Удаленный мониторинг состояния и удаленное обслуживание:ключи к эффективному предоставлению услуг для сервисных групп

Компании обращаются к удаленному обслуживанию и мониторингу состояния, чтобы сократить расходы, более эффективно использовать обслуживающий персонал и значительно улучшить работу своего оборудования в полевых условиях.

Производители оборудования сегодня должны дифференцировать свои предложения по производительности и надежности. Часто ключом к обоим является обслуживание. Однако расширение масштабов обслуживания может быть трудоемким и дорогостоящим. Все чаще компании обращаются к удаленному обслуживанию и мониторингу состояния, чтобы сократить расходы, более эффективно использовать обслуживающий персонал и значительно улучшить работу своего оборудования в полевых условиях.

Недавно RTInsights встретилась с Фернандо Мартинесом Кальдероном, менеджером по отраслевым решениям MindSphere в Siemens. Мы обсудили болевые точки мониторинга и обслуживания оборудования и то, как решения IoT, которые включают удаленный мониторинг состояния и предложения удаленного обслуживания, могут существенно помочь. В частности, мы обсудили MindSphere®, промышленное решение «Интернет вещей как услуга» от Siemens. Вот краткое изложение нашего разговора.

RTInsights:какие преимущества получают компании, используя промышленное решение IoT, такое как MindSphere, для удаленного мониторинга состояния и удаленного обслуживания?

Мартинес Кальдерон :Есть много преимуществ, и они становятся сильнее, когда вы внедряете правильные решения. Например, давайте взглянем на некоторые возможности MindSphere Asset Health and Service Hub . решение, обеспечивающее удаленный мониторинг состояния и удаленное обслуживание, а также многое другое. Производитель или OEM может иметь полную и непрерывную информацию о состоянии оборудования. Собранные необработанные данные можно отслеживать и анализировать на периферии для критически важных процессов, а затем отправлять в облако для дальнейшего анализа и обработки. Благодаря возможности выполнять периферийную аналитику конфиденциальные данные остаются на месте; кроме того, можно определить, какие фрагменты данных отправляются в облако, а также их степень детализации и частоту. Например, среднее значение определенных сигналов каждый час или, возможно, только в случае обнаружения определенного триггера.

Эта комбинация «от края до облака» дает поставщикам услуг реальное понимание того, как работает машина, защищая при этом конфиденциальность своих клиентов. Но в конечном счете основная ценность заключается в выявлении аномалий на ранней стадии, прежде чем они перерастут в настоящие проблемы.

Такие возможности становятся все более важными. В течение многих лет производители оборудования в основном сосредоточивались на продаже своих машин и рассматривали сервис как второстепенный предмет предложения. Это было нормально, пока не начала появляться конкуренция со стороны поставщиков с более низкими ценами, особенно из азиатских стран. Простая продажа машин сама по себе больше не приносит прибыли — обслуживание стало отличительным фактором.

Чтобы эффективно конкурировать с недорогими поставщиками и оставаться впереди в войне характеристик и функций, производители должны быть уверены, что их машины всегда работают и являются самыми надежными. Им нужно гарантировать, что их машины будут иметь самую высокую пропускную способность и наименьшее количество проблем.

Сейчас некоторые машиностроители зарабатывают до половины своей прибыли за счет контрактов на обслуживание. Однако предоставление звездного обслуживания может быть дорогим, особенно для компаний, которые работают в одиночку. Но с решением Siemens производитель или OEM-производитель машин может эффективно согласовать свои интересы. Это помогает им предоставлять более качественные услуги без увеличения затрат, а в некоторых случаях они даже сокращают затраты. Обычной мерой эффективности в этой области является KPI, называемый случаем цены за услугу. MindSphere Asset Health and Service Hub может снизить этот KPI.

Для этого решение помогает исключить экстренные случаи, которые являются наиболее затратными. С помощью собранных данных производители и OEM-производители машин имеют возможность определять, когда возникает аномалия, и устранять ее до того, как она перерастет в более серьезную проблему. Это отличается от обычного мониторинга состояния, при котором специалисты выезжают к своим клиентам и проводят анализ состояния оборудования один или два раза в год.

