Предиктивная замена оборудования что это

Предиктивные технологии один из элементов цифровизации производства

Предиктивная замена оборудования что это

В индустриальном секторе России запускают пилотные проекты по предиктивному обслуживанию. Первые модели уже работают на металлургических заводах и энергоблоках генерирующих компаний, по итогам 2017 года объем рынка оценивается в 100 млн долларов США.

За счет PdM промышленники намерены сократить сроки простоя оборудования и повысить эффективность своих мощностей. Предиктивные технологии являются одним из элементов цифровизации производства. Какие компании разрабатывают предиктивные технологии? Какие барьеры мешают рынку стремительно развиваться?

Оптимизация ошибок

В промышленности набирает популярность новый цифровой сервис «предиктивное обслуживание» (predictive maintenance, PdM). Услуга внедряется для сбора и анализа информации о состоянии оборудования, для прогнозирования сроков ремонтных работ и предотвращения сбоев производства.

В отличие от традиционного профилактического обслуживания, прогнозирование строится за счет массивов данных, цифровых моделей, а не благодаря усредненной статистике. В числе основных компонентов PdM — сбор и обработка текущей информации, раннее обнаружение неисправностей и ошибок, оптимизация ресурсов.

По данным Markets and Markets, мировой рынок предиктивного обслуживания в 2020 году достигнет 1,9 млрд долларов США (против 582 млн в 2015 году). Ключевые игроки в мире — General Electric, Siemens, ABB, Emerson, IBM, SAS, Schneider Electric и другие.

Прогноз для индустрии

В России предиктивная аналитика пока что на стартовых позициях: по экспертным оценкам, рынок по итогам 2017-го года составил 100 млн долларов США, через год показатель может вырасти до 200 млн. В последнее время индустриальный сектор все активнее применяет PdM.

Предиктивная замена оборудования что это

По словам директора направления интеллектуальных приложений компании «Цифра» (входит в ГК «Ренова») Константина Горбача, задачи предиктивного техобслуживания актуальны для клиентов, использующих сложное и дорогое оборудование. Это отрасли, где выход из строя элемента влечет существенные потери и угрожает безопасности: ТЭК, металлургия, нефтехимия, транспорт. Раннее выявление неполадок позволяет предотвращать аварии и сокращать затраты.

« Система удаленного мониторинга и прогностики повышает прозрачность эксплуатации оборудования для менеджмента »,— уточнил технический директор системы прогностики состояния оборудования «ПРАНА» АО «РОТЕК» Максим Липатов.

Стоимость внедрения PdM на предприятиях формируется по-разному: затраты на пилотные проекты могут составить сумму в несколько миллионов рублей, промышленное внедрение — от несколько сотен миллионов.

« За последние два года интерес к прогнозной аналитике в России вырос. На нашем рынке основные игроки — это «РОСТЕК» с системой «ПРАНА», Datadvance, Сlover Group и компании-интеграторы. В нашей практике были и пилотные проекты за 10 млн рублей, и промышленные внедрения за 1 млн долларов США »,— рассказал гендиректор Datadvance Сергей Морозов.

Защита для гигаватта

В 2017 году к PdM подключились энергетические компании. Например, холдинг «Т Плюс» подписал контракт с «РОТЕК» по внедрению системы прогностики «ПРАНА» на 16 энергоблоках. «РОТЕК» подключает к собственному ситуационному центру турбины, котлы-утилизаторы и дожимные компрессоры генерирующей компании. За счет такого решения менеджмент энергетики планируют сократить ремонтные затраты и сроки простоя оборудования, находить конструктивные дефекты оборудования заблаговременно.

« Десять электростанций компании будут защищены от технологических рисков. Это важнейший шаг на пути к масштабной цифровизации энергетики: общая мощность подключаемого к системе «ПРАНА» оборудования превысит 3 ГВт »,— пояснил председатель совета директоров «РОТЕК» Михаил Лифшиц.

