ЗАДАТИ ПИТАННЯ
ЗАДАТИ ПИТАННЯ
×
Всі новини
предиктивное обслуживание

Усе, що варто знати про предиктивне обслуговування обладнання

08.02.2021

Одне з ключових досягнень ІТ-сфери у промисловості — скорочення витрат на обслуговування обладнання. Такі технології як Predictive Maintenance гарно зарекомендували себе в багатьох сферах і дають змогу знизити простої, збільшити продуктивність устаткування й оптимізувати собівартість виробництва. Розповідаємо, як працює методологія, з чого почати впроваджувати Predictive Maintenance і які вигоди від цього отримує компанія.

Чому лідери впроваджують Predictive Maintenance?

Мастодонти індустрії на кшталт Toyota і Motorola прописують діагностику обладнання в своїх бізнес-стратегіях, адже від цих показників безпосередньо залежить прибуток компанії. На жаль, у Східній Європі такі підходи до діагностики й обслуговування устаткування нерідко залишаються незрозумілими або недооціненими. 

На контроль і стан обладнання тут часто дивляться спрощено: несправність = витрати на нові деталі й запчастини. Ширше, несправність — це скорочення обсягів виробництва, витрати на реорганізацію процесів, оплату праці та зриви планових постачань. Врешті це ще й можлива шкода репутації, фінансові втрати від якої передбачити неможливо. 

Керівники, які не бачать описаних вище витрат, часто практикують традиційні підходи:

Реактивний — де йде наробіток до відмови; використовується, коли обладнання легко замінюється або ремонтується без шкоди для виробництва.

Превентивний — аналогічний до системи планово-запобіжних ремонтів (ПЗР); використовується для обладнання, вартість простою якого некритична, а ремонт не займає багато часу.

На сьогодні ці підходи недостатньо ефективні для якісного розв’язання проблем виходу устаткування з ладу. Людський фактор, проблеми з організацією даних і відсутність повної картини на підприємстві завжди будуть джерелами стресу, простоїв і перевитрат.

Зробити виробництво ефективним і надійним можна за допомогою підходів Індустрії 4.0. Прогнозне обслуговування (Predictive Maintenance) і віддалений контроль позитивно позначаються на зростанні компанії. Підтверджують це й очікувані обсяги ринку продуктів Predictive Maintenance, які, за прогнозами, збільшаться до $10 млрд до 2022 року (тобто в 7 разів).

Як це працює

Технологія Predictive Maintenance ґрунтується на методології обслуговування обладнання за принципом надійності — Reliability-Centered Maintenance (RCM). Правильно впроваджена концепція RCM гарантує, що системи будуть справно працювати в потрібних умовах, а несправності будуть зведені до мінімуму.

Уявіть, що у підприємства є насос, який на початку експлуатації працює справно. Згодом, його показники знижуються через, наприклад, забивання фільтра. Пізніше настає момент, коли насос не качає потрібну кількість води, а продуктивність падає до критичної точки. Обладнання виходить із ладу. Якщо це відбувається в момент контакту устаткування з сировиною, наслідки стають ще більш плачевними. 

Що в цих випадках пропонують традиційні підходи до обслуговування обладнання? Періодично заміняти насоси, наприклад, за середнім показником роботи вузла. Це непогане рішення, але проблема таких підходів у тому, що вони не враховують специфіку вузлів. Деякі з них можуть вийти з ладу раніше або пізніше терміну, і застосовувати до них один шаблон не варто. У результаті підприємство номінально займається обслуговуванням устаткування, насправді — все ще втрачає в його ефективності.

В основі методології предиктивного обслуговування лежить інший принцип — регулярне оцінювання стану всього обладнання з індивідуальним підходом до кожного типу пристроїв. Це означає, що сигналом до ремонту стають не дати середніх термінів служби, а падіння показників. Так не тільки прибираються «сліпі зони» виробництва, а й проводиться ремонт устаткування тоді, коли це найбільш вигідно й ефективно. Плановий підхід, де «календарні» перевірки по суті гасять пожежу на ходу, поступається предиктивному, де обладнання обслуговують на основі актуальних даних і точних прогнозів.

Як почати впроваджувати Predictive Maintenance?

Інформація — ядро ефективності інтелектуального обслуговування, тому починати слід з обробки даних. Вона охоплює:

  • збір параметрів;
  • моніторинг;
  • контроль показників.

Наступний крок — це побудова причинно-наслідкових зв’язків між зміною параметрів і роботою устаткування. У результаті:

  • виробляється набір граничних значень, за якими система визначає необхідність ремонту;
  • запобігаються критичні несправності;
  • створюються умови, за яких пристрій працює найбільш ефективно.

Факт: тільки-но показники падають, алгоритм автоматично повідомляє про необхідність підладження. Усі показники об’єднані в єдину мережу, тому керівництво завжди буде знати про ризики й можливі несправності.

Третій етап упровадження Predictive Maintenance — повністю автоматизований контроль обладнання на підприємстві. Система максимально ефективно керує всіма процесами, зокрема:

  • моніторинг показників;
  • оформлення замовлень;
  • створення ремонтних заявок;
  • замовлення необхідних комплектуючих.

Додаткові переваги Predictive Maintenance і RCM

Ефективне використання ресурсів підприємства — головний плюс прогнозного обслуговування, але є й інші переваги. Перша з них: повноцінна картина показників виробництва. Системи, такі як SmartEAM, працюють із великими даними (Big Data) й, аналізуючи їх, моделюють реалістичні сценарії роботи. Наприклад, для прогнозування неочевидних відмов алгоритми Machine Learning досліджують показники минулої роботи, щоб запобігати несправностям. Людині це не під силу.

Це дає змогу керівникам приймати ефективні рішення на основі даних за вчора, за минулий місяць або рік. Планування фінансів і продажів стає більш прозорим, а розрахунки — більш точними.

Друга перевага: практично повне виключення людського фактора. Система керує даними, немов оркестром, миттєво приймаючи потрібні рішення й уникаючи помилок на кшталт дублікатів, некоректного введення або випадкового редагування показників. При цьому рішення предиктивного обслуговування не обов’язково вимагають сучасного обладнання і сенсорів. Методологія злагоджено працює на будь-якому обладнанні. 

Підсумовуючи сказане, предиктивний підхід у своїй універсальності показує хороший ROI (Return On Investments — окупність інвестицій), підвищення технічної готовності підприємства і прибирає критичні моменти. Такі системи, як SmartEAM, регулярно покращують роботу алгоритмів платформи, доступні як на ПК, так і на смартфонах або планшетах. Це особливо актуально, враховуючи різнорідність робочого обладнання на виробництвах Східної Європи.

Команда SmartEAM працює над рішеннями, які збільшують термін служби обладнання, оптимізують витрати й дають змогу приймати рішення на основі актуальних і точних даних.

Отримайте безкоштовну консультацію від нашого фахівця, заповнивши форму на сайті.

Схожі матеріали

Київ


+38097 97 05 113
+38095 69 49 957

пр. Бажана 14а, 4-й поверх

Мінськ


+375 29 312 29 93
+375 29 622 24 69

ТОВ "Софтек Лаб"

© SmartEAM 2019.