Это руководство по профилактическому обслуживанию на производстве. Узнайте, что это такое, как это работает, его тенденции и примеры из реальной жизни.

Можете ли вы назвать минимальный объем работ по техническому обслуживанию, который должен выполнить производитель, чтобы обеспечить максимальную эффективность работы своих машин и избежать непредвиденных и дорогостоящих простоев?

Это сложный вопрос, хотя мы можем ответить на него с помощью диагностического обслуживания. Прогностическое обслуживание отличается от других видов обслуживания своим потенциалом управления и оптимизации задач обслуживания в режиме реального времени. Таким образом, производители могут продлить срок службы оборудования, а также избавиться от внезапных поломок оборудования.

Тем не менее, чтобы понять, стоит ли внедрять PdM в производство, вам сначала нужно понять прогностическое обслуживание, как оно работает, его тенденции и примеры из реальной жизни. В этой статье вы найдете ответы на большинство своих вопросов о профилактическом обслуживании на производстве.

Что такое профилактическое обслуживание?

Профилактическое обслуживание (PdM) — это стратегия упреждающего обслуживания, направленная на обнаружение и устранение проблем с производительным оборудованием до того, как они действительно возникнут. На основе данных, собранных с датчиков, система PdM постоянно отслеживает и анализирует состояние оборудования и делает прогнозы относительно его работы.

Кстати, если вы хотите узнать больше о диагностическом обслуживании и о том, как превратить этот подход в историю успеха вашей производственной компании, вы можете прочитать нашу Белую книгу по диагностическому обслуживанию в производстве.

Профилактическое обслуживание на производстве

Обрабатывающая промышленность, вероятно, является самым большим приложением для PdM. Этот подход появился еще в 1990-х годах, но до недавнего времени не пользовался огромной популярностью. Это произошло благодаря внедрению промышленного Интернета вещей (IIoT), машинного обучения, больших данных и облачных вычислений, которые сделали PdM более доступным и доступным для производителей.

Поскольку производители изо всех сил старались не отставать от растущего спроса, они пробовали различные стратегии обслуживания. Одним из них было реактивное обслуживание, воплощающее принцип не чини, пока оно не сломается, но заканчивающееся увеличением незапланированного обслуживания и простоев. В отличие от реактивного обслуживания, профилактическое обслуживание позволяет выполнять запланированные действия по обслуживанию до возникновения проблемы. Это увеличивает срок службы оборудования, но это также очень дорого. И это по-прежнему не устраняет риск случайной поломки оборудования или его компонентов.

Прогнозное обслуживание кажется лучшим решением для производственных компаний благодаря его способности свести к минимуму время простоя и сократить расходы на техническое обслуживание. Кроме того, сжатые сроки и нормы прибыли в современном производственном секторе сделали незапланированные простои еще более нежелательными.

Опрос 300 отраслевых экспертов, организованный Frenus GmbH Darbi College, показал, что 80% респондентов считают PdM незаменимым в обрабатывающей промышленности. 77% из них также считают, что PdM — это реальная необходимость оставаться конкурентоспособными в современной бизнес-среде. (См. более подробные результаты этой анкеты ниже.)

Преимущества профилактического обслуживания в производстве

Список преимуществ PdM в производстве исчерпывающий, поэтому остановимся только на самых важных:

