Диагностическое обслуживание: максимальное время бесперебойной работы оборудования и экономия затрат
Диагностическое техобслуживание постоянно оценивает состояние оборудования в реальном времени, помогая максимизировать производительность, работоспособность и срок службы оборудования, сводя к минимуму совокупную стоимость владения.
Что такое диагностическое техническое обслуживание?
Диагностическое техобслуживание — это подход к техническому обслуживанию, при котором основное внимание уделяется тому, что пытаются вам рассказать активы предприятия. Машины на ваших заводах, ваш парк грузовиков, ваше промышленное оборудование – они разговаривали с вами уже много лет. Если вы можете внимательно слушать, вы можете понять, когда ваши машины собираются сломаться и что им нужно, чтобы работать дольше и более гладко.
Диагностическое техобслуживание позволяет компании прогнозировать отказы оборудования и планировать техобслуживание в нужное время и в нужное время. Он содержит информацию, необходимую для управления активами с максимальной производительностью, не отталкивая их слишком далеко и не рискуя дорогостоящими поломками.
Определение предупредительного ТОРО
Диагностическое обслуживание призвано предотвратить отказ и простой оборудования за счет подключения корпоративных активов с поддержкой Интернета вещей, применения расширенной аналитики к генерируемым ими данных в реальном времени и использования соответствующих аналитических данных для формирования эффективных и экономичных протоколов технического обслуживания.
Почему диагностическое обслуживание сегодня так важно?
Диагностическое техобслуживание важно, поскольку оно экономит время и деньги компаний за счет сокращения затрат и сбоев в работе оборудования. По мере роста потребительского спроса на товары организации, использующие программы диагностического технического обслуживания, могут производить продукты без сбоев. Результатом является постоянная лояльность клиентов, рост выручки и повышение конкурентоспособности.
Решения для интеллектуального диагностического обслуживания позволяют прогнозировать необходимость технического обслуживания активов, повышать эффективность затрат и оптимизировать сложные требования к управлению активами предприятия. Проще говоря, использование технологии диагностического технического обслуживания помогает вашей компании экономить время, деньги и процедурные проблемы.
Как работает диагностическое техническое обслуживание?
Диагностическое ТОРО выполняется путем сбора и анализа данных оборудования в реальном времени для прогнозирования потенциальных проблем до того, как они приведут к отказу оборудования.
Первым шагом в этом процессе является сбор данных в реальном времени и информации с сетевых датчиков Интернета вещей, которые передают информацию о состоянии оборудования. Затем эти данные должны храниться и управляться таким образом, чтобы их можно было легко вызывать, обрабатывать и анализировать. "Прогнозный" компонент вступает в силу, когда к данным применяются технологии искусственного интеллекта (ИИ) и машинного обучения для создания полезной и действенной истории.
Архитектура диагностического технического обслуживания и сети промышленного Интернета вещей (IIoT) состоит из четырех основных этапов:
Процесс диагностического технического обслуживания
- Сбор данных с датчиков, которые могут контролировать такие характеристики машин, как вибрация, температура, влажность, давление, шум и многое другое
- Передача этих данных в режиме реального времени по всей сети в центральную бизнес-систему
- Применение интеллектуальных технологий, таких как искусственный интеллект и аналитика машинного обучения, для выявления полезной и релевантной информации
- Быстрое принятие мер на основе этих сведений либо с помощью автоматического реагирования, либо путем вмешательства человека
Использование технологий диагностического технического обслуживания
Мониторинг состояния
Диагностическое обслуживание стало возможным благодаря киберфизическим системам, которые объединяют машины и программное обеспечение в интеллектуальную сеть Интернета вещей. Для создания такой сети сначала определите условия активов, которые необходимо отслеживать.
Анализ, необходимый для определения состояния активов, может быть визуальным, слуховым, тепловым или, как правило, сочетанием этих критериев. На этом этапе основное внимание уделяется определению правильных датчиков и инструментов контроля, которые должны быть установлены:
Анализ вибрации: Небольшие изменения в шаблонах вибрации могут указывать на дисбаланс или несбалансированность, в то время как высокие уровни вибрации могут указывать на надвигающиеся проблемы с подшипниками. Анализ вибрации может дать раннее предупреждение о сбое и особенно полезен для обнаружения дисбаланса, неправильного выравнивания, механической слабости или изношенных или поврежденных деталей.
Звуковой и ультразвуковой анализ. При нормальной работе большинство систем издают одни и те же звуки. Изменения в звуковом образце могут указывать на износ или другие виды неисправностей. Ультразвуковой анализ также может дать информацию об общей работоспособности системы путем перевода высокочастотных звуков (например, производимых паром или утечками воздуха) в слышимый диапазон.
