Управление производственными активами
Мониторинг, диагностика и прогноз технического состояния
Low-code платформа для ML-аналитики
Управление устройствами, сбор, обработка и аналитика данных
В процессе внедрения инновационных решений на промышленных предприятиях часто можно столкнуться с барьерами. В их числе мифы, в которые верят заказчики. Екатерина Баклунова, эксперт компании Factory5 (входит в ГК Ctrl2GO) выбрала 10 самых популярных мифов о цифровой трансформации и прогнозном обслуживании оборудования и ответила, что в них близко к реальности, а что точно вымысел.
Далеко не все готовы к переходу в Индустрию 4.0 по разным причинам. Внедрение инновационных решений отличается от внедрения прочих учетных систем, например, ERP или EAM. И если даже при работе с последними компании сталкиваются с вызовами и барьерами, то что говорить о цифровых решениях. Кроме этого, цифровизация в России воспринимается многими управленцами как дань моде и часто происходит во имя самой цифровизации. Из-за отсутствия опыта и готовности к переменам многие набивают кучу шишек.
Другой случай, когда цифровизация становится экономически нецелесообразной. Как правило, это касается внедрения систем диагностики и прогнозирования для некритичного оборудования, оборудования, которое дублируется и не является дорогостоящим. В этих случаях технически можно реализовать цифровой сценарий, но при расчете экономики выгоды нет. Это не окупается и выходит нецелесообразно.
Перед запуском проекта цифровая инициатива проходит через определенные этапы согласования. Один из таких — разработка и согласование технико-экономического обоснования (ТЭО), цель которого — определить экономическую целесообразность внедрения цифрового сценария. ТЭО на раннем этапе дает четкое представление о возможности разработки PdM-решения с учетом имеющихся ресурсов и технологий на предприятии. Так, лица, принимающие решения, знают потенциальный объем затрат на проект, сроки его окупаемости и результаты работ. Если сумма на реализацию проекта выше ожидаемой, то есть способы оптимизации стоимости проекта. Например, можно использовать разные варианты размещений решения: в облаке (cloud) и на мощностях заказчика (on-premise). Правильно сделанный выбор позволяет оптимизировать стоимость владения для конкретного предприятия.
Есть представление, что цифровое решение для производства — это волшебный черный ящик, в который можно просто сложить всё, что есть, и получить результат на выходе. На деле — это кропотливый труд проектной команды.
На одном из этапов внедрения необходимо провести методологическую работу и разработать модель (дерево) оборудования с разузловкой до контролируемых параметров.
На другом этапе аналитики, математики и data-scientist-ы трудятся над анализом данных и определяют каким методом лучше реализовать задачу. Примером используемых методов для прогнозного обслуживания могут быть экспертные правила, алгоритмы машинного обучения, или физические модели, а может и их комбинация.
На предпроектном обследовании изучается ИТ-ландшафт и имеющиеся данные. В случае недостаточности данных есть несколько вариантов:
Если текущая автоматизация позволяет собирать большие объемы данных, может возникнуть уверенность, что данных достаточно, и других не требуется. Это не так, если система сбора данных и иерархия АСУ ТП строилась в первую очередь для решения задач управления основными технологическими процессами. Оснащение датчиками, сбор и хранение данных с этих датчиков могут быть достаточны именно для задач управления техпроцессом.
Задачи диагностики и определения/мониторинга технического состояния либо не ставились, либо могли охватывать только узкий спектр оборудования. Поэтому и данных для решений по предиктивной аналитики может быть недостаточно.
Кроме того, количество данных хоть и важный критерий, но он один не обеспечивает достаточность. Важно еще и их качество. Если данные поступали не с требуемой дискретностью или вносились вручную и имеют много погрешностей, то с такими данными работать будет сложнее.
Практика внедрения цифровых решений, несмотря на свою молодость, уже довольно обширная. Проекты требуют выделения ресурсов, а весь процесс, начиная от предпроектного обследования и заканчивая вводом в эксплуатацию, занимает 9-18 месяцев. Это зависит от разных факторов: организационно-функционального объема, территориальной распределенности активов предприятия, готовности инфраструктуры и многих других.
Стоит понимать, что внедрение цифровых решений можно разбить на условные этапы, смотреть на промежуточные результат и принимать решение о дальнейшем внедрении. Например, сначала наладить сбор, хранение и анализ данных на базе или с использованием экспертных правил, что позволит выявлять аномалии, а затем внедрить математические модели для построения прогнозов. Так производственный процесс останется непрерывным, а сама цифровизация пройдет менее болезненно.
Казалось бы, есть датчики, которые регистрируют параметры работы оборудования, история о дефектах с момента ввода оборудования в эксплуатацию. Осталось привлечь специалистов по анализу и моделированию данных, которые обработают параметры с историей, разработают модели для расчета вероятности наступления отказов. И готово — можно переходить на прогнозное обслуживание.
Техническая возможность прогнозирования потенциальных дефектов и отказов и наличие бюджета являются важнейшими составляющих для перехода на Predictive Maintenance.
Важно, чтобы сотрудники производственного и технического персонала понимали выгоды от использования данных о состоянии оборудования, были более ответственными по отношению к качеству и актуальности данных, вводимых вручную, осознавали потенциал современных технологий и доверяли результатам работы информационных систем.
Именно для проведения культурной трансформации на PdM-проектах особое внимание уделяют области управления изменениями. После внедрения инновационного решения реальность изменится. Например, оборудование будет рекомендовано системой к выводу в ремонт до того, как наступят события, привычные для персонала. Поэтому основными задачами в части управления изменениями становятся:
Внедрение цифровизации — это не разовая акция, а проект. И как любой проект, он требует финансовых и временных ресурсов, ответственного отношения и вовлеченности подрядчика и Заказчика, готовности меняться. Чаще время ожидания результата зависит от объема проекта. Например, пилотные проекты могут занять срок в несколько месяцев, но по их итогам можно будет увидеть первые эффекты, а далее остается наращивать функционал и организационный объем.
Внедрение цифровых решений в области технического обслуживания и ремонтов помогает избежать внезапных аварий и отказов оборудования, скрытых дефектов, которые могут негативно повлиять на выполнение производственной программы и планы поставок, качество производимой продукции, создать угрозу здоровью человека и окружающей среде, стать причиной штрафов, потери репутации и разбирательств. В таких случаях стоимость внедрения цифровых решений выходит намного меньше материальных и репутационных последствий серьезного отказа.
Практический опыт показывает, что все мифы существуют только до того момента, пока заказчик не решился на внедрение новых технологий и не погрузился в процесс, узнав о нем больше. Важно не бояться развеять заблуждения, решившись на перемены, которые приносят реальные эффекты.
Запишитесь на демонстрацию решений от Factory5, чтобы оценить готовность компании к внедрению PdM-системы.