Что нужно знать об эффектах внедрения технологий предиктивного обслуживания

Если говорить в целом, системы предиктивной аналитики (predictive maintenance, PdM) позволяют снизить расходы и повысить доступность техники. Но что это значит на практике? На какие финансовые показатели это влияет и как рассчитать экономический эффект от их внедрения? Эксперты Factory5 отвечают на эти и другие вопросы о технологии, которые могут возникнуть у финансового директора, IT-директора и главного инженера.

Почему важно учитывать стоимость обслуживания и ремонта

Основной производственный процесс тесно связан со вспомогательными процессами, и один из них — ТОиР. Например, если основной процесс на предприятии — переработка нефти для получения бензина, то вспомогательный — ТОиР насосов для перекачки нефти. 
На техобслуживание и ремонт уходит значительная часть бюджета в любой отрасли. Вот только несколько примеров:

Какие затраты можно оптимизировать с помощью предиктивного обслуживания

Основная задача предиктивной аналитики — снизить расходы, вызванные простоем оборудования. Простои по причине неожиданного выхода техники из строя обходятся мировой обрабатывающей индустрии в $20 млрд в год. Стоимость простоев складывается из нескольких параметров: 

• упущенная прибыль — доход, который принесла бы работающая техника,
• затраты на рабочую силу — пока идет ремонт, сотрудники не могут работать,
• стоимость избыточных производственных мощностей — для техники, которая берет на себя нагрузку той, что вышла из строя.

Немецкая страховая компания Allianz отмечает, что предиктивное обслуживание помогает сократить не только убытки от простоя техники и остановки производства, но также серийные и косвенные убытки. Серийные еще можно назвать однотипными, то есть они масштабируются на все одинаковые установки на предприятии. Плюс в том, что решение серийной проблемы тоже можно масштабировать сразу на всю однотипную технику. Косвенные убытки, вызванные основной поломкой, например, перерыв в производственной или коммерческой деятельности предприятия, как правило, страхуются отдельно от имущества. Если такой страховки нет, косвенные убытки несет само предприятие, поэтому оно заинтересовано максимально сократить их. 

В некоторых индустриях отказ техники может приводить не просто к остановке производства, но и к аварии. Это, например, энергетическая промышленность, общественный транспорт, авиация, нефтегазовые и химические производства. Если обнаружить предотказное состояние на раннем этапе и вовремя предпринять меры — это снизит риск ущерба окружающей среде и третьим лицам.

Капитальные и операционные затраты, которые можно снизить с помощью предиктивной аналитики:

• Закупка оборудования. С предиктивной диагностикой техника будет служить дольше. Также вы сможете закупать новое оборудование не планово, а точечно: только то, которое нужно согласно актуальным показателям. 
• Обслуживание и ремонт. Информация о техническом состоянии и его прогноз позволяют оптимизировать плановые ремонты. Это позволяет устранять дефекты на ранней стадии, что обходится дешевле, чем устранение последствий.
• Энергоресурсы. Когда состояние оборудования ухудшается, оно потребляет больше топлива и электроэнергии. Системы предиктивной аналитики позволяют поддерживать здоровье техники и, следовательно, энергопотребление, на оптимальном уровне. 

В цифрах:

Данные по нефтегазовой и горнодобывающей промышленности из исследования McKinsey Global Institute «The Internet of Things: Mapping the value beyond the hype»

Выгода при страховании

Предотвращение отказов и аварий означает сокращение технологических рисков. А где снижение рисков — там и возможное снижение страховых премий. Если оборудование сложное, уникальное или находится в уникальных условиях, страховые компании предлагают индивидуальные условия, которые определяют андеррайтеры с привлечением экспертов для оценки рисков. Эта практика больше развита в США и Европе, но постепенно приходит и к нам. Так, на страховую ставку может повлиять надежность оборудования, количество ремонтов и отказов. А снижение количества аварий косвенно влияет на страховую историю и делает компанию более надежной в глазах страхового агентства. 

Для опасных производственных объектов (ОПО) в России нужно обязательное страхование гражданской ответственности их владельцев. Оно регулируется по 225-ФЗ, и на эти условия внедрение системы предиктивного обслуживания вряд ли может повлиять. 

Отдельный сценарий использования PdM-систем в страховании — ретроспективный анализ уже случившихся поломок. Его можно проводить при возникновении споров по покрытию инцидента, при определении типа страхового случая и стороны, ответственной за инцидент.

Предиктивная аналитика делает процессы прозрачными

Финансовые директора часто не получают актуальные данные о состоянии техники и производстве. Подписывая план закупок и других расходов, они вынуждены полагаться на отчеты, которые составили другие сотрудники. Инженер мог попросить лишние запасные части и расходные материалы «впрок», а бухгалтер — заложить избыточный бюджет «на всякий случай». 
Это напрямую влияет на бюджеты, выделяемые на закупку техники, ремонт и обслуживание. Благодаря непрерывному мониторингу и прогнозу технического состояния оборудования можно планировать состав работ и заказывать необходимые запасные части. Информация из PdM-систем помогает инженерам обосновать затраты, а финансистам — убедиться в их необходимости. 

Что такое predictive maintenance и как это работает

Принято считать, что предиктивное обслуживание — следующий, новейший шаг в подходах к обслуживанию. 