Инфракрасный анализ: Как и ультразвуковой анализ, термография также выявляет скрытые с помощью инфракрасного анализа, чтобы преобразовать изменения температуры в видимый спектр. Даже тонкие изменения нормальных рабочих температур могут предупредить о надвигающихся проблемах.
Анализ жидкости: помимо простого мониторинга уровня и температуры жидкости, физический и химический анализ жидкостей может дать ценную информацию о состоянии механических компонентов. Обнаружив скорость деградации охлаждающих веществ и смазочных материалов, можно предпринять профилактические шаги, как только эти данные станут достоверными.
Прочее: Другие технологии диагностического технического обслуживания специализируются на различных уникальных промышленных потребностях. К ним относятся лазерная центровка, мониторинг электрической цепи, обнаружение трещин, обнаружение неисправностей, мониторинг коррозии, изменения электрического сопротивления и другие отраслевые средства измерения коррозии или порчи.
Ключевые технологии диагностического технического обслуживания
После определения вышеуказанных критериев необходимо установить соответствующие датчики и мониторы и подключить их к центральной бизнес-системе, чаще всего системе планирования ресурсов предприятия (ERP), через облачную сеть Интернета вещей. Наконец, должны быть внедрены решения на основе ИИ для анализа данных и получения ценной информации и рекомендаций на основе собранных данных.
Сеть Интернета вещей. Когда корпоративные активы дополняются датчиками, возможностью обработки и другими технологиями, они могут отправлять и получать данные (обычно через облачные подключения) в центральную бизнес-систему и из нее. Он включает сеть Интернета вещей и лежит в основе стратегии предупредительного ТОРО.
Шлюзы Интернета вещей: многие старые активы по-прежнему отлично работают, но их аналоговые технологии предшествуют цифровой интеграции. Эти машины могут быть оснащены устройствами шлюза Интернета вещей, которые могут включать камеры, микрофоны и термометры, для сбора и передачи в реальном времени данных об их рабочем состоянии.
Облачные подключения. Облачные подключения обеспечивают доступность ресурсов компьютерной системы по запросу. В сети Интернета вещей, состоящей из нескольких промышленных активов, крайне важно интегрировать центры обработки данных с несколькими местоположениями в единую базу данных и систему.
Современные базы данных и ERP: устаревшие дисковые базы данных плохо оснащены для управления объемными и нелинейными данными, включающими большие данные и сложные наборы данных. Кроме того, диагностическое обслуживание использует искусственный интеллект и машинное обучение для выполнения расширенной аналитики таких данных. Весь этот процесс лучше всего обслуживается современной системой ERPна базе ИИ с базой данных in-memory, которая является быстрой, адаптивной и практически бесконечно масштабируемой.
ИИ и машинное обучение. Машинное обучение — это подмножество искусственного интеллекта, использующего алгоритмы для анализа и понимания данных. Решения для диагностического обслуживания зависят от ИИ и машинного обучения и позволяют не только сортировать, анализировать и извлекать уроки из операционных данных активов предприятия, но и генерировать полезные рекомендации и аналитические данные.
Расширенная аналитика: ИИ и машинное обучение — ключ к расширенной аналитике. Руководители должны определить атрибуты и условия для оценки, а также требуемые аналитические результаты. Таким образом, алгоритмы, информирующие расширенную аналитику, могут быть запрограммированы так, чтобы они были максимально информативными и действенными, и лучше всего учиться на данных и новом опыте с течением времени.
Цифровые двойники: цифровой двойник — это виртуальное воссоздание фактического физического актива. Создавая цифровых двойников, менеджеры могут перейти к любому возможному операционному сценарию для двойника без риска фактического повреждения дорогостоящего оборудования или устройства. Это помогает расширить возможности диагностического технического обслуживания, позволяя инструментам машинного обучения и искусственного интеллекта использовать опыт, который никогда не случался.
Диагностическое и профилактическое ТОРО
Разница между этими моделями ТОРО заключается не столько в том, как выполняются мероприятия ТОРО, сколько в том, когда.
Предупредительное ТОРО: ТОРО на основе прошлых показателей производительности, а также знаний и опыта инженеров и операторов. Он включает в себя рутинное, периодическое, плановое или зависящее от времени ТОРО. Несмотря на то, что он часто предотвращает простои, он может быть неточным, что может привести к дорогостоящему техобслуживанию до того, как оно потребуется, или к незамеченным недостаткам в процессе ТОРО. Предупредительное ТОРО выполняется в предварительно установленные сроки, часто заблаговременно.
