Всё, что нужно знать о предиктивном обслуживании оборудования

Одно из ключевых достижений ІТ-сферы в промышленности — сокращение затрат на обслуживание оборудования. Такие технологии, как Predictive Maintenance, уже хорошо зарекомендовали себя во многих сферах и позволяют снизить простои, увеличить продуктивность агрегатов и оптимизировать себестоимость производства. Рассказываем, как работает методология, с чего начать внедрять Predictive Maintenance и какие выгоды от этого получает компания.

Почему лидеры внедряют Predictive Maintenance?

Мастодонты индустрии вроде Toyota и Motorola прописывают диагностику оборудования в бизнес-стратегии, ведь от этих показателей напрямую зависит прибыль компании. К сожалению, в Восточной Европе такие подходы к диагностике и обслуживанию оборудования нередко остаются непонятыми или недооцененными. 

На контроль и состояние оборудования тут часто смотрят упрощённо: поломка = затраты на новые детали и запчасти. Шире, поломка — это сокращение объёмов производства, затраты на реорганизацию процессов, оплату труда и срывы плановых поставок. В конечном счёте это ещё и возможный ущерб репутации, финансовые потери от которого предугадать невозможно. 

Руководители, которые не видят описанных выше трат, часто практикуют традиционные подходы:

Реактивный — где идёт наработка на отказ; используется, когда оборудование легко заменяется или ремонтируется без ущерба для производства.

Превентивный — аналогичен системе планово-предупредительных ремонтов (ППР); используется для оборудования, стоимость простоя которого некритична, а ремонт не занимает много времени.

На сегодняшний день эти подходы недостаточно эффективны для качественного решения проблем выхода оборудования из строя. Человеческий фактор, проблемы с организацией данных и отсутствие полной картины по предприятию всегда будут источниками стресса, простоев и перерасходов.

Сделать производство эффективным и надёжным можно с помощью подходов Индустрии 4.0. Прогнозное обслуживание (Predictive Maintenance) и удалённый контроль позитивно сказываются на росте компании. Подтверждают это и предполагаемые объёмы рынка продуктов Predictive Maintenance, которые, по прогнозам, увеличатся до $10 млрд до 2022 года (то есть в 7 раз).

Как это работает

В основе технологии Predictive Maintenance лежит методология обслуживания оборудования по принципу надёжности — Reliability-Centered Maintenance (RCM). Правильно внедрённая концепция RCM гарантирует, что системы будут исправно работать в нужных условиях, а поломки будут сведены к минимуму.

Представьте, что у предприятия есть насос, который первое время эксплуатации работает исправно. Со временем его показатели снижаются из-за, к примеру, забивки фильтра. Позже наступает момент, когда насос не качает нужное количество воды, а продуктивность падает до критической точки. Оборудование выходит из строя. Если это происходит в момент работы оборудования с сырьём, последствия становятся ещё более плачевны. 

Что в этих случаях предлагают традиционные подходы к обслуживанию оборудования? Периодически заменять насосы, к примеру, по среднему показателю работы узла. Это неплохое решение, но проблема таких подходов в том, что они не учитывают специфику узлов. Некоторые из них могут выйти из строя раньше или позже срока, и применять к ним один шаблон не стоит. В результате предприятие номинально занимается обслуживанием оборудования, а на деле всё ещё теряет в его эффективности.

В основе методологии предиктивного обслуживания лежит другой принцип — регулярная оценка состояния всего оборудования с индивидуальным подходом к каждому типу устройств. Это означает, что сигналом для ремонта становятся не даты средних сроков службы, а падение показателей. Так не только убираются «слепые зоны» производства, но и проводится ремонт оборудования тогда, когда это наиболее выгодно и эффективно. Плановый подход, где «календарные» проверки по сути тушат пожар на ходу, уступает предиктивному, где оборудование обслуживают на основе актуальных данных и точных прогнозов.

Как начать внедрять Predictive Maintenance?

Информация — ядро эффективности предиктивного обслуживания, поэтому начинать следует с обработки данных. Она включает в себя:

• сбор параметров
• мониторинг
• контроль показателей

Следующий шаг — это постройка причинно-следственных связей между изменением параметров и работой оборудования. В результате:

• вырабатывается набор граничных значений, по которым система определяет необходимость ремонта;
• предотвращаются критические поломки;
• создаются условия, при которых устройство работает наиболее эффективно.

Факт: как только показатели падают, алгоритм автоматически уведомляет о необходимости подладки. Все показатели объединены в единую сеть, поэтому руководство всегда будет знать о рисках и возможных неполадках.

Третий этап внедрения Predictive Maintenance — полностью автоматизированный контроль оборудования на предприятии. Система максимально эффективно управляет всеми процессами, в том числе:

• мониторинг показателей;
• оформление заказов;
• создание ремонтных заявок;
• заказ необходимых комплектующих.

Дополнительные преимущества Predictive Maintenance и RCM

Эффективное использование ресурсов предприятия — главный плюс прогнозного обслуживания, но есть и другие преимущества. Первое из них: полноценная картина показателей производства. Системы, такие как SmartEAM, работают с большими данными (Big Data) и, анализируя их, моделируют реалистичные сценарии работы. Например, для прогнозирования неочевидных отказов алгоритмы Machine Learning анализируют показатели прошлой работы, чтобы предотвращать поломку. Человеку это не под силу.

Это позволяет руководителям принимать эффективные решения на основе данных за вчера, за прошедший месяц или год. Планирование финансов и продаж становится более прозрачным, а расчёты — более точными.

Второе преимущество: практически полное исключение человеческого фактора. Система руководит данными, как оркестром, мгновенно принимая нужные решения и избегая ошибок вроде дубликатов, некорректного ввода или случайного редактирования показателей. При этом решения предиктивного обслуживания не обязательно требуют современного оборудования и датчиков. Методология слаженно работает на любом оборудовании. 

Подытоживая сказанное, предиктивный подход в своей универсальности показывает хороший ROI (Return On Investments — окупаемость инвестиций), повышение технической готовности предприятия и убирает критические моменты. Такие системы, как SmartEAM, регулярно улучшают работу алгоритмов платформы, доступны как на ПК, так и на смартфонах или планшетах. Это особенно актуально, учитывая разнородность рабочего оборудования на производствах Восточной Европы. 

Команда SmartEAM работает над решениями, которые увеличивают срок службы оборудования, оптимизируют расходы и позволяют принимать решения на основе актуальных и точных данных.

Получите бесплатную консультацию от нашего специалиста, заполнив форму на сайте.