Каждая из следующих пять стратегий обслуживания оборудования имеет свои отличительные особенности и оптимальные сферы применения.
- Превентивное (плановое) обслуживание (PM — preventive maintenance) . При использовании этой стратегии деятельность по обслуживанию оборудования осуществляется еще до того, как произойдет поломка, поэтому не возникает простой оборудования и количество произведенных изделий не падает. Практически всегда дешевле выполнять плановое обслуживание, чем ждать поломки.
- Аварийное обслуживание (RM — reactive maintenance) . В этом случае обслуживание оборудование является реакцией на его выход из строя. Как ни странно, иногда эта стратегия может оказаться лучшей, о чем будет сказано далее.
- Прогностическое обслуживание (PdM — predictive maintenance) . Обслуживание осуществляется на основе специфической информации об оборудовании, которая является надежным предшественником неизбежного отказа. В качестве примеров можно привести вибрационный или термоанализ.
- Обслуживание по состоянию оборудования (CBM — condiction based manitenance) . Иногда этот термин используют как синоним планового обслуживания. В чем различие? При плановом обслуживании периодичность процедур обслуживания задается заранее, в плановом режиме. В случае обслуживания по состоянию работы выполняются в зависимости от того, какую информацию об оборудовании дают системы сбора данных в режиме реального времени — от сенсоров и других датчиков, которые измеряют определенные параметры. Система сбора данных сопоставляет их с данными, характерными для аварийного состояния, так чтобы можно было выполнить обслуживание до выхода оборудования из строя.
- Обслуживание по надежности (RCM — reliability centered maintenance)
. Охватывает широкую сферу деятельности и часто включает в себя другие стратегии. Обслуживанием по надежности называют процесс определения минимального безопасного уровня обслуживания. RCM начинается с того, что вам нужно ответить на семь вопросов об оборудовании:
- Какие функции и связанные с ними стандарты производительности существуют в существующем производстве?
- Каким образом возникает ситуация, когда оборудование перестает выполнять свои функции?
- Каковы причины каждого вида функционального выхода из строя?
- Что происходит, когда происходит каждый вид выхода из строя?
- Какое значение имеет каждый вид выхода из строя?
- Что можно предпринять, чтобы предотвратить каждый вид выхода из строя?
- Что нужно делать, если не удалось подобрать подходящую процедуру превентивного обслуживания?
RCM — комплексный инженерный подход, целью которого является выполнение всех работ, необходимых для обеспечения высочайшего уровня надежности оборудования, при минимальных затратах на обслуживание.
Как выбрать подходящую стратегию
Превентивное (плановое) обслуживание
Для того, чтобы поддерживать работоспособность оборудования, вам нужно разработать детальные планы работ, которые будут оговаривать все действия по обслуживанию оборудования и временные интервалы для каждого такого действия. Так же вам понадобится система сбора информации о состоянии оборудования, которая будет накапливаться в ходе проверок. Обычно это делают путем оформления заданий на плановое обслуживание, а данные для дальнейшего анализа собираются компьютеризованной системой управления обслуживанием (MMS — maintenance management system).
Аварийное обслуживание
Является правильной стратегией только в том случае, если нет простого и недорогого способа выполнения ремонта оборудования. Если дешевле заменить деталь, чем ремонтировать ее, то вам нужно использовать стратегию аварийного обслуживания и поддерживать постоянный запас сменных деталей. Примером такой детали может служить электрический двигатель мощностью менее 5 л.с.
Прогностическое обслуживание
Для осуществления такого обслуживания необходимо потратиться либо на приобретение аналитического оборудования и обучение пользователей, либо на привлечение подрядчиков для выполнения анализа. Правильный выбор будет зависеть от конкретной ситуации.
Обслуживание по состоянию оборудования
В целом это хорошая стратегия (конечно, в зависимости от вашего оборудования), кроме того, это еще и хороший способ сэкономить на вкладываемых усилиях. CBM обычно требует инвестиций в систему удаленного сбора данных и обучение пользователей.
Обслуживание по надежности
В целом отличная стратегия обслуживания и рассматривается многими экспертами как наиболее эффективная с точки зрения затрат. Как говорилось выше, RCM может охватывать все остальные стратегии в зависимости от компонентов оборудования и доступных ресурсов.
Фотография взята здесь: http://xcompstore.pl/uslugi/.
Кому это может быть интересно
В индустриальном секторе России запускают пилотные проекты по предиктивному обслуживанию . Первые модели уже работают на металлургических заводах и энергоблоках генерирующих компаний, по итогам 2017 года объем рынка оценивается в 100 млн долларов США.
За счет PdM промышленники намерены сократить сроки простоя оборудования и повысить эффективность своих мощностей. Предиктивные технологии являются одним из элементов цифровизации производства. Какие компании разрабатывают предиктивные технологии? Какие барьеры мешают рынку стремительно развиваться?
Оптимизация ошибок
В промышленности набирает популярность новый цифровой сервис «предиктивное обслуживание» (predictive maintenance, PdM). Услуга внедряется для сбора и анализа информации о состоянии оборудования, для прогнозирования сроков ремонтных работ и предотвращения сбоев производства.