Технологию также начинают использовать металлургические группы. В золотодобывающей компании Nordgold с помощью PdM налажена система ремонта. Впрочем, некоторые практики требуют инвестиций и расходов на их поддержание в дальнейшем, отмечает менеджер по организации обслуживания горной техники компании Александр Брежнев.

Сервис стали применять на предприятии ПАО «Северсталь»— Череповецком металлургическом комбинате. На производстве запущена в работу PdM, чтобы сократить количество простоев на стане горячей прокатки 2000.

Предиктивная замена оборудования что это

« Предиктивная модель выявляет вероятность перегрева подшипника шестеренных клетей — одну из наиболее частых и ресурсозатратных причин остановки агрегата. Это первая модель в области предиктивных ремонтов, внедренная на производстве ЧерМК в рамках реализации цифровой стратегии компании », — отмечают в пресс-службе «Северстали».

Специалисты компании разработали цифровую модель, чтобы получать данные с датчиков температуры и формировать прогноз. В случае отклонения показателей, полученных со стана, от нормы оператор получает соответствующее оповещение. Это позволяет предотвратить незапланированную остановку стана.

« Мы ожидаем, что благодаря расчетам предиктивной модели количество простоев сократится на 80%. В наших планах внедрить похожие модели для других видов отказов на стане-2000, а также на других агрегатах »,— комментирует директор по ремонтам дивизиона «Северсталь Российская сталь» Сергей Добродей.

Экономический эффект

По оценкам экспертов, PdM-сервис сейчас находится только в стадии становления в регионах РФ, заказчики пока что не осознали потенциал направления.

« Экономический эффект от внедрения предиктивного обслуживания может составить сотни миллионов рублей, если брать в расчет Газпром и РЖД »,— подсчитал директор по консалтингу компании Datalytica Алексей Шовкун.

На сегодняшний момент, отмечают разработчики, несколько барьеров мешают широко распространяться технологиям. Так, большая часть оборудования на производствах не оснащена датчиками для передачи информации, на предприятиях нет систем сбора данных и онлайн-мониторинга. К тому же на заводах часто ведут недостоверно журналы о дефектах и ремонтах. Неготовность персонала к IT-решениям и недоверие к новой концепции обслуживания сдерживают внедрение PdM-систем на промпредприятиях России.

Статьи, которые Вам могут быть интересны:

Предиктивная замена оборудования что это Предиктивная замена оборудования что это Предиктивная замена оборудования что это Предиктивная замена оборудования что это

Россия открывает в Крыму медцентры Завод «ЭТЕРНО» Газопровод Турецкий поток Судостроительный комплекс «Звезда»

Источник

Предиктивная замена оборудования что это

Энергетика и Инфраструктура

Другие области применения

Умное Предприятие / Промышленный IoT

Менеджмент Энергетических Данных

Поиск Решения Проблемы

Шаг за шагом к решению

Запрос на техподдержку

Спросите наших экспертов

Инсайдерская информация о zenon

Обучение и Сертификация

Станьте профессионалом в zenon

Воспользуйтесь преимуществами SLA

Полный список драйверов

zenon Software Platform

Создана облегчить Вашу жизнь.

Интегрированный программный ПЛК

Требуется вход в личный кабинет

Документация по zenon

Промышленное программное обеспечение для вашей цифровой трансформации

Доступные решения для автоматизации производства и энергетики

Предиктивная замена оборудования что это

Являясь интегрированным решением с открытыми интерфейсами, программная платформа соединяет машины, заводы и здания. Кроме возможности подключения от датчика до систем более высокого уровня, zenon предлагает также собственные драйверы и коммуникационные протоколы. Это создает эргономику для вовлеченных людей и позволяет масштабируемо внедрять Промышленный Интернет

Вещей (IIoT) в гетерогенных производственных средах. Первоначально разработанная как программное обеспечение HMI/SCADA, вся программная платформа zenon охватывает значительно больше областей применения.