Используя это решение, производители и OEM-производители оборудования получают непрерывный мониторинг, не отправляя кого-либо на место. Это шаг номер один. Кроме того, решение не только отслеживает «медленные» сигналы, такие как давление и температура, но также отслеживает вибрации машин. Измеряя вибрацию и другие важные параметры, производитель или OEM-производитель оборудования может выявить проблемы на несколько месяцев вперед.

Для удаленного мониторинга состояния решение использует систему MindConnect Edge Analytics. С его помощью OEM-производитель может обнаруживать и анализировать аномалии до того, как они станут реальными проблемами, и иногда может устранять эти проблемы удаленно.

В некоторых случаях, например, когда необходимо заменить оборудование, посещение объекта все же необходимо. Но в этих случаях посещение сайта может быть более продуктивным. Зная ситуацию, можно направить для обслуживания специалиста, обладающего необходимыми навыками и оснащенного необходимыми деталями. Они знают, в чем проблема, и могут решить ее прямо сейчас.

RTInsights:вы много говорили об удаленном мониторинге состояния; как насчет возможностей удаленного обслуживания?

Мартинес Кальдерон: Второй важной частью решения Asset Health and Service Hub является удаленное обслуживание. , который можно использовать для удаленного анализа, исправления или, по крайней мере, принятия мер по устранению последствий.

Например, предположим, что система удаленного мониторинга состояния обнаруживает аномалию в машине. Сервисному инженеру необходимо получить доступ к сохраненным данным машины, чтобы выполнить всесторонний анализ основных причин. Обычно это связано с необходимостью присутствия специалиста по обслуживанию на месте. После того, как проблема будет определена, потребуется второй визит для ремонта машины или замены компонента. Как видите, для этого требуется несколько посещений, что приводит к увеличению времени в пути и длительным простоям.

Использование удаленной службы MindSphere , сервисные инженеры могут просматривать данные и проводить первую диагностику удаленно. Это означает, что когда к машине приезжает эксперт, это правильный человек с нужными инструментами и нужными деталями в первый раз. Более того, в зависимости от типа проблемы весь ремонт может быть выполнен удаленно, что устраняет необходимость в выезде на место.

Вместе эти возможности удаленного мониторинга состояния и удаленного обслуживания делают решение Asset Health and Service Hub очень мощным. Комбинация позволяет пользователям машины почти исключить простои или аварийные ситуации. Конечно, всегда будут какие-то сервисные и профилактические работы, но, по крайней мере, это можно спланировать, а ресурсы сервисной команды расходуются более разумно.

RTInsights:какие болевые точки устраняют эти решения?

Мартинес Кальдерон: Основные болевые точки — это незапланированные простои. а также увеличение стоимости услуг .

Первые, незапланированные простои, часто являются результатом реактивного подход к обслуживанию. Проблема с таким подходом заключается в том, что в случае поломки оборудования поставщик услуг должен быть проинформирован, а затем сервисная группа должна выехать на место для анализа проблемы. Если это не быстрое решение, они уходят и возвращаются через несколько дней с нужными инструментами, нужным коллегой и нужными деталями для ремонта оборудования. Такой реактивный подход позволяет обслуживать большое количество оборудования, но это требует много времени, денег и неэффективно.

Несколько лучший подход – быть активным. . Для критически важных машин часто используется профилактический подход к обслуживанию. Вместо того, чтобы ждать, пока что-то сломается, сервисные бригады проверяют машины, посещая их в определенные промежутки времени (раз в год, каждые шесть месяцев, раз в квартал и т. д.). Во время этих посещений они пытаются выявить проблемы до того, как они негативно повлияют на производство. Тем не менее, проблемы можно обнаружить только в некоторых случаях — все еще бывают случаи, когда этот подход дает сбои.

Например, предположим, что регулярное плановое обслуживание определенной машины назначено на рождественские каникулы, когда дела идут медленно. Что произойдет, если проблема возникнет в ноябре? Сейчас сервис работает реактивно, что может привести к простоям, проблемам с качеством или сокращению производства. Кроме того, этот подход по-прежнему требует, чтобы кто-то постоянно находился в командировках, чтобы проверить, как работают машины.

Прогноз подход в сочетании с возможностями удаленного обслуживания намного эффективнее. Таким образом, сервисные бригады путешествуют гораздо меньше и могут реагировать более оперативно и организованно. Именно такой подход предлагает решение MindSphere Asset Health and Service Hub от Siemens.

