Предиктивная аналитика в промышленности: как снизить простои и сократить затраты

Промышленное оборудование — это сердце любого производства, и его внезапный сбой может обернуться катастрофой для бизнеса. От его работы зависит эффективность предприятия, уровень издержек и конкурентоспособность. Однако даже самая надежная техника подвержена износу.

Представьте ситуацию: конвейер на вашем предприятии внезапно ломается, и никто из ТОиР-специалистов не дает позитивных прогнозов по срокам ремонта. Производство останавливается, сроки горят, убытки растут. И все это — из-за одной неисправности, которую можно было устранить заранее. 

Цифровая трансформация открывает новые возможности в области технического обслуживания, где один из самых эффективных подходов — предиктивная диагностика, которая позволяет предсказать неисправности до их возникновения. 

Что такое предиктивная диагностика

Это система автоматизированной диагностики оборудования, которая позволяет прогнозировать потенциальные неисправности до их возникновения. В отличие от традиционных методов, таких как реактивное и планово-предупредительное обслуживание, она использует предиктивную аналитику, платформы для мониторинга оборудования и искусственный интеллект.

Чем полезна предиктивная диагностика

1. Снижение незапланированных простоев. Благодаря постоянному мониторингу состояния оборудования можно заранее выявить потенциальные проблемы и устранить их до того, как они приведут к остановке производства.
2. Продление срока службы оборудования. Выявление и устранение мелких дефектов на ранних стадиях помогает избежать серьезных повреждений, что значительно продлевает эксплуатационный срок.
3. Сокращение затрат. Предиктивные ТОиР помогают снизить число срочных ремонтов, объем непредвиденных закупок запчастей и убытки от вынужденных простоев.
4. Повышение безопасности. Исправное оборудование снижает риск аварий, травм сотрудников и негативного воздействия на окружающую среду.
5. Повышение качества продукции. Стабильная работа оборудования снижает вероятность брака и дефектов, обеспечивая соответствие продукции высоким стандартам качества.

Традиционные методы диагностики и их ограничения

До появления предиктивных технологий в промышленности использовали два основных подхода к техническому обслуживанию:

1. Реактивное обслуживание, где ремонт выполняется только после поломки. Этот метод приводит к длительным простоям, экстренным закупкам запчастей и высоким финансовым затратам.
2. Планово-предупредительное обслуживание, в рамках которого работы проводятся по заранее установленному регламенту, независимо от реального состояния оборудования. Это снижает вероятность неожиданных поломок, но часто приводит к преждевременной замене деталей и нерациональному использованию ресурсов.

Оба метода имеют свои недостатки: 

• Высокая стоимость; 
• Ошибки в прогнозировании износа и рисков отказов;
• Ограниченная гибкость в обслуживании. 

Именно поэтому предприятия переходят к предиктивной диагностике — более интеллектуальному и экономичному решению. Эксперты выяснили, что в 2024 году предприятия, которые активно использовали проактивный ИТ-мониторинг и системы наблюдения, смогли сократить убытки от сбоев на целых 35% по сравнению с прошлым годом. Также по данным «Мону Диджитал Лаб», время простоя сократилось на 25%, а эффективность использования оборудования выросла на 15%. 

Цифровые технологии в диагностике оборудования

Для мониторинга состояния оборудования предприятия внедряют решения на основе таких технологий, как: 

Интернет вещей

Промышленные датчики в режиме реального времени фиксируют параметры работы оборудования — температуру, вибрацию, давление и другие существенные параметры. Эти данные передаются в аналитическую систему, где алгоритмы выявляют отклонения от нормы и формируют рекомендации по обслуживанию.

Искусственный интеллект и машинное обучение.

Эти технологии помогают анализировать большие массивы данных об эксплуатации оборудования, включая перебои с поставками запчастей, особенности климата и другие параметры. Алгоритмы предсказывают возможные поломки, позволяя предприятию заранее спланировать ремонтные работы, необходимые ресурсы и избежать аварийных ситуаций.

Цифровые двойники

Виртуальные модели оборудования воспроизводят его поведение при различных нагрузках и внешних условиях. Это позволяет тестировать эксплуатационные сценарии, прогнозировать износ компонентов и оптимизировать техническое обслуживание.

Как работает предиктивная диагностика

Этот подход базируется на сборе и анализе данных о состоянии оборудования с использованием интеллектуальных алгоритмов и сенсорных систем.

Шаг 1: сбор данных

Датчики Интернета вещей фиксируют ключевые параметры работы оборудования: вибрацию, температуру, давление, уровень масла и другие необходимые для диагностики данные. Эти данные передаются в облачные хранилища или локальные системы для их последующего анализа.

Шаг 2: анализ и обработка

Специализированные алгоритмы искусственного интеллекта и машинного обучения анализируют полученные данные, выявляя аномалии, скрытые закономерности и отклонения от нормы, которые могут указывать на возможные неисправности.

Шаг 3: прогнозирование неисправностей

​​На основе собранной информации система используя виртуальные модели оборудования рассчитывает вероятность отказов, формирует рекомендации по обслуживанию и уведомляет персонал о необходимости замены или ремонта компонентов.

Шаг 4: интеграция с ИТ-инфраструктурой предприятия

Все полученные данные синхронизируются с корпоративными системами управления, такими как ERP, MES и 1С, что позволяет автоматически планировать ремонты, заказывать запчасти и оптимизировать ресурсы.