Программная платформа zenon также поддерживает разработку и обслуживание приложений на протяжении всего их жизненного цикла. При необходимости проекты могут создаваться независимо от местоположения, с использованием механизма резервирования, разными командами, без знания программирования, или автоматизированно.

Источник

Организация предиктивного обслуживания динамического оборудования

Автоматизированные системы диагностики оборудования позволяют зафиксировать отклонения в работе механизмов и предсказать их выход из строя. Это дает возможность выполнять обслуживание и ремонт не по заранее запланированному графику, а когда в нем возникает необходимость, а также избежать «внезапных» аварийных ситуаций. В статье представлены решения для предиктивной диагностики от компании «Промсервис»: стационарная система вибродиагностирования «САДКО» и экспертная система автоматического диагностирования «ДИЭС».

АО «Промсервис», г. Димитровград, Ульяновская обл.

Предиктивная замена оборудования что это

Обслуживание промышленного оборудования, требующего регулярного контроля без остановки технологического процесса (газотурбинных установок, паровых и гидротурбин, насосов и т. п.), базируется, как правило, на применении системы планово‑предупредительных ремонтов (ППР). Существенным недостатком ППР является, во‑первых, вероятность «неожиданного» отказа оборудования, которое может произойти задолго до срока запланированного ремонта, а во‑вторых, наоборот, преждевременный вывод оборудования в ремонт, когда ресурс его элементов еще не выработан (каждая машина имеет специфические особенности конструкции и эксплуатации).

Настоящая статья посвящена те­ме организации эксплуатации, диагностирования и ремонта динамического оборудования крупных промышленных предприятий по фактическому техническому состоянию, а также вопросу внедрения предиктивного обслуживания во исполнение требований и рекомендаций ГОСТ Р 55.0.01-2014 / ИСО 55000:2014 в части разработки, внедрения, поддержания в работоспособном состоянии и улучшения системы управления активами.

Ремонт по техническому состоянию – это плановый ремонт, при котором контроль технического состояния выполняется с периодичностью и в объеме, установленными нормативно-технической документацией или производственными инструкциями, а объем и момент начала ремонта определяются техническим состоянием оборудования.

В отличие от ППР и ремонта по техническому состоянию предиктивное (прогнозное) обслуживание позволяет выполнять ТОиР не по заранее запланированной программе, а когда в нем возникает необходимость. Благодаря такой системе, с одной стороны, не тратятся средства на избыточные ремонтные работы, а с другой – снижается вероятность внепланового простоя, вызванного неожиданным отказом.
Применение на предприятии стационарных и мобильных средств контроля и диагностирования позволяет проводить систематическую оценку технического состояния динамического оборудования, что дает возможность поэтапно перейти от системы ППР к системе эксплуатации и ремонта по фактическому техническому состоянию (ОФС) и предиктивному обслуживанию.

Решения АО «Промсервис»

Группа компаний АО «Промсервис» является ведущим отечественным разработчиком и поставщиком интеллектуальных систем вибродиагностики, более 25 лет производит средства диагностирования, обеспечивает их внедрение и техническое сопровождение, разрабатывает и адаптирует методики диагностирования, а также выполняет оценку зрелости промышленного предприятия в части диагностирования. Далее будут рассмотрены разработки и методы компании, позволяющие перевести предприятие к системе ремонта оборудования по фактическому состоянию.

Каждое предприятие имеет свои особенности и требует специального подхода. Перед началом планирования мероприятий по развитию технического диагностирования целесообразно выполнить оценку зрелости предприятия в части развития технического диагностирования.

Модели организации ТОиР различаются количеством измеренных на оборудовании характеристик, их качеством и степенью использования в период эксплуатации. С учетом уровня использования данных можно определить уровень развития технического обслуживания на предприятии:
— мониторинг позволяет по измеренным данным определить момент превышения параметрами их пороговых значений, принять меры по предотвращению отказа оборудования;
— диагностирование дает возможность производить обслуживание по фактическому техническому состоянию, учитывать техническое состояние оборудования для корректировки сроков и объемов ТОиР;
— прогнозирование и моделирование позволяют внедрить предиктивное обслуживание с его преимуществами.

