Total cost of ownership estimation of a production plant based on availability & energy performance : application in the food sector

Nowadays, the increasing competition in the global market is leading the companies to face the problem of the cost saving and optimization. This problem is driving to improve the efficiency of resources, and to increase the awareness by companies about the inefficiencies and overconsumption sources in their own plants. In order to understand these sources, it is necessary to study the features of the system, and to introduce some tools able to predict the cost items impacted by the systemic behaviour during the whole asset life cycle. The Total Cost of Ownership (TCO) is one of the most used tools in the field of the Asset Management which is useful to forecast the costs which the asset owners have to sustain when they have to buy, operate, manage and dispose their assets. The idea of the thesis work is to implement a TCO methodology supported by a Performance Model which models two important features of a generic asset which depend on the systemic performance of the plant: the Availability Performance and the Energy Performance of the assets. These aspects are strictly related among each other. Therefore, two sub models are proposed, named Availability Model and Energy Model, which compose the Performance Model, and they support a Cost Model, to quantify some of the cost items. Quantifying the costs related to the Availability and Energy Performances of a plant help the Asset Managers in the decision making at different levels, both at single equipment level and system level, in the Beginning of Life of a new asset. In particular, it helps the managers in the evaluation of alternative scenarios and in the selection of the best solution, in terms of TCO. The developed methodology was applied and validated in a plant in the food sector, being supported by a Reliability and Maintainability Engineering software as core mean for the simulation of the performances behavior of the system analysed

Al giorno d’oggi, la crescente competizione nel mercato globale sta portando le aziende ad affrontare il problema del risparmio dei costi e dell’ottimizzazione. Questo problema sta guidando verso il miglioramento dell’efficienza delle risorse, e verso l’accrescimento della consapevolezza delle aziende sulle inefficienze e le fonti di sovraconsumo nei loro stessi impianti. Affinché queste fonti vengano individuate, è necessario studiare le caratteristiche del sistema, ed introdurre degli strumenti che siano in grado di predire le voci di costo associate in relazione al comportamento sistemico lungo tutto il ciclo di vita dell’asset. Il Total Cost of Ownership (TCO) è uno degli strumenti più utilizzati nel campo dell’Asset Management, ed è utilissimo nel predire i costi che la proprietà sosterrà nell’acquistare, operare, mantenere e dismettere i propri asset. L’idea di questo lavoro di tesi è quella di implementare una metodologia TCO supportata da un Performance Model che modelli due importanti caratteristiche di un generico asset che dipendono dalle prestazioni sistemiche dell’impianto: le prestazioni di disponibilità ed energetiche dell’asset. Questi aspetti sono strettamente legali l’un l’altro, ed impattano sull’altra prestazione. Perciò, sono proposti due sotto modelli, chiamati Availability Model ed Energy Model, che compongono il Performance Model, e supportano un modello di costo nel quantificare alcune voci di costo. Quantificare le voci di costo legate alle prestazioni di affidabilità ed energia di un impianto, aiuta gli Asset Managers nelle decisioni a più livelli, sia a livello di singola macchina che a livello globale di sistema, nella fase di Beginning of Life di un nuovo asset. In particolare, aiuta i managers nella valutazione di scenari alternativi e nella selezione della miglior soluzione in termini di TCO. La metodologia sviluppata è stata applicata e validata su di un impianto nel food sector, con il supporto di un software di Reliability & Maintainability Engineering come mezzo fondamentale per la simulazione del comportamento delle prestazioni del sistema analizzato.