Предиктивное обслуживание

В сегодняшнем высококонкурентном промышленном ландшафте простой оборудования может иметь серьезные последствия, начиная от снижения производительности и дорогостоящего ремонта до снижения безопасности и экологических опасностей.

Традиционные подходы к реактивному обслуживанию, когда оборудование обслуживается только после возникновения отказа, больше недостаточны. Знакомьтесь с предиктивным обслуживанием, стратегией, которая меняет правила игры, используя возможности анализа данных для прогнозирования отказов оборудования и обеспечивая проактивное обслуживание, сводя к минимуму незапланированные простои и максимизируя производительность активов.

Понимание предиктивного обслуживания

Предиктивное обслуживание — это проактивный подход к обслуживанию, который опирается на непрерывный мониторинг и анализ данных для обнаружения потенциальных отказов оборудования до того, как они произойдут. Используя передовые методы аналитики, такие как машинное обучение и искусственный интеллект, системы предиктивного обслуживания могут определять закономерности и аномалии в данных датчиков, исторических записях и факторах окружающей среды, предоставляя ранние предупреждающие признаки надвигающихся отказов.

Внедрение предиктивного обслуживания: пошаговое руководство

Реализация успешной программы предиктивного обслуживания включает несколько ключевых этапов:

Сбор данных

Определите соответствующие источники данных (например, датчики, системы управления, журналы технического обслуживания, мониторинг окружающей среды);
Создайте инфраструктуру сбора данных (например, устройства IoT, шлюзы, конвейеры данных);
Обеспечьте интеграцию данных и взаимодействие между системами.

Предварительная обработка данных

Очистка данных (удаление ошибок, выбросов и несоответствий);
Нормализация данных (масштабирование и преобразование данных для обеспечения согласованности);
Проектирование признаков (создание новых признаков на основе существующих данных);
Разделение данных (разделение данных на обучающие, проверочные и тестовые наборы).

Предиктивное моделирование

Выберите подходящие алгоритмы машинного обучения (например, контролируемое, неконтролируемое, глубокое обучение);
Обучайте модели, используя исторические данные и отмеченные случаи отказов/деградации;
Оцените эффективность модели с помощью метрик (например, точность, достоверность, отзыв, оценка F1);
Оптимизируйте модели с помощью настройки гиперпараметров и ансамблевых методов;
Проверяйте модели с использованием контрольных данных или перекрестной проверки.

Развертывание и интеграция модели

Проведите развертывание обученных моделей в производственных средах (например, в облаке, на периферийных устройствах);
Обеспечьте интеграцию с существующими системами управления техническим обслуживанием (например, CMMS, ERP);
Разработайте пользовательские интерфейсы и панели мониторинга, а также систему поддержки принятия решений;
Внедрите системы оповещения и уведомлений о прогнозируемых сбоях.

Постоянный мониторинг и улучшение

Проводите мониторинг производительности модели в производстве с использованием реальных данных;
Установите процессы для обнаружения дрейфа данных и ухудшения модели;
Регулярно переобучайте и обновляйте модели новыми данными;
Включайте отзывы от групп технического обслуживания и экспертов в предметной области;
Постоянно совершенствуйте модели и системы на основе извлеченных уроков.

На протяжении всего процесса внедрения крайне важно привлекать кросс-функциональные команды, включая специалистов по данным, инженеров, специалистов по техническому обслуживанию и ИТ-персонал. Кроме того, для успешного внедрения и долгосрочной устойчивости программы предиктивного обслуживания необходимо установить надежные практики управления данными, обеспечить качество данных и предоставить поддержку обучения и управления изменениями.

Использование промышленного Интернета вещей (IIoT) для предиктивного обслуживания

Появление промышленного Интернета вещей (IIoT) произвело революцию в предиктивном обслуживании, обеспечив повсеместное подключение и сбор данных с различных промышленных активов. Устройства IIoT, такие как датчики, приводы и шлюзы, могут собирать данные с оборудования в режиме реального времени и передавать их в централизованные системы для анализа.

Интегрируя технологию IIoT с решениями по предиктивному техническому обслуживанию, организации могут:

Собирать комплексные данные: устройства IIoT могут фиксировать широкий спектр точек данных, включая вибрацию, температуру, давление и другие критические параметры, обеспечивая комплексное представление о состоянии оборудования;
Получить возможность удаленного мониторинга: подключение к IIoT позволяет осуществлять удаленный мониторинг оборудования, что позволяет группам профилактического обслуживания получать доступ к данным в режиме реального времени с географически распределенных активов;
Автоматизировать сбор данных: системы IIoT могут автоматизировать процесс сбора данных, устраняя необходимость ручного ввода данных и снижая риск человеческих ошибок;
Получить упрощение предиктивного обслуживания как услуги: используя облачные платформы IIoT, организации могут получить доступ к решениям предиктивного обслуживания как к услуге, что снижает потребность в обширных внутренних экспертных знаниях и инфраструктуре.

Лучшие практики для успешного внедрения предиктивного обслуживания

Для обеспечения успешной программы предиктивного обслуживания организациям следует учитывать следующие передовые практики:

Установите четкие цели и показатели: определите измеримые цели и ключевые показатели эффективности (KPI) для вашей программы предиктивного обслуживания, такие как сокращение времени простоя, повышение доступности активов и экономия затрат на обслуживание;

Привлекайте кросс-функциональные команды: предиктивное обслуживание требует сотрудничества между различными отделами, включая операции, обслуживание, ИТ и науку о данных. Создание кросс-функциональных команд может способствовать общему пониманию и обеспечить эффективное внедрение;

Соблюдайте приоритет качества данных: точные и надежные данные имеют решающее значение для моделей предиктивного обслуживания. Внедрите политики и процессы управления данными, чтобы обеспечить качество и согласованность данных;

Обеспечьте обучение и управление изменениями: предиктивное обслуживание часто требует культурного сдвига в организациях. Предоставление обучения и поддержки управления изменениями может помочь обеспечить плавное принятие и эффективное использование новой системы;

Планируйте постоянное улучшение и адаптацию: предиктивное обслуживание — это развивающийся процесс. Постоянно отслеживайте и оценивайте производительность вашей системы и будьте готовы адаптироваться и совершенствоваться по мере появления новых технологий, источников данных и передовых методов.

Вывод: предиктивное обслуживание представляет собой преобразующий подход к управлению активами, позволяющий организациям использовать анализ данных и передовые технологии для оптимизации производительности оборудования, сокращения времени простоя и повышения эксплуатационного совершенства.
Следуя передовым практикам и внедряя культуру непрерывного совершенствования, организации могут раскрыть весь потенциал предиктивного обслуживания и получить конкурентное преимущество в сегодняшнем промышленном ландшафте, основанном на данных.

Автор: Митиогло Алексей Михайлович, специалист по предиктивной аналитике данных, член рабочей группы, занимающейся стандартизацией применения технологий искусственного интеллекта в промышленности.
Алексей Михайлович является директором ООО «Предикта», команды профессионалов с пятнадцатилетним опытом в создании киберфизических систем и реализации сложных проектов.