Казалось бы, для безаварийной эксплуатации оборудования можно ограничиться мониторингом, который предоставляет исчерпывающую информацию. Но гораздо эффективнее будет использовать автоматическое определение технического состояния оборудования по данным, полученным как стационарными, так и мобильными средствами измерения.

Рассмотрим пример. В паросиловом цехе металлургического комбината имеется проблема: на нагнетателях газоочистки продукты сгорания налипают на лопасти рабочего колеса, из-за чего даже после частых текущих ремонтных и виброналадочных работ вибрация довольно быстро достигает аварийных показателей и оборудование приходится останавливать. В декабре 2016 года нагнетатель был оснащен стационарной системой вибродиагностирования «САДКО» (АО «Промсервис»), и сразу же система начала указывать на развитие дефекта «Дисбаланс рабочего колеса» (тренд на рис. 1).

Предиктивная замена оборудования что это

Рис. 1. Тренды технологических параметров и тренд развития дефекта «Дисбаланс рабочего колеса»

Оперативный персонал, контролируя развитие дисбаланса рабочего колеса и рост общего уровня вибрации, подобрал оптимальную периодичность промывки, позволяющую не доводить вибрационное состояние нагнетателя до аварийно опасных показателей. Особенно важно, что диагностирование выполняется автоматически, с заданной периодичностью по показаниям стационарной системы, а результат выдается своевременно. Специалист НК выполняет плановые обследования значительно реже, а для постановки диагноза без средств автоматизации ему требуется существенно больше времени.

Все элементы стационарной системы «САДКО» (рис. 2), начиная от датчиков и заканчивая средствами комплексного диагностирования и интеллектуальной защиты, поставляются в варианте, наиболее приемлемом и полезном для заказчика. В том числе предлагаются дополнительные опции: балансировка валов в собственных опорах по показаниям стационарной системы, анализ режима «разгон-выбег», подсчет наработки разных типов, автоматизация процессов ТОиР и т. п.

Предиктивная замена оборудования что это

Рис. 2. Схема организации системы «САДКО»

Система «САДКО» имеет дружественный, интуитивно понятный интерфейс и предоставляет понятные, полностью русифицированные и удобные в использовании инструменты (от графического представления до речевых сообщений), которые позволяют управлять процессом контроля текущего состояния оборудования и прогнозирования, оптимизировать режимы технологического процесса, предотвращать внеплановые и аварийные остановы (рис. 3).

Предиктивная замена оборудования что это

Рис. 3. Общий вид окна «МОНИТОР» в системе «САДКО» на примере установки № 61 нефтеперерабатывающего завода (увеличить изображение)

Открытая архитектура баз данных позволяет легко экспортировать данные, полученные «САДКО», во внешние информационные и управляющие системы предприятия-заказчика с помощью стандартных средств. Любые данные, полученные прочими измерительными системами, принимаются напрямую или с использованием шлюзов, хранятся и анализируются по диагностическим методикам «САДКО».

Другой пример демонстрирует, как с помощью автоматизированных систем можно предотвратить «неожиданные» аварийные ситуации. Практически каждый специалист, занимающийся эксплуатацией динамического оборудования, может вспомнить случай, когда данные мониторинга не показывали развития дефекта, а инцидент происходил «внезапно». Такое происшествие имело место на одной из ТЭЦ России.

Даже за час до останова штатные средства мониторинга параметров вибрации и температуры не фиксировали превышения уставок – не только аварийных, но и предупредительных. Резкий скачок вибрации произошел около 5 часов утра 4 августа 2019 года, тогда же начался быстрый рост температуры (рис. 4). Останов дутьевого вентилятора ДВ‑8 был выполнен в 5:15. По данным диагностирования, выполненного силами установленной на этом агрегате системы «САДКО», нарастание дефекта подшипника просматривалось почти за месяц до достижения им критического уровня (рис. 5). Персонал был готов к возможному отказу, и меры были приняты своевременно.