  • Более высокая рентабельность инвестиций. В случае с PdM окупаемость инвестиций (ROI) огромна. Во-первых, вы экономите на затратах на техническое обслуживание, поскольку не выполняете регулярные задачи технического обслуживания, которые могут быть ненужными. Во-вторых, PdM решает проблему незапланированных простоев и сокращает плановые. Задачи восстановления занимают меньше времени, потому что специалисты по данным уже знают, где искать неисправные компоненты и почему они вышли из строя. В-третьих, производители могут заранее заказывать новые детали или оборудование. Таким образом, они не тратят время на их ожидание и не тратят дополнительные средства на складирование в случае планового обслуживания.
  • Высокий срок службы оборудования: Deloitte заявляет, что PdM увеличивает время безотказной работы оборудования на 10–20 %. Прежде всего, система отслеживает работоспособность актива, поэтому заметит проблему до того, как оборудование достигнет стадии серьезного повреждения. Во-вторых, в PdM срок службы машин велик, потому что оборудование или его части отрабатывают все возможное время, а не регулярно заменяются (как это происходит при планово-предупредительном ремонте).
  • Сокращение отходов. Производители также могут увеличить свой доход за счет сокращения отходов. Неоптимальная работа (когда ваше оборудование находится на грани поломки) обычно приводит к расточительному производству, например, в отношении сырья, энергии, машинного времени и трудозатрат. PdM может предупредить бизнес об этой проблеме еще до того, как она произойдет.
  • Повышение производительности: PdM сокращает время, необходимое для ремонта, а также частоту ремонта в целом. Таким образом, производственные организации могут работать более эффективно. Со временем условия на заводе должны улучшиться, а оборудование должно реже выходить из строя.
  • Повышенная безопасность оператора: получение сигналов раннего предупреждения о неисправном оборудовании может предотвратить травмы на производстве. Анализ больших данных помогает ежедневно устранять риски безопасности, а также выявлять потенциально опасные состояния, отслеживая работу техники в течение более длительных периодов времени.
  • Защита активов. При устранении проблемы с оборудованием производители иногда могут повлиять на другие части машины. PdM может помочь вам заметить любое ненормальное поведение после ремонта, чтобы вы могли решить его на ранней стадии.
  • Есть возможности для улучшения: PdM также гарантирует производителям новые возможности для улучшения. Отслеживая оборудование, вы можете открывать новые способы его оптимизации.

Как работает профилактическое обслуживание

По сути, мы можем сказать, что любая система PdM состоит из четырех частей:

  1. Установлены датчики контроля состояния, которые собирают и отправляют дополнительные данные о производительности в режиме реального времени, а также информацию о состоянии машины. Это возможно благодаря технологии IoT, которая сочетает в себе связь между машинами, программными решениями и облачными технологиями.
  2. Конвейер сбора данных, помогающий собирать данные с датчиков в необработанном формате для дальнейшего анализа и обработки данных.
  3. Модели машинного обучения с прогнозированием, которые обучаются на исторических данных и получают данные датчиков в реальном времени для получения прогнозов отказов.
  4. Программное обеспечение для аналитики и мониторинга, помогающее анализировать данные, отслеживать системные события и планировать взаимодействия человека с машиной.

Кроме того, есть два распространенных подхода к диагностическому обслуживанию, которые могут выбрать производственные компании, если они хотят внедрить PdM:

Прогностическое обслуживание на основе правил

Идея основанной на правилах PdM, также известной как система мониторинга состояния, заключается в том, чтобы полагаться на датчики мониторинга состояния. Эти датчики постоянно собирают данные об оборудовании, а затем отправляют оповещения, когда активируется определенное правило, в соответствии с предопределенными протоколами.

Особенностью систем искусственного интеллекта, основанных на правилах, является тесное сотрудничество между производственными группами, инженерами и отделами обслуживания клиентов. Это сотрудничество между отделами необходимо для понимания прямых и косвенных причин, которые в конечном итоге приводят к поломке оборудования.

Как только производитель узнает об этих причинах, он может создать виртуальную модель своей подключенной системы, в которой он описывает поведение и взаимозависимости между ее различными элементами IoT. В результате, если на умной фабрике температура поднимается выше заданного уровня, то система отправляет команде оповещение.

Из упомянутого выше PdM на основе правил обеспечивает некоторый уровень автоматизации. Тем не менее, это все еще слишком зависит от понимания командой того, какие компоненты или события окружающей среды следует отслеживать.