В отличие от традиционного профилактического обслуживания, прогнозирование строится за счет массивов данных, цифровых моделей, а не благодаря усредненной статистике. В числе основных компонентов PdM - сбор и обработка текущей информации, раннее обнаружение неисправностей и ошибок, оптимизация ресурсов.
По данным Markets and Markets, мировой рынок предиктивного обслуживания в 2020 году достигнет 1,9 млрд долларов США (против 582 млн в 2015 году). Ключевые игроки в мире - General Electric, Siemens, ABB, Emerson, IBM, SAS, Schneider Electric и другие.
Прогноз для индустрии
В России предиктивная аналитика пока что на стартовых позициях: по экспертным оценкам, рынок по итогам 2017-го года составил 100 млн долларов США, через год показатель может вырасти до 200 млн. В последнее время индустриальный сектор все активнее применяет PdM.
По словам директора направления интеллектуальных приложений компании «Цифра» (входит в ГК «Ренова») Константина Горбача, задачи предиктивного техобслуживания актуальны для клиентов, использующих сложное и дорогое оборудование. Это отрасли, где выход из строя элемента влечет существенные потери и угрожает безопасности: ТЭК, металлургия, нефтехимия, транспорт. Раннее выявление неполадок позволяет предотвращать аварии и сокращать затраты.
«Система удаленного мониторинга и прогностики повышает прозрачность эксплуатации оборудования для менеджмента »,- уточнил технический директор системы прогностики состояния оборудования «ПРАНА» АО «РОТЕК» Максим Липатов.
Стоимость внедрения PdM на предприятиях формируется по-разному: затраты на пилотные проекты могут составить сумму в несколько миллионов рублей, промышленное внедрение - от несколько сотен миллионов.
«За последние два года интерес к прогнозной аналитике в России вырос. На нашем рынке основные игроки - это «РОСТЕК» с системой «ПРАНА», Datadvance, Сlover Group и компании-интеграторы. В нашей практике были и пилотные проекты за 10 млн рублей, и промышленные внедрения за 1 млн долларов США »,- рассказал гендиректор Datadvance Сергей Морозов.
Защита для гигаватта
В 2017 году к PdM подключились энергетические компании. Например, холдинг «Т Плюс» подписал контракт с «РОТЕК» по внедрению системы прогностики «ПРАНА» на 16 энергоблоках. «РОТЕК» подключает к собственному ситуационному центру турбины, котлы-утилизаторы и дожимные компрессоры генерирующей компании. За счет такого решения менеджмент энергетики планируют сократить ремонтные затраты и сроки простоя оборудования, находить конструктивные дефекты оборудования заблаговременно.
«Десять электростанций компании будут защищены от технологических рисков. Это важнейший шаг на пути к масштабной цифровизации энергетики: общая мощность подключаемого к системе «ПРАНА» оборудования превысит 3 ГВт »,- пояснил председатель совета директоров «РОТЕК» Михаил Лифшиц.
Технологию также начинают использовать металлургические группы. В золотодобывающей компании Nordgold с помощью PdM налажена система ремонта. Впрочем, некоторые практики требуют инвестиций и расходов на их поддержание в дальнейшем, отмечает менеджер по организации обслуживания горной техники компании Александр Брежнев.
Сервис стали применять на предприятии ПАО «Северсталь»- Череповецком металлургическом комбинате. На производстве запущена в работу PdM, чтобы сократить количество простоев на стане горячей прокатки 2000.
«Предиктивная модель выявляет вероятность перегрева подшипника шестеренных клетей - одну из наиболее частых и ресурсозатратных причин остановки агрегата. Это первая модель в области предиктивных ремонтов, внедренная на производстве ЧерМК в рамках реализации цифровой стратегии компании », - отмечают в пресс-службе «Северстали».
Специалисты компании разработали цифровую модель, чтобы получать данные с датчиков температуры и формировать прогноз. В случае отклонения показателей, полученных со стана, от нормы оператор получает соответствующее оповещение. Это позволяет предотвратить незапланированную остановку стана.
«Мы ожидаем, что благодаря расчетам предиктивной модели количество простоев сократится на 80%. В наших планах внедрить похожие модели для других видов отказов на стане-2000, а также на других агрегатах »,- комментирует директор по ремонтам дивизиона «Северсталь Российская сталь» Сергей Добродей.
Экономический эффект
По оценкам экспертов, PdM-сервис сейчас находится только в стадии становления в регионах РФ, заказчики пока что не осознали потенциал направления.
«Экономический эффект от внедрения предиктивного обслуживания может составить сотни миллионов рублей, если брать в расчет Газпром и РЖД »,- подсчитал директор по консалтингу компании Datalytica Алексей Шовкун.
На сегодняшний момент, отмечают разработчики, несколько барьеров мешают широко распространяться технологиям. Так, большая часть оборудования на производствах не оснащена датчиками для передачи информации, на предприятиях нет систем сбора данных и онлайн-мониторинга. К тому же на заводах часто ведут недостоверно журналы о дефектах и ремонтах. Неготовность персонала к IT-решениям и недоверие к новой концепции обслуживания сдерживают внедрение PdM-систем на промпредприятиях России.
