje przestoje i koszty związane z naprawą maszyn. Współpraca z dostawcami może również umożliwić korzystanie z najnowszych rozwiązań technologicznych i innowacji, które mogą przyczynić się do poprawy wydajności i konkurencyjności przedsiębiorstwa.

==Metody i narzędzia analizy wydajności parku maszynowego==
'''TPM, czyli [[Total Productive Maintenance]]''', jest jednym z najważniejszych narzędzi wykorzystywanych w zarządzaniu wydajnością parku maszynowego. Jej głównym celem jest zapewnienie maksymalnej dostępności i sprawności maszyn, minimalizacja strat czasu oraz eliminacja awarii. [[Wdrożenie]] metody TPM przynosi wiele korzyści, w tym skrócenie czasu przestoju maszyn, zwiększenie ich wydajności oraz poprawę jakości produkowanych wyrobów.

Wdrożenie TPM w analizie parku maszynowego wymaga przede wszystkim przeprowadzenia audytu maszynowego, który ma na celu zbieranie danych na temat stanu technicznego maszyn, ich zużycia oraz częstotliwości awarii. Na podstawie zebranych informacji można określić, jakie działania należy podjąć w celu poprawy wydajności maszyn. Następnie, przy użyciu odpowiednich narzędzi, takich jak [[diagram Pareto]] czy analiza przyczyn i skutków, identyfikuje się główne problemy i przyczyny awarii. Na koniec opracowuje się [[plan]] działań, który obejmuje m.in. przeglądy konserwacyjne, szkolenia pracowników czy modernizację maszyn.

'''Lean Manufacturing''' jest kolejnym narzędziem, które może przyczynić się do poprawy wydajności parku maszynowego. Jej głównym celem jest eliminacja marnotrawstwa, czyli wszelkich działań, które nie przynoszą wartości dla klienta. Wdrożenie metody Lean Manufacturing może prowadzić do skrócenia czasu cyklu produkcji, zwiększenia produktywności oraz obniżenia kosztów.

Rola metody Lean Manufacturing w poprawie wydajności parku maszynowego polega na identyfikacji i eliminacji wszelkich niepotrzebnych czynności, przestoju, nieefektywnych procesów czy nadmiaru zapasów. W ramach tej metody wykorzystuje się wiele narzędzi i technik, takich jak 5S, [[wartość dodana]], [[mapowanie strumienia wartości]] czy [[kanban]]. Dzięki nim można zidentyfikować obszary, w których można wprowadzić usprawnienia i poprawić wydajność parku maszynowego.

'''[[Six Sigma]]''' to kolejne narzędzie, które może przyczynić się do poprawy wydajności parku maszynowego. Jej głównym celem jest redukcja wariacji procesów oraz eliminacja defektów. Wdrożenie metody Six Sigma pozwala na zwiększenie jakości produktów i usług, skrócenie czasu cyklu produkcji oraz obniżenie kosztów.

[[Metoda]] Six Sigma może być wykorzystana w analizie parku maszynowego poprzez przeprowadzenie analizy przyczyn i skutków, mapowania procesów oraz zbierania danych dotyczących wydajności maszyn. Na podstawie zebranych informacji można zidentyfikować główne przyczyny problemów z wydajnością maszyn oraz opracować strategię ich eliminacji. W ramach metody Six Sigma wykorzystuje się również narzędzia statystyczne, takie jak [[analiza regresji]] czy [[analiza wariancji]], które pozwalają na bardziej precyzyjne określenie przyczyn problemów i planowanie działań naprawczych.

'''Analiza trendów''' jest narzędziem, które może pomóc w prognozowaniu awarii maszyn oraz planowaniu działań naprawczych. Polega ona na analizie danych historycznych, które pozwalają na identyfikację wzorców i trendów w funkcjonowaniu maszyn. Dzięki temu można przewidzieć, kiedy mogą wystąpić awarie i podjąć odpowiednie działania w celu ich zapobieżenia.

Do analizy trendów można wykorzystać różne narzędzia i techniki, takie jak wykresy kontrolne, wykresy Gantta czy prognozowanie regresyjne. Na podstawie zebranych danych można określić, jakie czynniki mają wpływ na wydajność maszyn, jakie są ich tendencje oraz jakie są prognozy na przyszłość. Dzięki analizie trendów można również określić optymalne interwały przeglądów konserwacyjnych i planować naprawy w sposób bardziej efektywny.