Прогностическое обслуживание с машинным обучением

Другой подход заключается в построении профилактического обслуживания на производстве на основе алгоритмов машинного обучения. В этом сценарии системы на основе ML определяют свой собственный набор правил на основе входных данных. Они берут правильные данные и работают на основе вероятностного подхода.

Именно модель ML использует и учится на данных, сгенерированных датчиками IIoT, исторически и в режиме реального времени. Таким образом, модель знает нормальное поведение оборудования и способна обнаруживать аномальные данные и события. Это также помогает находить корреляции и делать прогнозы для производственной группы, чтобы своевременно принять меры для устранения потенциального дефекта.

Вот еще одна замечательная особенность профилактического обслуживания на основе ML: модель может динамически подстраиваться под новые данные и понимать, что происходит в режиме реального времени.

Не пропустите наши публикации о традиционных методах машинного обучения и подходах к глубокому обучению, чтобы понять, как производители могут лучше решать проблемы PdM.

Тенденции и будущее

Как и любая другая относительно новая технология, диагностическое обслуживание вызвало много шумихи по поводу ее внедрения. Тем не менее, есть ряд конкретных причин, по которым производители обращают внимание на PdM. Ниже приведены пять тенденций PdM в производстве:

1. Технология Plug and Play

Одним из узких мест при внедрении передовых технологий в производство, в том числе профилактического обслуживания, является его зависимость от устаревшего оборудования. Эта проблема особенно актуальна для крупных компаний, где большая часть оборудования не оснащена средствами связи для отправки информации в режиме реального времени.

В этом случае оптимальным решением могут стать устройства PnP (Plug and Play). К ним относится готовое к использованию компьютерное оборудование, которое может подключать устаревшие машины к компьютерам. В результате PdM становится доступным для производителей без необходимости замены старого оборудования. Кроме того, технология PnP не требует каких-либо специальных знаний для установки, поэтому с ней справится любой.

2. Сотрудничество в цепочке поставок

Еще одной популярной тенденцией является распространение профилактического обслуживания на управление цепочками поставок, что открывает новые преимущества для производственных компаний. Во-первых, PdM будет не только контролировать срок службы активов, но и учитывать производственные графики и выбирать наиболее оптимальное время для проведения работ по техническому обслуживанию. Во-вторых, система может помочь производителям автоматически заказывать новые детали для замены.

3. Термографические проверки

Поскольку тепло является одним из первых индикаторов проблем с оборудованием, производители начинают использовать инфракрасные PdM-проверки температуры. Это становится возможным благодаря термографическому анализу, который предполагает использование инфракрасных сканеров для обнаружения износа и ржавчины оборудования, которые остаются невидимыми невооруженным глазом.

Недавним дополнением к методам термографии стало тепловидение, которое благодаря машинному обучению позволяет полностью проверить температуру на безопасном расстоянии. По сути, он измеряет температуру в инфракрасном диапазоне и преобразует эту информацию в изображение.

4. Цифровой двойник в сочетании со стратегией PdM

Цифровой двойник становится еще одной популярной технологией в обрабатывающей промышленности, помогая предприятиям оптимизировать свою деятельность. Если производитель имеет детальную виртуальную версию своей компании, он может тестировать процессы перед их внедрением, планировать установку нового оборудования и так далее.

Чтобы использовать эту технологию в полной мере, вы можете объединить цифровые двойники с PdM. Например, Tech27 рассказывает, как цифровой двойник в паре с PdM помог сэкономить заводу по добыче нефти и газа целых 360 000 долларов за счет прогнозирования потенциального простоя завода. Два подхода составляют идеальную пару, когда есть цель для прогнозирования и когда доступны высококачественные оперативные данные.

5. PdM как услуга

И последнее, но не менее важное: PdM как услуга — еще одно интересное направление, привлекающее внимание производителей. Этот гибридный подход сочетает в себе усилия специальной группы обслуживания и программного обеспечения, чтобы сделать PdM мгновенно доступным для производителей.