Предиктивная замена оборудования что это

Рис. 4. Тренды виброскорости (вверху) и температуры (внизу)

Предиктивная замена оборудования что это

Рис. 5. Тренд развития дефекта подшипника

Конечно, силами «ручного» диагностирования, выполняемого специалистом НК посредством мобильных средств, такие тренды дефектов получить сложно: слишком много усилий требуется потратить на один агрегат, а таких агрегатов на предприятии десятки и сотни. Автоматическое диагностирование по параметрам, измеряемым стационарными системами, дает несоизмеримо больше информации. По этой причине на ответственные агрегаты, переводимые на предиктивное обслуживание, необходимо устанавливать полноценные системы автоматического диагностирования, которые не просто указывают состояние агрегата «хорошо/допустимо/плохо», но и определяют перечень конкретных имеющихся и зарождающихся дефектов, позволяют отследить их развитие, вовремя принять соответствующие меры.

Для выполнения диагностирования в автоматическом режиме требуется иметь развитые математические модели проявления неисправностей динамического оборудования. Однако наряду с ними система автоматического диагностирования должна иметь возможность непрограммной настройки этих моделей на конфигурации агрегатов конкретной конструкции. Программное обеспечение «ДИЭС» (АО «Промсервис») выполняет автоматическую настройку расчетных моделей диагностирования по нескольким конфигурационным параметрам. При диагностировании выполняется автоматизированная адаптация моделей к разным режимам работы оборудования, производится прогнозирование времени безаварийной работы агрегата. Может быть определен остаточный ресурс. Подключаются источники данных разных производителей, стационарные и мобильные.

Автоматизированное выполнение измерений и автоматическая постановка диагноза позволяют да­же неискушенному пользователю сразу же начать работы по определению технического состояния динамического оборудования, развивая навыки диагностирования в процессе освоения многофункционального инструмента – экспертной системы автоматического диагностирования «ДИЭС».

«ДИЭС» – это современный уникальный программный комплекс в сетевом исполнении, объединяющий функции сбора, хранения, анализа, отображения диагностической информации разного рода: измеренной переносными виброанализаторами, полученной от стационарных систем разных производителей, импортированной из сторонних информационных и измерительных систем, например Bently Nevada 3500, SAP ERP, INFOR, RealMaint и т. п. Кроме того, данное ПО позволяет работать с переносными приборами отечественных и зарубежных производителей (OneproD Falcon; «Агат», «Топаз», «Кварц», «Оникс»; STD‑3300, STD‑500; VibroVision и т. п.) (рис. 6).

Предиктивная замена оборудования что это

Рис. 6. Переносные виброанализаторы, работающие с ПО «ДИЭС»

Основные задачи платформы «ДИЭС» – аккумулирование и расширение возможностей используемой аппаратуры мониторинга (переносной и стационарной), расширение возможностей пользовательского и экспертного анализа, внедрение передовых методик и технологий обработки данных, развитие эффективного механизма взаимодействия между участниками ТОиР: руководителями эксплуатационного и ремонтного персонала, диагностических служб и т. п. Внедрение этой платформы позволяет повысить надежность эксплуатации, безопасность, эффективность обслуживания и ремонта всего парка оборудования.

В автоматическом режиме распознаются следующие неисправности:
— дисбаланс и несоосность валов;
— дефекты подшипников скольжения (7 видов);
— дефекты подшипников качения (14 видов);
— дефекты зацепления зубчатых передач (4 вида);
— незакрепленность агрегата на фундаменте, отсутствие жесткости отдельной опоры;
— дефекты муфт, рабочих колес;
— дефекты электромагнитной системы электрических машин (9 видов).

На рис. 7 представлены два рабочих окна программы «ДИЭС».