'''Metoda analizy przyczyn i skutków''', znana również jako metoda Ishikawy lub diagram ryby, może być wykorzystana w analizie parku maszynowego w celu identyfikacji przyczyn problemów z wydajnością. Metoda ta polega na identyfikacji głównych przyczyn problemów i ich graficznym przedstawieniu na diagramie.

W ramach analizy przyczyn i skutków można wykorzystać różne narzędzia i techniki, takie jak diagram Pareto, diagram drzewa przyczyn czy diagram 5M ([[materiały]], maszyny, metody, ludzie, środowisko). Dzięki nim można zidentyfikować główne przyczyny problemów z wydajnością maszyn i podjąć odpowiednie działania naprawcze. Metoda analizy przyczyn i skutków pozwala na lepsze zrozumienie złożonych relacji między różnymi czynnikami wpływającymi na wydajność parku maszynowego i umożliwia skuteczne zarządzanie tymi czynnikami.

==Inne czynniki wpływające na wydajność parku maszynowego==
===Zintegrowane systemy zarządzania===
Zintegrowane systemy zarządzania odgrywają kluczową rolę w poprawie wydajności parku maszynowego. Dzięki nim możliwe jest skuteczne zarządzanie różnymi aspektami działania parku maszynowego, co przekłada się na optymalizację procesów produkcyjnych oraz minimalizację przestojów. Zintegrowane systemy zarządzania pozwalają na skonsolidowanie różnych systemów, takich jak [[zarządzanie jakością]], [[zarządzanie środowiskowe]] czy zarządzanie bezpieczeństwem, w jedną spójną całość. Dzięki temu możliwe jest efektywne zarządzanie wszystkimi aspektami produkcji, co przekłada się na wzrost wydajności parku maszynowego. Zaletą zintegrowanych systemów zarządzania jest również możliwość dostępu do spójnych danych oraz łatwiejsze monitorowanie różnych wskaźników wydajności. Dzięki temu można szybko identyfikować potencjalne problemy i podejmować odpowiednie działania naprawcze. W analizie wydajności parku maszynowego warto uwzględnić różne systemy zarządzania, które mogą przyczynić się do poprawy efektywności. Przykłady takich systemów to:
* [[System]] zarządzania jakością (np. [[ISO 9001]]) - umożliwia zapewnienie wysokiej jakości produkcji poprzez monitorowanie procesów, identyfikację potencjalnych problemów i [[ciągłe doskonalenie]].
* [[System zarządzania]] środowiskowego (np. [[ISO 14001]]) - pozwala na minimalizację negatywnego wpływu produkcji na środowisko poprzez skuteczną kontrolę zużycia surowców, energii i emisji.
* System zarządzania bezpieczeństwem i higieną pracy (np. ISO 45001) - zapewnia odpowiednie [[warunki pracy]], minimalizuje ryzyko wypadków oraz przestrzega przepisów dotyczących bezpieczeństwa.
* System zarządzania energią (np. ISO 50001) - umożliwia optymalne zarządzanie zużyciem energii, co przekłada się na zmniejszenie kosztów produkcji.

===Trendy technologiczne===
Trendy technologiczne mają ogromny wpływ na wydajność parku maszynowego. Nowoczesne rozwiązania technologiczne pozwalają na automatyzację procesów, zwiększenie precyzji oraz skrócenie czasu produkcji. Dzięki nowym technologiom możliwe jest zautomatyzowanie wielu procesów, co przekłada się na zwiększenie wydajności. [[Automatyzacja]] pozwala na szybsze i bardziej precyzyjne wykonywanie operacji, eliminując jednocześnie błędy ludzkie. Ponadto, nowoczesne maszyny i urządzenia są często bardziej efektywne pod względem zużycia energii, co przekłada się na niższe koszty produkcji. Inne trendy technologiczne, takie jak [[Internet]] Rzeczy (IoT) czy [[sztuczna inteligencja]] (AI), umożliwiają monitorowanie i analizę danych w czasie rzeczywistym. Dzięki temu można szybko reagować na ewentualne problemy i optymalizować [[procesy produkcyjne]].