Попробуйте представить, что вы стоите в карьере. Он находится далеко от цивилизации. Его параметры - две мили в длину и одну милю в глубину. При этом повсюду на небольшом расстоянии друг от друга расположены 45 гигантских автономных карьерных самосвала, вывозящих железную руду.
Каждое колесо на этих машинах выше человеческого роста, а каждая пара шин стоит $100 тыс. Эти транспортные средства работают при экстремальных нагрузках и в экстремальных условиях. Крайне важно, чтобы они работали продуктивно каждый день.
Вам нужно предвидеть проблемы, чтобы предотвратить поломки. Rio Tinto - всемирная компания по добыче полезных ископаемых со штаб-квартирой в Лондоне и крупными разработками в Австралии и других странах, имеющая самый большой парк гигантских автономных самосвалов в мире. Ее сотрудники сталкиваются с этим сценарием каждый день.
Транспортные средства компании за время ее работы перевезли более 200 млн тонн материалов примерно на 3,9 млн километров. Это эквивалентно транспортировке примерно 5,5 тыс. мостов Харбор-Бридж (г. Сидней) или 540 зданий Эмпайр-стейт-билдинг на Луну и обратно пять раз.
Итак, что происходит, когда один из этих автомобилей ломается в середине карьера?
Согласно подсчетам, в день компания в среднем теряла $2 млн за каждый автомобиль, который простаивал. Зачастую в эту же сумму обходилось буксировка сломанного самосвала из карьера - использовать сопоставимый рабочий автомобиль. Таким образом, убытки Rio Tinto возрастали с $2 до $4 млн в день, не считая ремонта поврежденного оборудования.
Поддержание оборудования в рабочем состоянии и сокращение расходов на техническое обслуживание является постоянной проблемой для любой компании, занимающейся добычей ресурсов карьерным способом. Это же относится к любому другому промышленному объекту, который требует беспрерывной работы.
Ответ: превентивное обслуживание на базе IoT
Превентивное обслуживание, основанное на предсказательной аналитике, позволяет предприятиям оперативно фиксировать будущую поломку, остановив работу механизмов, обеспечивая безопасность. Это позволяет, взять управление на себя и вывести автомобиль из карьера за счет оставшейся мощности.
Результатом внедрения превентивного обслуживания для Rio Tinto стала огромная окупаемость. Так же, как и любая компания, чей бизнес и критически важные системы сталкиваются с экстремальными условиями, предприятия могут получить аналогичную выгоду. Цель Rio Tinto заключалась в повышении эффективности, максимизации безопасности, уменьшении штата сотрудников и оптимизации производства путем объединения в единую сеть процессов и оборудования.
Ключевая часть проекта состояла в автоматизации автопарка, состоящего из 900 гигантских самосвалов. Для этого потребовалось установить на каждую машину 92 сенсора на двигателях, трансмиссиях и колесах.
Сенсоры отслеживают состояние, скорость, местоположение и другие параметры. Это фактически позволяет самосвалам, которые передвигаются только по частной территории, работать без водителей и даже оптимизировать маршруты, чтобы свести к минимуму расход топлива.
В совокупности автопарк Rio Tinto генерирует около 4,9 терабайт данных в день. Эта информация используется не только для управления работой транспортного средства и повышения эффективности его использования.
Превентивное обслуживание помогает компании «выжимать максимум» из каждой единицы оборудования в пределах срока эксплуатации. Но и эта небольшая прибыль добавляется к другим большим преимуществам. Большая часть технологий, необходимых для достижения чего-то подобного, уже существует в виде умных сенсоров, умных компонентов, протоколов подключения и экспертизы программного обеспечения.
Превентивное обслуживание с поддержкой IoT для сбора и передачи информации об оборудовании зависит от этих ресурсов. Возможно, сенсор температуры обнаружит небольшой перегрев двигателя. Датчик вибрации может зафиксировать колебания сверх допустимых норм, указав на потенциальный выход колеса из строя.
Затем система анализирует эту информацию в режиме, приближенному к реальному времени (NRT). Для анализа используются алгоритмы и возможности глубинного обучения, которые позволяют определить, что конкретная часть механизма изношена и, например, имеет вероятность поломки в 60% в течение следующих трех недель.
Ответственный сотрудник получает оповещение, чтобы оперативно заказать детали и запланировать обслуживание автомобиля. При превентивном обслуживании вы устраняете проблему до того, как она произойдет, а не после того, как она создаст хаос в графике вашего производства.
Каким может быть ваш быстрый путь к ценности IoT?
Подключенные и дистанционные операции, интеллектуальная аналитика и профилактическое обслуживание: это четыре проверенных пути к окупаемости IoT. Ваши конкуренты и партнеры внедряют решения IoT во многих отраслях - от сельского хозяйства до здравоохранения, спорта и развлечений.
Мачек Кранц (Maciej Kranz), вице-президент группы стратегических инноваций компании Cisco, осуществляет работу со стартапами и клиентами.
Оригинал статьи: iot-for-all.com