Предиктивная замена оборудования что это

Рис. 7. ПО «ДИЭС»: а – общий вид рабочего окна; б – окно многофункционального анализатора виброакустической информации (увеличить изображение)

Совершенно ясно, что в условиях непрерывного производства, когда простой рабочей установки вызывает серьезные финансовые потери, значительно выгоднее предвидеть и своевременно предотвратить отказ оборудования. Сегодня существуют эффективные технические решения, позволяющие это сделать. Специалисты АО «Промсервис» в зависимости от реальной ситуации на предприятии и его оснащенности средствами диагностирования подбирают наиболее подходящий сценарий внедрения технологий проактивного обслуживания оборудования: от замены устаревших локальных диагностических систем до организации многоуровневой и многопользовательской распределенной системы, интегрированной с существующими системами мониторинга и управления. Одновременно разрабатывается и внедряется полный пакет нормативно-методической документации.

Опубликовано в журнале ИСУП № 1(85)_2020

Источник

Как сократить расходы на обслуживание оборудования на 40%

Что такое предиктивное обслуживание промышленного оборудования и как эта методология помогает экономить

Industry 4.0, или четвертая индустриальная революция в корне изменила подходы в работе промышленного бизнеса.

Один из ключевых KPI — снижение затрат на обслуживание оборудования до 40% за счет увеличения его эффективности, снижения простоев и увеличения производительности технических специалистов. Но если для крупнейших мировых предприятий управление оборудованием и его показателями являются крайне важными, у нас эти процессы традиционно недооценивают.

Предиктивная замена оборудования что это

Предиктивное обслуживание и методология RCM

Несвоевременное обслуживание промышленного оборудования — это не только прямые потери от поломки в виде затрат на новые запчасти. Это еще и сокращение объемов производства, расходы на реорганизацию и перепланирование процессов. Кроме того, срывы планов поставок, репутационные потери среди клиентов и партнеров, что ведет к еще большим затратам в будущем.

Сама технология предиктивного обслуживания основывается на методологии обслуживания на основании надежности (RCM).

Допустим, у нас на предприятии есть насос, закачивающий жидкость. В начале эксплуатации он выполняет работу идеально, но со временем у него забивается фильтр, показатели падают. В один прекрасный момент показатели падают до критической точки, когда насос уже не закачивает достаточное количество воды. В таком случае мы говорим о выходе оборудования из строя. Чтобы предотвратить такой сценарий, классическая методология обслуживания предусматривает замену этого насоса спустя определенное время — обычно средний показатель работы узла.

Но поломки не всегда происходят спустя одинаковое время. Иногда узел может продолжать работу в штатном режиме намного дольше, а иногда выходит из строя раньше срока. Методология RCM заключается не в расчете среднего срока службы, а в поиске той точки времени, в которой показатели работы начинают падать. Когда мы видим ухудшение показателей работы, то понимаем, что нужно готовиться к отказу оборудования, и можно проводить ремонт.

RCM лежит в основе предиктивного обслуживания, суть которого — в периодической или непрерывной оценке состояния оборудования. При таком подходе конечная цель — это техническое обслуживание в тот момент, когда это наиболее рентабельно. Выполняя ремонты по календарю, промышленные предприятия тратят миллионы на закупку запчастей и проведение работ там, где их можно было бы избежать. Сегодня все компании и предприятия идут к тому, чтобы совершенствовать способ обслуживания оборудования на основании прогноза.

От RCM — к Smart Predictive Maintenance

Развитие этой методологии и ее воплощение на предприятии идет последовательно.

Первый шаг — это отображение данных, мониторинг состояния оборудования, ручной контроль параметров.

Второй шаг — четкое понимание того, как изменение параметров влияет на работу оборудования, и выработка граничных значений, по достижению которых необходимо исправлять оборудование. Кроме пользы в виде предотвращения поломок, мониторинг и установка показателей помогают определить такие условия, при которых оборудование выполняет работу наиболее эффективно. Как только эти границы будут нарушены, можно взаимодействовать с оборудованием для восстановления максимально эффективного режима.