На самом деле оно сочетается со всеми предшествующими подходами и может их дополнять. Во-первых, предиктивная аналитика — необходимый элемент для ремонтов по состоянию, поскольку она отслеживает актуальные параметры оборудования, на основе которых инженер составляет план работ. Во-вторых, системы predictive maintenance помогают прогнозировать расходы на ремонт и обслуживание, что важно при планово-предупредительном подходе. Это позволяет избежать внезапных расходов, потребность в которых без PdM-систем часто обнаруживается только в процессе осмотра. 

По сути, предиктивное обслуживание существовало и раньше. Специалисты проводили визуальную и инструментальную инспекцию оборудования, а потом на основе опыта и интуиции решали, когда стоит проводить техобслуживание. Сегодняшний этап развития PdM-подхода — это программные или программно-аппаратные комплексы для обработки больших данных. В режиме реального времени PdM-система анализирует данные телеметрии с помощью современных IT-технологий и находит скрытые взаимосвязи между множеством измеряемых параметров. Таким образом она выявляет аномалии и их причины, а также прогнозирует время до отказа.

Как оценить эффективность предиктивной аналитики

Оценка экономического эффекта — краеугольный камень любого проекта по цифровизации, в том числе и проектов по внедрению систем прогнозного обслуживания. Внедрение PdM имеет смысл для дорогого оборудования, замена которого гораздо дороже ремонта, и для критичного оборудования, которое при остановке или выходе из строя может принести существенные потери: недополученную прибыль, штрафы за задержки поставок или за ущерб окружающей среде. Поэтому перед внедрением стоит сравнить стоимость нового оборудования или его узла с затратами на их обслуживание и ремонт.

В статьях о прогнозном обслуживании можно встретить различные эффекты от внедрения PdM-систем и широкий диапазон оценок эффективности. Универсальной методологии оценки нет, так как на каждом предприятии своя специфика и структура затрат. Кроме того, цели внедрения тоже могут быть разными.

Приведем пример экономических эффектов от внедрения системы предиктивного обслуживания F5 PMM от Factory5 на предприятии, которое занимается сервисным обслуживанием подвижной техники. За счет раннего выявления предотказных состояний и аномалий удалось снизить количество внеплановых ремонтных работ на 60%, сократить время простоя в ожидании технического обслуживания на 20%, а трудозатраты на диагностику — на 150 тысяч человеко-часов. Также одним из косвенных эффектов было снижение потребления энергоресурсов на 1% за счет улучшения технического состояния оборудования.

Это привело к снижению прямых затрат на ремонт на 5-8% за счет минимизации восстановительных ремонтов, так как ремонтная служба устраняла дефекты на ранней стадии. Это дешевле, чем восстанавливать технику после аварии. Экономический эффект рассчитывали как разность между типовыми расходами на восстановительный ремонт после аварии и расходами на дополнительный плановый ремонт по результатам прогноза технического состояния.

Сокращение времени простоя привело к повышению коэффициента технической готовности (КТГ) на 4-10%. Это позволяет производить больше на тех же мощностях и избегать штрафных санкций за задержки, если они предусмотрены контрактом.

Эффект от дополнительной выручки можно рассчитать так: В = Тп * Вср + Ш В — дополнительная выручка Тп — время простоя техники Вср — среднее значение выручки за период или нереализованный планируемый уровень дохода по заключенным сделкам в результате внеплановой остановки техники Ш — штрафные санкции за задержки производства и поставок

Что важно учесть при внедрении PdM-систем

Предиктивная аналитика не должна ослаблять контроль и рассматриваться как «истина в последней инстанции». Это вспомогательный инструмент, его результаты нужно критически осмыслять. Например, в F5 PMM пользователь может подтвердить обнаруженную системой аномалию или не подтвердить. Система обучится на этих данных и впоследствии будет выдавать более точный результат.
Основные ошибки, которые можно допустить при внедрении predictive maintenance: 

• Рассматривать PdM-системы как замену инженера. Предиктивная аналитика не имеет прямой связи с экономией на человеческих ресурсах. Но она позволяет использовать время инженеров более рационально. С предиктивной аналитикой инженеру не нужно обходить установки, собирать данные и «с чистого листа» составлять план ремонтных работ. Система снабжает его точными данными, которые он должен проанализировать и отреагировать.  
• Думать, что PdM позволяет избежать любых аварий. Бывают аварии, приближение которых нельзя увидеть по приборам. Например, дефекты лопаток и роторов турбин могут развиваться за доли секунды.
• Оптимизировать процессы, снижая безопасность. PdM позволяет дольше поддерживать технику в исправном состоянии. Тем не менее важно учитывать срок службы установок и всех деталей, не пытаясь «выжать» из них больше, чем можно. Любое оборудование стареет, даже при самом оптимальном обслуживании. 
• Не учитывать риски, связанные с информационной безопасностью. Поскольку системы предиктивной аналитики содержат большое количество данных о предприятии, эта информация может интересовать мошенников или конкурентов. Важно поддерживать высокий уровень информационной безопасности, проинструктировать сотрудников ИБ о новых рисках.

Системы PdM позволяют экономить деньги и трудозатраты, повышать безопасность процессов, собирать точные и актуальные данные. Перед внедрением предиктивной аналитики важно определить цели, которых компания хочет достичь с помощью этого инструмента, проинструктировать инженеров, сотрудников ИБ и всех, на чью работу повлияет новая система. И главное — помнить, что человеческий интеллект обязательно должен дополнять искусственный: система предоставляет данные, а решения принимает человек. 

Запишитесь на демонстрацию PdM-системы от Factory5, чтобы узнать, каких эффектов от внедрения можно добиться.