RTInsights. Не могли бы вы подробнее рассказать об этой разнице между профилактическим и упреждающим/реактивным обслуживанием?

Мартинес Кальдерон: Чтобы понять, почему это так важно, просто посмотрите, как осуществляется служение. Обычно единственная информация, которую получает поставщик услуг, — это телефонный звонок от клиента, который сообщает о проблеме — машина перестала работать. Хотя они пытаются объяснить, как это произошло, такого рода описания не очень полезны. Плюс, они основаны на мнении/наблюдениях заказчика, а не на данных реального оборудования.

Затем компания отправляет техника на место, но он часто приходит неподготовленным, больше как детектив, чтобы выяснить:«Что случилось с этой машиной? Почему он сломался?» Во время этого визита у них может не быть нужных инструментов, нужных запасных частей, а иногда даже нет нужного набора навыков.

С помощью решения Siemens MindSphere производители и OEM-производители машин могут проводить этот первый прогностический анализ из удаленного места на основе данных и фактов и до полной поломки машины. Если датчики указывают на аномалии, детективная работа начинается с этого первого признака. Они могут проанализировать эти данные и найти первопричину проблем, не выезжая на место.

Это огромно, потому что уменьшает количество путешествий. Решение позволяет сервисной команде организовывать и планировать свою работу, а не работать в аварийном режиме. Или, если это не аппаратное исправление, они могут удаленно обслуживать машину с помощью обновлений программного обеспечения для устранения подобных проблем. Это намного удобнее для тех, кто получает услугу, потому что они получают немедленное решение и не тратят дорожные расходы.

RTInsights. В завершение не могли бы вы подытожить преимущества использования решений Siemens MindSphere?

Мартинес Кальдерон: Компания «Сименс» представила единый интегрированный интерфейс для объединения наших систем, что значительно отличает нас от конкурентов на рынке. Некоторые из них имеют системы мониторинга. У других есть платформы IoT. А есть и другие, у которых есть возможности удаленного обслуживания и приложения или системы продажи билетов. Только компания Siemens сделала решения взаимосвязанными и очень удобными для пользователя. Команды обслуживания получают возможность действительно сосредоточиться на использовании знаний, чтобы приносить пользу своим клиентам.

У нас работают удаленные системы мониторинга состояния. Если он обнаружит аномалии, он вызовет событие или автоматический сигнал тревоги. По сути, он поднимает руку и говорит:«Со мной что-то не в порядке». Немедленно и автоматически интегрированное решение Asset Health and Service Hub создает сервисный билет. Заявка службы пройдет через управление жизненным циклом заявки и останется открытой до тех пор, пока поставщик услуг не решит проблему и не закроет заявку.

В течение жизненного цикла заявки все, что происходит, регистрируется в заявке. Это означает, что многие процессы протоколирования, которые должны были выполнять сервисные группы, теперь выполняются нашим решением автоматически. Все находится под наблюдением. Все протоколируется.

Это только первый шаг. После этого пользователи могут анализировать эти заявки и заявки на обслуживание. Они могут сказать:«Хорошо, за последний год какие сервисные дела происходили чаще всего? Есть ли какие-то систематические проблемы с машиной? Что-то, связанное с обслуживанием, упускается из виду?»

Такой долгосрочный анализ — это то, что действительно нравится компаниям. Информационные панели удаленных служб предоставляют информацию о ключевых показателях эффективности, например, как долго заявка обычно остается открытой? Как долго определенная машина остается в работоспособном состоянии? Как часто у него есть билеты? Есть ли какая-то периодичность билетов? Анализируя эти заявки на обслуживание, мы можем предоставлять все виды информации производителям оборудования и OEM-производителям.

А поскольку мы являемся Siemens, мы соблюдаем отраслевые требования к дистанционному мониторингу состояния, а также к дистанционному обслуживанию. Мы используем эти системы на наших собственных заводах, которые являются одними из самых больших и передовых заводов в мире. Эти решения работают очень хорошо и добавляют большую ценность. Мы приносим весь этот опыт, все эти знания во внешний мир, потому что считаем, что это беспроигрышная ситуация для всех.