Диагностическое техобслуживание: техобслуживание, которое становится возможным благодаря интеграции всех активов предприятия в экосистему в режиме реального времени. Возможность передачи и анализа данных в реальном времени означает, что мониторинг состояния активов в реальном времени , а не календари, становится основой для протоколов сопровождения. Диагностическое ТОРО выполняется в реальном времени, в нужное время и в нужном месте.
Другие методы обслуживания активов
Реактивное
Техническое обслуживание, выполненное в связи с внезапным сбоем или неисправностью оборудования. Этот вид ТОРО часто является незапланированным и может привести к увеличению времени простоя и затрат.
Планируемое ТОРО
Техническое обслуживание, выполняемое для устранения дефекта или неисправности оборудования. Этот вид обслуживания обычно проводится после выявления проблемы и может помочь предотвратить возникновение дальнейших проблем.
Предписывающее ТОРО
Техническое обслуживание, определяемое рекомендациями или инструкциями производителя по конкретной единице оборудования. Этот вид технического обслуживания основан на предписанном изготовителем расписании мероприятий ТОРО.
ТОРО на основе состояния
Техническое обслуживание выполняется на основе состояния оборудования, а не предопределенного графика. Этот вид технического обслуживания использует мониторинг и проверку, чтобы определить, когда необходимо вмешательство. Хотя это может помочь сократить ненужные задачи ТОРО и минимизировать время простоя, обслуживание на основе условий занимает много времени и вручную.
Обслуживание с учетом запаса надежности
Техническое обслуживание, которое определяет приоритеты задач на основе надежности и критичности оборудования. Этот подход ориентирован на определение наиболее важных мероприятий по техническому обслуживанию для максимизации надежности и эффективности оборудования.
Эволюция технического обслуживания активов
На следующей диаграмме (адаптированной из Deloitte) показано развитие технологических возможностей в ходе промышленных революций и их влияние на стратегии техобслуживания и эффективность оборудования.
Примеры предупредительного ТОРО в действии
Нефтегазовый сектор: бурение нефти приводит к огромному износу активов и может привести к большому риску и опасности в случае неудачи. Благодаря мониторингу температуры масла и скорости коробок передач в буровом оборудовании диагностическое обслуживание значительно повысило безопасность и снизило затраты на техническое обслуживание на 38%.
Автомобильная промышленность: на сборочных линиях пушки точечной сварки выполняют около 15 тысяч точечных сварных швов в день. Соединяя сварочные пистолеты по всему миру и собирая свои операционные данные, автопроизводители могут собирать миллионы точек данных, что приводит к беспрецедентной точности прогнозирования состояния и состояния этих активов.
Производство бытовой техники: Измерения вибрации вращения барабана в производстве сушилок помогли предсказать неисправность или поломку. Это приложение для диагностического обслуживания позволило устранить дефекты производства на 33% и снизить затраты на обслуживание потребителей на 27%.
Управление железнодорожными активами: «Пустоты» возникают, когда пустая площадь развивается под трассой, приводящей к потенциальной задержке или даже срыву с рельсов. Недавние инновации привели к появлению систем, основанных на кабах, которые отслеживают ряд переменных при прохождении по рельсам. Это привело к улучшению обнаружения пустоты и общему повышению безопасности клиентов.
Стальная промышленность: обнаружение аномалий используется для сбора в реальном времени показаний вибрации, скорости вращения и электрического тока (ампер) в холоднопрокатном оборудовании, используемом при обработке стали. Это приложение привело к увеличению срока службы оборудования на 60% и значительно сократило потери из-за простоев и задержек.
Преимущества программ диагностического технического обслуживания
Внедрение систем диагностического технического обслуживания привело к впечатляющим результатам во многих отраслях. Вотчете от Deloitte за 2022 приводятся многочисленные количественные улучшения. К ним относятся сокращение времени простоя на 15%, повышение производительности труда на 20% и сокращение уровня запасов на 30% при меньших потребностях в хранении деталей.
Используя такие технологии, как ИИ и интегрированная ERP-система, организации демонстрируют преимущества решений для диагностического обслуживания, которые действительно работают. К ним относятся:
Повышение прозрачности всех операций. Повышенная прозрачность активов на местах и другого оборудования за пределами предприятия позволяет OEM-поставщикам и сторонним поставщикам услуг предоставлять более информированные услуги и повышать ценность.
Снижение затрат на техническое обслуживание и повышение производительности активов. Благодаря минимизации простоев диагностическое обслуживание экономит ваши деньги и помогает более эффективно использовать существующие активы даже при продлении их жизненного цикла.
Более мощные команды. Вооруженные наукой о данных и аналитикой в реальном времени, операторы активов, поставщики услуг и менеджеры по логистике могут осуществить переход от пожарных к плановикам и стратегам.
Решение распространенных проблем диагностического обслуживания
В этом разделе рассматриваются общие проблемы диагностического технического обслуживания и стратегии их преодоления.