Такой подход особенно ценится производителями оригинального оборудования. OEM-производители производят детали и оборудование для других производителей, а PdM как услуга позволяет им собирать данные в режиме реального времени с оборудования своих клиентов и, таким образом, улучшать их работу.

Примеры профилактического обслуживания в производстве

Учиться у коллег лучше, чем входить в неизведанные воды PdM без изучения практического опыта других. По этой причине давайте рассмотрим трех мировых производителей, которые уже внедрили PdM в свою деятельность.

1. Производитель закусок Frito-Lay

Frito-Lay, дочерняя компания PepsiCo, имеет положительный опыт внедрения надежной программы технологий PdM. Согласно презентации ее менеджера на конференции Leading Reliability 2021, PdM помогла компании сократить плановые простои до 0,75%, а незапланированные — до 2,88%. Благодаря PdM производитель также улучшил свою работу различными способами.

В частности, технология предупредила и помогла предотвратить выход из строя двигателя нагнетателя внутреннего сгорания ПК. Если бы компания не отреагировала так быстро, эта ошибка могла привести к закрытию всего отдела картофельных чипсов на неизвестное время.

Еще один пример — раннее обнаружение повышенного уровня кислоты в пробах масла, что, скорее всего, предупредило о деградации масла. Если бы ее не устранили, эта проблема могла привести к простою производства Cheetos Puffs и низким продажам.

2. Mondi производитель упаковки и бумаги

Еще один интересный кейс связан с достижениями производителя Mondi, выпускающего бумагу и упаковочную продукцию. Компания внедрила PdM специально, чтобы избежать нештатных остановок экструдера для пластика на заводе в Мюнхене, Германия. По словам Райнера Мюммлера, выступающего на виртуальной конференции PAW Industry Virtual Conference, один сбой этого оборудования стоил производителю 50 000 евро в связи с очисткой и упущенной выгодой.

По оценкам, внедрение PdM позволило Mundi сэкономить от 50 000 до 80 000 евро в основном за счет снижения эксплуатационных расходов и меньшего количества отходов, производимых машиной.

3. Производство глинозема

ООО «Норанда Глинозем» специализируется на производстве глиноземной продукции. Производитель внедрил PdM в 2019 году, и с тех пор эта технология помогла компании сэкономить около 900 000 долларов США на покупке подшипников, а также сократить время простоя, как было отмечено на конференции Leading Reliability 2021.

Еще одним приобретением этого глиноземного завода стал впечатляющий рост степени готовности смазки с 67% в 2019 году до 92% в 2021 году, что производитель также связывает с внедрением PdM.

А если вы хотите узнать больше о нюансах реализации PdM, вот Пример профилактического обслуживания, посвященный решению машинного обучения PdM для гидравлических систем.

Начало работы с профилактическим обслуживанием

Если вы дочитали до этого места, вы, вероятно, уже задаетесь вопросом, может ли прогностическое обслуживание быть полезным для вашей производственной организации и если да, то как. Для более тщательного изучения этого вопроса, а также для того, чтобы узнать, как плавно перейти на PdM, вы можете прочитать нашу Техническую документацию по профилактическому обслуживанию.

Оптимизировать стратегию обслуживания сложно, но важно для производителей. Самый надежный способ сделать это — внедрить профилактическое обслуживание. PdM поможет вам определить наилучшее время для проведения работ по техническому обслуживанию, предупредит вас о любых проблемах с активами и возможных простоях, а также улучшит срок службы оборудования.

Мы в Intelliarts AIлюбим помогать компаниям решать проблемы, связанные с разработкой и реализацией стратегии обработки данных, поэтому, если у вас есть какие-либо вопросы, связанные, в частности, с прогнозным обслуживанием или другими областями машинного обучения, обращайтесь к нам. протянуть руку.