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.

Митиогло Алексей Михайлович

Статья написана Митиогло Алексеем Михайловичем - специалистом по предиктивной аналитике данных, членом рабочей группы, занимающейся стандартизацией применения технологий искусственного интеллекта в промышленности. Он является директором ООО «Предикта», команды профессионалов с пятнадцатилетним опытом в создании киберфизических систем и реализации сложных проектов.

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)
• Создать инфраструктуру сбора данных (например, устройства IoT, шлюзы, конвейеры данных)
• Обеспечить 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)
• Оптимизация моделей с помощью настройки гиперпараметров и ансамблевых методов
• Проверка моделей с использованием контрольных данных или перекрестной проверки

Развертывание и интеграция модели

• Развертывание обученных моделей в производственных средах (например, в облаке, на периферийных устройствах)
• Интеграция с существующими системами управления техническим обслуживанием (например, CMMS, ERP)
• Разработка пользовательских интерфейсов и панелей мониторинга и поддержки принятия решений.
• Внедрить системы оповещения и уведомления о прогнозируемых сбоях

Постоянный мониторинг и улучшение

• Мониторинг производительности модели в производстве с использованием реальных данных
• Установить 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 совершенствовать 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:

1. Собирайте комплексные данные : устройства IIoT могут фиксировать широкий спектр точек данных, включая вибрацию, температуру, давление и другие критические параметры, обеспечивая комплексное представление о состоянии оборудования
2. 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.
3. Автоматизация сбора данных : системы IIoT могут автоматизировать процесс сбора данных, устраняя необходимость ручного ввода данных и снижая риск человеческих ошибок.
4. 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:

1. 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.
2. 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.
3. 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.
4. Обеспечить 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.
5. Постоянное улучшение и адаптация : 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.