Долгое время неизменными стратегиями управления отказами оборудования на предприятиях являлись реактивное и профилактическое техническое обслуживание.
Первая из них предполагает устранение проблем с оборудованием в случае его поломки и приводит к простою и незапланированным тратам на ремонт.
Вторая стратегия заключается в выполнении технических работ по расписанию, плановой замене узлов для предотвращения отказов агрегатов.
Она также имеет ряд недостатков в виде опоры на общие рекомендации по техническому обслуживанию и ненужных трат из-за замены деталей, которые имеют малую степень износа.
Недостатки реактивной и профилактической стратегий удалось свести к минимуму благодаря появлению прогнозирующего технического обслуживания, которое опирается на технологию Интернета вещей (IoT), анализ Больших данных (Big Data), ИИ и облачный сервис.
В основе предиктивной стратегии лежит получение массива данных в режиме реального времени с датчиков, установленных на оборудовании. Далее устройства мониторинга передают информацию для анализа алгоритмам машинного обучения и ИИ, которые улавливают закономерности, обнаруживают отхождения от нормы и выявляют отклонения в работе агрегатов.
Прогнозирующее техническое обслуживание способно уловить аномалию и оповестить о ней, упредить аварийные ситуации. Благодаря этому предприятие может планировать и корректировать своевременные мероприятия по замене или ремонту оборудования, избежать длительных простоев.
Алгоритмы предиктивного обслуживания реализуются благодаря возможностям машинного обучения, выявляющего аномалии на основе данных. Проблема в том, что порой сбор данных по некоторым направлениям невозможен или ограничен. Например, в случае выявления редких дефектов у оборудования. Создание цифрового двойника становится решением подобной проблемы. Цифровой двойник имитирует рабочее состояние оборудования и моделирует возможные сбои, накапливая необходимые данные, дает возможность получения точных прогнозных моделей.
Для предприятия, эксплуатирующего небольшое число единиц агрегатов, затраты на создание их цифрового двойника окажутся неоправданными. Однако для производителей оборудования поставка товаров вместе с диагностической системой окажется весомым конкурентным преимуществом.
Поделитесь мнением по поводу экономической выгоды от внедрения прогнозирующего технического обслуживания на предприятии.
ГК Финрул
https://finrulefinance.com/
Концептуальное IT-проектирование и финансовый менеджмент
+7 495 988 0966
info@finrulefinance.com
Первая из них предполагает устранение проблем с оборудованием в случае его поломки и приводит к простою и незапланированным тратам на ремонт.
Вторая стратегия заключается в выполнении технических работ по расписанию, плановой замене узлов для предотвращения отказов агрегатов.
Она также имеет ряд недостатков в виде опоры на общие рекомендации по техническому обслуживанию и ненужных трат из-за замены деталей, которые имеют малую степень износа.
Недостатки реактивной и профилактической стратегий удалось свести к минимуму благодаря появлению прогнозирующего технического обслуживания, которое опирается на технологию Интернета вещей (IoT), анализ Больших данных (Big Data), ИИ и облачный сервис.
В основе предиктивной стратегии лежит получение массива данных в режиме реального времени с датчиков, установленных на оборудовании. Далее устройства мониторинга передают информацию для анализа алгоритмам машинного обучения и ИИ, которые улавливают закономерности, обнаруживают отхождения от нормы и выявляют отклонения в работе агрегатов.
Прогнозирующее техническое обслуживание способно уловить аномалию и оповестить о ней, упредить аварийные ситуации. Благодаря этому предприятие может планировать и корректировать своевременные мероприятия по замене или ремонту оборудования, избежать длительных простоев.
Алгоритмы предиктивного обслуживания реализуются благодаря возможностям машинного обучения, выявляющего аномалии на основе данных. Проблема в том, что порой сбор данных по некоторым направлениям невозможен или ограничен. Например, в случае выявления редких дефектов у оборудования. Создание цифрового двойника становится решением подобной проблемы. Цифровой двойник имитирует рабочее состояние оборудования и моделирует возможные сбои, накапливая необходимые данные, дает возможность получения точных прогнозных моделей.
Для предприятия, эксплуатирующего небольшое число единиц агрегатов, затраты на создание их цифрового двойника окажутся неоправданными. Однако для производителей оборудования поставка товаров вместе с диагностической системой окажется весомым конкурентным преимуществом.
Поделитесь мнением по поводу экономической выгоды от внедрения прогнозирующего технического обслуживания на предприятии.
ГК Финрул
https://finrulefinance.com/
Концептуальное IT-проектирование и финансовый менеджмент
+7 495 988 0966
info@finrulefinance.com