Шаг 5: оптимизация ТОиР

График технического обслуживания корректируется в зависимости от фактического состояния оборудования, а не по фиксированному расписанию. Это снижает затраты на ремонты, предотвращает внезапные поломки и продлевает срок службы техники.

Процесс внедрения предиктивной диагностики

Он состоит из нескольких этапов. Вот как, например, внедрение выглядит в рамках проектов «Техфорвард»:

Этап 1. Анализ текущих процессов диагностики и их проблем

На первом этапе мы изучаем существующие методы технического обслуживания, выявляем их недостатки и определяем точки для оптимизации. Наши специалисты анализируют исторические данные о поломках, чтобы выявить закономерности отказов и определить наиболее уязвимые узлы оборудования.

Этап 2. Выбор подходящего технологического решения

Команда специалистов подбирает инструменты, наиболее подходящие для конкретного бизнеса: платформы предиктивного технического обслуживания, датчики Интернета вещей, ИИ-аналитику и другие технологии. При этом эксперты учитывают специфику производства, требования к безопасности и возможности интеграции с текущими системами.

Этап 3. Интеграция с существующей ИТ-инфраструктурой

Далее инженеры встраивают предиктивную диагностику в уже используемые корпоративные системы — MES, ERP, 1С, SCADA и другие. Это позволяет автоматизировать планирование ремонта, упростить управление активами и обеспечить единое информационное пространство для всех подразделений.

Этап 4. Обучение персонала и тестирование системы

Специалисты «Техфорвард» проводят инструктаж сотрудников по работе с новой системой, объясняя, как использовать аналитические данные для своевременного обслуживания оборудования. Параллельно на одном из пилотных участков предприятия, команда запускает тестирование, чтобы убедиться, что система работает корректно и учитывает все производственные нюансы.

Этап 5. Мониторинг эффективности и масштабирование

После внедрения аналитики продолжают отслеживать работу системы, анализируют ее влияние на производственные процессы и, если необходимо, вносят корректировки. При успешных результатах команда масштабирует решение на другие участки предприятия, чтобы максимально повысить эффективность технического обслуживания.

Пример внедрения предиктивной диагностики на одном из российских предприятий

Одному из российских заводов, который только начал свою деятельность, необходимо было внедрить решение для управления активами в рамках импортозамещения. Для этого мы предложили интеграцию с отечественным ПО «Надежность». Нам предстояло внедрить систему и адаптировать ее к специфике завода.

Проект состоял из трех этапов:

1. Внедрение коробочной версии ПО «Надежность» для автоматизации процессов технического обслуживания и ремонта динамического оборудования.
2. Разработка и интеграция RBI-модуля для мониторинга более 1000 единиц емкостного оборудования, так как стандартное решение не поддерживало такие возможности.
3. Интеграция системы с текущими бизнес-процессами завода и настройка взаимодействия с ERP-системой SAP.

Особое внимание мы уделили внедрению модулей RCM (для определения критически важных узлов и анализа причин отказов) и RBI (анализ рисков и установление инспекционных интервалов). В процессе работы мы тесно сотрудничали с экспертами заказчика, что позволило разработать точную методологию оценки рисков и учесть специфику эксплуатации оборудования в условиях очень низких температур.

В результате срок службы оборудования увеличился минимум на 20%, вероятность аварийных ситуаций снизилась, а затраты на техническое обслуживание сократились на  15%. Новый RBI-модуль прошел успешную приемку и теперь будет интегрирован в коробочную версию ПО «Надежность».

Что предлагает «Техфорвард»

В «Техфорвард» знают, как важно для бизнеса иметь под рукой точные и эффективные решения для диагностики и обслуживания активов предприятия. Поэтому мы разработали комплексный подход, который охватывает все ключевые аспекты цифровой трансформации в промышленности:

• Интеграция с 1С. «Техфорвард» интегрирует диагностические данные напрямую к вашим учетным и управленческим системам, чтобы все работало быстро и без сбоев.
• Внедрение и настройка ПО «Надежность». «Техфорвард» активно занимается внедрением и поддержкой ПО «Надежность», предоставляя своим клиентам полный цикл услуг — от адаптации ПО под индивидуальные потребности бизнеса до его интеграции с существующими системами.
• Заказная разработка и импортозамещение. Мы адаптируем решения под специфичные потребности вашего бизнеса. Никаких стандартных решений, только то, что подходит именно вам.
• BI-аналитика. Мы внедряем решения для анализа данных, которые помогут вам оптимизировать производственные процессы и принимать обоснованные решения на основе актуальных данных. 
• Поддержка зарубежного ПО. Если вы используете иностранное ПО, мы окажем поддержку в его адаптации и интеграции, чтобы оно работало с учетом особенностей вашего бизнеса.

Заключение

Предиктивная диагностика — это ключевой элемент стратегии цифровой трансформации российских предприятий. Она помогает снизить простои и затраты и значительно повысить безопасность. А тесная связь подхода технологии с искусственным интеллектом, Интернетом вещей и цифровыми двойниками открывает новые горизонты для бизнеса.

Если ваша компания готова сделать шаг в сторону цифровизации ТОиР, начать можно уже сейчас. Это даст вам возможность вывести производство на новый уровень эффективности, сделав его более гибким и подготовленным к любым вызовам.