Aby monitorować i analizować trendy technologiczne, warto śledzić branżowe publikacje, uczestniczyć w konferencjach i szkoleniach oraz nawiązywać kontakt z innymi przedsiębiorstwami z branży. Ważne jest również utrzymanie bliskiej współpracy z dostawcami maszyn i urządzeń, którzy często są źródłem informacji o najnowszych rozwiązaniach technologicznych. Ponadto, warto inwestować w systemy monitorowania i analizy danych, które umożliwią zbieranie i [[przetwarzanie informacji]] na temat wydajności parku maszynowego. Dzięki temu można identyfikować trendy technologiczne, oceniać ich wpływ na produkcję oraz podejmować odpowiednie działania w celu utrzymania konkurencyjności.

===Analiza ryzyka===
[[Analiza ryzyka]] odgrywa istotną rolę w minimalizacji awarii i przestojów w produkcji. Pozwala na identyfikację potencjalnych zagrożeń oraz opracowanie odpowiednich strategii zapobiegawczych. Analiza ryzyka pozwala na identyfikację potencjalnych zagrożeń, takich jak awarie maszyn, problemy z dostawami czy nieprawidłowości w procesach produkcyjnych. Dzięki temu możliwe jest opracowanie strategii zapobiegawczych, które minimalizują ryzyko wystąpienia awarii i przestojów. Przeprowadzanie analizy ryzyka pozwala również na ocenę skutków wystąpienia zagrożeń oraz opracowanie planów awaryjnych. Dzięki temu możliwe jest szybkie reagowanie na problemy oraz minimalizowanie ich wpływu na produkcję.

W analizie ryzyka można wykorzystać różne narzędzia i techniki. Przykłady takich narzędzi i technik to:
* Metoda [[FMEA]] ([[Failure Mode and Effects Analysis]]) - umożliwia identyfikację potencjalnych awarii, ocenę ich skutków oraz opracowanie strategii zapobiegawczych.
* Drzewko przyczynowo-skutkowe ([[diagram Ishikawy]]) - pozwala na identyfikację przyczyn potencjalnych problemów i awarii.
* [[Analiza SWOT]] - umożliwia ocenę mocnych i słabych stron parku maszynowego oraz identyfikację szans i zagrożeń.
* Analiza ruchu - pozwala na identyfikację potencjalnych nieprawidłowości w przepływie materiałów i wyznaczenie optymalnych układów produkcyjnych.

==Bibliografia==
<noautolinks>
* Antosz K., Ciecińska B. (2011), ''Podstawy zarządzania parkiem maszyn w przedsiębiorstwie'', Oficyna wydawnicza Politechniki Rzeszowskiej, Rzeszów
* Borowiecki R. (1995), ''Analiza ekonomiczna w przedsiębiorstwie'', Wydawnictwo Akademii Ekonomicznej im. Oskara Langego we Wrocławiu, Wrocław
* Duraj J. (2004), ''Podstawy ekonomiki przedsiębiorstw'', Polskie Wydawnictwo Ekonomiczne, Warszawa
* Gajdzik B. (2015), [https://yadda.icm.edu.pl/yadda/element/bwmeta1.element.baztech-bb73eec0-c670-420e-a5a0-d334ca264a46/c/Gajdzik_Zarzadzanie.pdf ''Zarządzanie produktywnością maszyn i urządzeń w przedsiębiorstwie produkcyjnym''], "Zarządzanie przedsiębiorstwem" nr 1
* Iwin J., Niedzielski Z. (2002), ''Rzeczowy majątek trwały - amortyzacja i inwestycje rzeczowe w finansach przedsiębiorstw'', Wydawnictwo Naukowe PWN, Warszawa
* Ostrowska E. (2011), ''Portfel inwestycyjny, klasyczny i alternatywny. Metody oceny'', C.H. Beck, Warszawa
* Rosińska M. (2008), [https://dspace.uni.lodz.pl/xmlui/bitstream/handle/11089/3394/Analiza%20ekonomiczna%20przedsi%C4%99biorstwa%20w%20oparciu%20o%20teorie%20instytucjonalne.pdf?sequence=1&isAllowed=y ''Analiza ekonomiczna przedsiębiorstwa w oparciu o teorie instytucjonalne - koncepcja instytucjonalizmu organizacyjnego przedsiębiorstw''], Acta Universitatis Lodziensis Folia Oeconomica 221, Łódź
</noautolinks>
[[Kategoria:Planowanie produkcji]]

{{#metamaster:description|Analiza wydajności parku maszynowego - ocena efektywności i wydajności zasobu. Identyfikacja obszarów do poprawy. Zapewnij wysoką wydajność produkcji.}}