Цифровые технологии Индустрии 4.0 — применение в ТОиР

Для чего затевалась цифровизация производства? Для того, чтобы избежать человеческого фактора, уменьшить количество ошибок в принятии решений по вине человека. А решений в современном мире для управления сложными производственными активами нужно принимать много, причем решения должны основываться на большом количестве данных и их анализе.

В соответствии со стандартом ISO 55000, цель управления активами — нахождение баланса затрат, производительности и рисков, связанных с активами.

Согласитесь, что решить эти задачи, которые ставит перед нами стандарт по управлению активами без цифровизации невозможно. И речь идет не только о внедрении АСУ ТОиР.

Давайте посмотрим, какие современные цифровые технологии и как могут способствовать повышению эффективности управления активами в общем, и повышению эффективности ТОиР в частности?

За основу мы взяли 7 технологий Индустрии 4.0, описанных Клаусом Швабом, президентом Всемирного экономического форума в Давосе, в его книге «Технологии Четвертой промышленной революции»:

• Промышленные платформы IoT (Интернет вещей)
• Большие данные и аналитика (Big Data)
• Облачные вычисления
• Аддитивное производство
• Дополненная реальность
• Цифровые двойники
• Машинное обучение

Наверное, такая интеграция ТОиР и цифровых технологий выглядит фантастикой, но на самом деле — это реальные задачи, которые уже сегодня могут быть реализованы на вашем производстве благодаря существующим технологиям. Будущее уже пришло, осталось лишь сделать шаг ему навстречу.

Выбор приоритетного оборудования с помощью моделирования последствий и вероятности отказа и разработка для него стратегии и тактик обслуживания

Технологии: IoT, Big Data, Облачные вычисления, Машинное обучение, Цифровые двойники

• Собираются данные о состоянии оборудования и его рабочих характеристиках.
• База может быть подключена ко всему существующему оборудованию, не только на конкретном предприятии.
• К данным о состоянии оборудования добавляются условия контекста предприятия и оборудования.
• Используются методики FMEA, FTA, RCM. Моделируются ситуации возможных не достижений целей активов и потенциальные риски.

Разработка плана обслуживания оборудования с учетом требуемых параметров надежности, производительности и доступности бюджета

Технологии: Big Data, IoT, Облачные вычисления, Машинное обучение, Цифровые двойники

• Интегрируются данные из систем MES, SCADA, HR и пр.
• Вводные данные: паспорта оборудования, условия работы, база запасных частей, складские возможности, интеграция с поставщиками запасных частей, оборудования, подрядчиков, компетенции обслуживающего персонала, финансовые прогнозы, цели приобретения активов, производственное планирование.
• Производится моделирование развития отказов при определенных периодах обслуживания и нагрузки. При расчетах моделей используются данные по оборудованию, подключённому к глобальной сети.
• Делается оценка целесообразности модернизации оборудования.

Постановка задач по ТОиР, выполняемых как при остановке оборудования для ремонта, так и при его работе с учетом технологических установок

Технологии: Big Data, IoT, Облачные вычисления, Цифровые двойники, AR/VR, Аддитивное производство, Цифровые компетенции

• Нахождение оптимального баланса в координации производства и необходимых сервисных операций решается моделированием ситуации на основе: 1. данных о состоянии оборудования; 2. доступности аддитивных и стандартных материалов  и запасных частей; 3. производственных и обслуживающих возможностей.
• Формируются заказ-наряды (задания на выполнение работ) в виде инструкций с поддержкой в дополненной реальности исполнителям, прошедшим оценку и  верификацию компетенций на основе моделей их поведения.

Выполнение работ по ТОиР и пополнение базы данных

Технологии: Big Data, IoT, Цифровые двойники, AR/VR, Аддитивное производство

• 3D-печать запасных частей.
• Входная проверка качества запасных частей, занесение их параметров в облако для анализа и прогноза ресурса.
• Создание виртуальных инструкций работе с отказами оборудования, включая сбор данных для анализа коренных причин и моделирования вариантов предотвращения отказов.
• Моментальная корректировка процессов проведения ремонта, останова, времени запуска, необходимых дополнительных ресурсов  и пр. в процессе обслуживания при выявлении расхождений между составленным планом и достигнутым текущим результатом.
• Применение VR/AR для удалённого консультирования по сервисным операциям в случае отсутствия компетентного исполнителя.

Пересмотр параметров для оптимизации процессов

Технологии: Big Data, Облачные вычисления, Цифровые двойники

• Благодаря использованию возможностей технологий Индустрии 4.0 цикл улучшений и анализа встроен в каждый этап управления активами, соответственно, отдельный бизнес-процесс по анализу и проведению улучшений становится не нужен.

Источник информации: https://toir.pro/mod/book/view.php?id=71&chapterid=360