Обслуговування обладнання від першої до четвертої індустріальної революції

Підходи в обслуговуванні обладнання пройшли тернистий шлях від реактивних методик до предиктивних у концепції Industry 4.0. Цей термін, що означає четверту промислову революцію, не сходить із вуст інженерів гігантів на кшталт Toyota, Siemens і General Electric.

У цій статті ми розповімо про те, як змінювалися підходи до обслуговування обладнання від першої до четвертої індустріальної революції. Усі описані методики є частиною RCM (Reliability-centered Maintenance) — стратегії, спрямованої на запобігання критичним відхиленням параметрів обладнання.

Industry 1.0 — Реактивний підхід

Перша індустріальна революція — це перехід людства від ручної праці до механічної. У ті часи обладнання обслуговували за принципом «ламається — ремонтуємо».

Агрегати напрацьовувалися до відмови, а показники доступності обладнання ледве досягали позначки в 50%. Реактивний підхід справлявся з обслуговуванням некритичного обладнання, яке дешевше замінювати, ніж регулярно обслуговувати.

Реактивний підхід має низку недоліків. Ремонти не планувалися наперед, і, тільки-но виходило з ладу критичне обладнання, виникали величезні затримки. Підприємства не завжди мали на складах потрібні запчастини, тому витрачали величезні суми на термінове доставлення.

Британський філософ Гоббс називав життя в ту епоху «складним, брутальним і коротким». Мовою обслуговування обладнання реактивний підхід — це «аварії, простої та витрати».

Industry 2.0 — Превентивний підхід

Під час Другої промислової революції на повну силу пішла електрифікація. Разом із нею з’явились і превентивні підходи в обслуговуванні обладнання. Їх суть: заміна або ремонт робочого активу через конкретний проміжок часу.

Превентивний підхід спирався на статистику, яка давала змогу визначити середній час роботи або життєвий цикл активу. Наприклад, деякі агрегати обслуговували щотижня і щомісяця. В інших випадках — кожні 100 циклів, 1000 годин тощо. Оскільки в ті часи не існувало CRM-систем для грамотного обліку розкладу ремонтів, підприємства не встигали за змінами характеристик обладнання й зазнавали фінансових збитків через невчасні ремонти. 

Industry 3.0 — Проактивний підхід

Цей етап — репетиція цифровізації. Для забезпечення надійності обладнання фабрики починали застосовувати проактивний підхід. Його мета — забезпечити максимальний міжремонтний термін експлуатації агрегатів, усуваючи причини відмов.

Проактивний підхід став можливим завдяки:

• моніторингу стану агрегатів;
• акценту на надійності роботи;
• оцінці ризиків під час планування ремонтів;
• системній роботі з наслідками аварій.

Завдяки новим технологіям і поступовому розвитку інтернету підприємства отримали можливість аналізувати індикатори обладнання в реальному часі. Запобігати аваріям і контролювати «здоров’я» критично важливих агрегатів стало набагато простіше. Проактивний підхід тримає доступність обладнання на рівні 75%.

Industry 4.0 — Предиктивний підхід

Четверта промислова революція (Industry 4.0) відбувається просто зараз і об’єднує попередні досягнення з інноваціями у промисловості.

Завдяки IIoT й аналітиці великих даних (Big Data) комп’ютери можуть обмінюватись інформацією і приймати ефективні рішення без участі людини. Це дало новий виток розвитку «розумним фабрикам» — концепту підприємств, де більшість рутини виконують роботи, а люди сконцентровані на розв’язанні бізнес-завдань.

Так людство дійшло предиктивного підходу (Predictive Maintenance). Він передбачає можливі несправності задовго до того, як агрегат або вузол вийде з ладу. Таким чином доступність обладнання сягає 90%, а підприємство економить на закупівлі деталей для комплектування і складському зберіганні.

Грамотний збір даних і їх аналітика економлять гроші й покращують виробництво тут і зараз, як це сталося на заводі Bosch у Китаї. З аналітикою великих даних і методологіями Industry 4.0 завод Bosch забезпечив собі довшу роботу без перебоїв і збільшив обсяги виробництва на понад 10%.

Майбутнє Industry 4.0

За прогнозами експертів, ринок Industry 4.0 до 2030 року сягне відмітки в $1 трлн. Разом із тим на підприємствах дедалі частіше практикують предиктивні методи, де будь-яке рішення щодо зупинки або ремонту обладнання засноване на Big Data. Така система, як SmartEAM, автоматизує збір інформації про активи, дає змогу відстежувати мікротренди в їх роботі, точніше планувати ремонти й залучати менше робочої сили. На прикладі «Інтерпайпу» бачимо результат у цифрах: підвищення ефективності на 15% і 20% економія на ремонті з кожною тонною продукції.