Следующий шаг — создание автоматической системы оповещений. На предыдущих этапах мониторинг показателей мог осуществляться вручную или же с помощью штрих-кодов, которые считываются мобильными устройствами и показывают состояние оборудования в реальном времени. Этот шаг предусматривает объединение всех данных в единую сеть и установку программы, которая бы автоматически генерировала предупреждения управляющему персоналу.

Последний шаг — это полностью автоматизированный контроль оборудования: система сама ведет весь процесс от мониторинга показателей до оформления заявок на ремонт и заказа необходимых комплектующих.

То, что выстраивается в итоге, называется smart predictive maintenance — умное, предупредительное обслуживание оборудования. Постоянный мониторинг и автоматизация обслуживанию не только предотвращают отказы чуть ли не со 100%-ной вероятностью, но и экономят предприятиям миллионы долларов в год.

Что еще изменит предиктивное обслуживание?

Кроме очевидного превосходства в предотвращении поломок и рациональном использовании ресурсов, такой подход дает еще несколько приятных бонусов.

Во-первых, генерация и обработка огромного массива данных о работе оборудования позволяет моделировать реалистичные сценарии его работы. Мы можем просмотреть показатели оборудования за вчера, за прошедшую неделю или за целый год, и на основании этих данных лучше понять, какие условия улучшают общие показатели компании, а какие — вредят. Предиктивное обслуживание дает возможность строить настоящие прогнозы и на основании четкого расчета управлять всем производственным процессом.

Во-вторых, при такой схеме обслуживания из процесса максимально выпадает человек. И хотя сокращение рабочих мест из-за роботизации — не лучший тренд, пользу для производства переоценить тяжело. Программное управление позволяет совершать мгновенный обмен данными и утверждать решения моментально, что экономит время и защищает производство от простоев. Ошибки, которые мог бы допустить человек по невнимательности или случайности, не могут быть совершены программой, которая имеет четкие установки. Это делает работу производственного предприятия в разы эффективнее и слаженнее.

Чтобы использовать эти методики, не обязательно иметь самое современное оборудование и оснащать его датчиками, методологические подходы работают на любом оборудовании

Системы, осуществляющие такое обслуживание, будут развиваться с помощью технологий искусственного интеллекта на основе машинного обучения.

Представим, что у нас есть сложная установка, которая выдает сотни показателей: температуру, давление, обороты, токи и так далее. Когда это оборудование выходит из строя, машинное обучение используется для прогнозирования неочевидных отказов. Мы можем не знать, какие параметры повлияли, что изменилось, человеку это сложно определить. Компьютер и машина могут анализировать огромные потоки данных и обучаться на показателях прошлого, чтобы в будущем предотвратить поломки даже самых сложных систем.

Это лишь малая часть того, чем являются современные системы контроля производства. В целом, они состоят из каталогов оборудования, архивов документов, учета движения оборудования и узлов, карт ремонтов, управления заявками и работами, нарядов-допусков, разборов инцидентов, учета и анализа простоев, управления складом, закупки и списания, управления персоналом и т.д. Все эти системы существуют и применяются уже сегодня, постоянно совершенствуя не только внутренние системы, но и оболочку. Разработчики из года в год делают интерфейс проще и понятнее для работы, а платформой для использования таких решений может быть обычный смартфон или планшет.

Такой подход к обслуживанию показывает значительные экономические результаты, быстро окупается, демонстрирует хорошие показатели снижения затрат на обслуживание оборудования и повышение технической готовности. Но самое главное — чтобы использовать эти методики, не обязательно иметь самое современное оборудование и постоянно оснащать его датчиками. Методологические подходы работают на любом оборудовании, что особенно важно для производственных предприятий Украины.

Автор: Кирилл Костанецкий, руководитель проекта SmartEAM

Источник

Добавить комментарий

Ваш адрес email не будет опубликован. Обязательные поля помечены *