Качество и доступность данных: диагностическое обслуживание в значительной степени зависит от высокого качества и достаточного объема исторических данных. Низкое качество данных или недостаточное количество данных могут привести к неточностям в прогнозах. Для обеспечения качества данных рекомендуется создать программу управления данными, поддерживаемую ключевыми стейкхолдерами.
Подключение к Интернету вещей: для настройки подключенной сети Интернета вещей требуется интеллектуальное оборудование и периферийные устройства с датчиками, которые могут подключаться к озерам данных и передавать данные в формате плоских файлов. Обратите особое внимание на упрощение сценариев соединения, чтобы можно было без проблем подключаться к любому источнику данных Интернета вещей.
Управление устройствами IoT: управление сетевыми устройствами Интернета вещей требует сосредоточения внимания на безопасности устройств, чтобы минимизировать уязвимости для кибератак. В то же время, вы хотите повысить интероперабельность между устройствами и масштабировать по мере необходимости. Для достижения правильного баланса лучше всего использовать современные решения для управления производительностью активов, поддерживающие встроенные расширенные возможности управления устройствами и надежные возможности подключения.
Интеграция данных. Интеграция данных из различных источников, таких как датчики Интернета вещей, устаревшие системы и записи ТОРО, может быть сложной и трудоемкой. Найдите мощную платформу интеграции корпоративного уровня с обширной библиотекой готовых коннекторов для поддержки ваших потребностей в интеграции данных.
Сложность данных с датчиков: данные с датчиков Интернета вещей могут быть трудно понять, что часто требует специальных знаний о данных, которые представляют собой барьер для инженеров по надежности. Ищите решения для управления производительностью активов, которые могут отображать данные для понимания и манипулирования нетехнической аудиторией.
Выбор алгоритма: выбор правильных алгоритмов для диагностического обслуживания является ключом к успеху. Тщательно проанализируйте конкретные сценарии использования и признаки данных, чтобы выбрать наиболее подходящие алгоритмы для вашего оборудования и бизнес-потребностей.
Интеграция стратегии предупредительного ТОРО. Внедрение диагностического технического обслуживания требует его интеграции в существующие стратегии и потоки операций ТОРО. Сопротивление изменениям и организационной инерции может помешать успешной реализации. Для успеха необходимы сильное руководство, исполнительная поддержка, четкая коммуникация и профессиональное управление изменениями.
Внедрение программы диагностического технического обслуживания за три простых шага
- Определение целей и определение объема: определение условий мониторинга, подходящих для каждого актива. Например, инфракрасная термография лучше всего использовать на оборудовании, которое может утечь воздух или пар, в то время как анализ вибрации лучше всего использовать на вращающемся оборудовании, но не оборудование, которое вращается медленно (менее 5 об/мин). Анализ масла и акустический анализ лучше для медленно вращающегося оборудования. Кроме того, обязательно определите объем ваших усилий. Например, будете ли вы отслеживать конкретные, отдельные активы или стремитесь к более полному охвату?
- Установка соответствующих датчиков Интернета вещей: установка датчиков Интернета вещей на основе видов анализа, наиболее подходящих для каждого отслеживаемого актива, а затем сбор данных. Убедитесь, что эти датчики подключены к системам обработки данных, как и те, которые обычно интегрированы в решения по управлению производительностью активов, чтобы сократить затраты, время и ошибки сотрудников.
- Настройка протоколов: для эффективного реагирования на обнаружение аномалий настройте протоколы для эффективного ремонта активов в соответствии с целями работоспособности. Эти протоколы могут быть автоматизированными, ручными или сочетать оба.
Преобразование цепочки поставок с помощью решений для диагностического обслуживания
Многие компании в течение десятилетий не меняют свои стратегии обслуживания активов, хотя модернизировали другие сферы бизнеса. Изменение устоявшихся процессов является сложной задачей, и получить поддержку сотрудников может быть непросто. Наиболее успешные планы трансформации бизнеса начинаются с эффективной стратегии управления коммуникацией и изменениями, которая помогает привлечь людей на свою сторону и устранить разрозненность. Обсудите с поставщиком программного обеспечения, какие инструменты и решения лучше всего подойдут для удовлетворения уникальных потребностей вашей компании и как безболезненно пройти запланированный путь цифровой трансформации.
Решения для диагностического обслуживания
Повышайте эффективность активов с помощью современных инструментов диагностического технического обслуживания.
Управление активами, надежностью и безопасностью с помощью ИИ
Узнайте, как железные дороги и другие ресурсоемкие отрасли могут использовать визуальный контроль с помощью ИИ для повышения надежности, оптимизации операций и снижения затрат.