IBM:активное обеспечение надежности и безопасности с помощью EAM

Скип Снайдер из IBM обсуждает преимущества эффективных решений EAM для производителей

Сочетание программного обеспечения, систем и услуг по управлению активами предприятия (EAM) помогает поддерживать, контролировать и оптимизировать качество операционных активов на протяжении всего их жизненного цикла. В беседе со Скипом Снайдером, старшим партнером IBM Global Business Services, он разделил преимущества решения EAM на три категории:оптимизация качества и использование активов, продуктивное время безотказной работы и снижение затрат.

Оптимизация качества и использование ресурсов

Проще говоря, «хорошо обслуживаемое оборудование обеспечивает надежную и высококачественную продукцию», — говорит Снайдер. «Однако профилактическое обслуживание может быть очень дорогим, и организации постоянно пытаются сократить количество ненужных проверок, если могут».

Одним из способов оптимизации качества и использования активов является мониторинг состояния активов с помощью датчиков, отслеживание тенденций, указывающих на потенциальную деградацию, на которую можно реагировать, чтобы предотвратить поломку. Другие способы включают использование камер и микрофонов для контроля за состоянием оборудования — в некоторых случаях корни доставляют датчики, камеры и микрофоны к оборудованию и собирают данные. Этот метод повышает производительность технического специалиста, освобождая его для выполнения более важных задач при продолжении сбора данных.

«По мере роста количества датчиков и устройств на объектах объем отслеживаемых данных увеличивается в геометрической прогрессии. Человеку стало невозможно в одиночку следить за всем. В настоящее время ИИ играет важную роль в управлении корпоративными активами (EAM), помогая разобраться во всех этих данных и извлечь из них пользу, поскольку он может изучать и выявлять тенденции. Эта технология может углубить понимание активов за счет преобразования данных в полезные идеи, которые можно использовать для более эффективного обслуживания», — говорит Снайдер.

«Например, обслуживание по состоянию заменяет обслуживание по времени. Вместо того, чтобы проводить осмотр или ремонт каждые несколько месяцев или по установленному графику, аналитические данные и операционные данные могут предсказать отказ оборудования. Это гарантирует, что активы, требующие внимания, получат его в нужное время, повысив надежность и оптимизировав техническое обслуживание. Возможности удаленного мониторинга позволяют непрерывно обнаруживать аномалии. Эффективность активов постоянно отслеживается и оценивается искусственным интеллектом (ИИ), который может запускать оповещения на основе таких индикаторов, как неизменные условия и резкие изменения показаний датчиков».

Пивоварня Sugar Creek

«Пивоварня Sugar Creek Brewery — это пример клиента IBM Maximo, использующего EAM, AI и IoT для оптимизации качества и сокращения потерь. Они ежемесячно теряли более 30 000 долларов США из-за утечек пива в процессе производства. Благодаря интеграции технологии в процессе пивоварения, они могут выявлять проблемы, влияющие на качество их продукта. Такие параметры, как время заполнения, температура, pH, плотность, давление, карбонизация и уровень, передаются в облако для анализа. Эти данные могут информировать новых перерабатывает или совершенствует существующие, чтобы гарантировать, что продукт соответствует производственным ожиданиям, а экономия средств от производственных потерь теперь реинвестируется обратно в бизнес», – Скип Снайдер, старший партнер IBM Global Business Services.

Продуктивное время безотказной работы

Имея правильную систему EAM, основанную на открытой гибридной облачной платформе и интеллектуальных рабочих процессах на основе искусственного интеллекта, производители могут «обнаруживать потенциальную поломку оборудования и автоматически выдавать рабочие задания техническим специалистам, чтобы предотвратить ее, со всей информацией, необходимой для решения проблемы. , включая инструменты, историю ресурсов, анализ первопричин и лучшие практики», — добавляет Снайдер.

Снижение затрат

Когда дело доходит до оценки затрат, Снайдер объясняет, что это можно сделать двумя способами:«первый выполняют ли технические специалисты нужную работу в нужное время и правильным образом? второй устранено или сведено к минимуму время простоя оборудования из-за поломки, задержки ремонта или недостающих деталей?»

Теперь о первой части. , чем эффективнее технический специалист, тем больше оборудования он может поддерживать в рабочем состоянии на постоянной основе. «Там, где выше эффективность, выше ценность», — добавляет Снайдер. "Возможности автоматизации и анализа данных в режиме реального времени позволяют вашим сотрудникам быстро и уверенно принимать решения на основе данных и направлять свою энергию на более ценную работу".

Во-вторых, чем больше информации известно и можно предвидеть, когда речь идет о потребностях в обслуживании оборудования, тем эффективнее работа. «В результате сокращается время простоя из-за неожиданных поломок или необходимости откладывать ремонт из-за отсутствия запчастей для ремонта. Имея правильную информацию, вы сможете прогнозировать отказы, а с помощью правильной программы EAM у вас теперь будут нужные детали в нужном количестве в нужное время, что оптимизирует производительность оборудования и повысит общую эффективность оборудования (OEE)». /Р>

Передовые практики для производителей, внедряющих решение EAM

В итоге Снайдер отмечает, что существует множество передовых методов внедрения решения EAM, но в конечном счете все сводится к знанию состояния оборудования, предоставлению сотрудникам нужной информации и инструментов, а также проактивному обеспечению надежности и безопасности.

«Чтобы воплотить это в жизнь, крайне важно иметь возможности гибридного облака и искусственного интеллекта. Открытая гибридная облачная архитектура позволяет производителям приблизить обработку к операции и уменьшить задержку данных, чтобы нужная информация и инструменты своевременно попадали в руки сотрудников. Затем искусственный интеллект помогает этим сотрудникам сортировать горы данных из производственного цеха и за его пределами, чтобы помочь им понять, что на самом деле происходит с их оборудованием, и как лучше всего действовать для решения любых потенциальных проблем, которые могут возникнуть».

В первую очередь производителям следует также уделять надлежащее использование данных. Учитывая, что EAM зависит от данных для принятия решений, «низкое качество данных или отсутствие данных приводит к таким вещам, как трата времени техническими специалистами на неправильные приоритеты, отсутствие инвентаря, когда и где это необходимо, отсутствие подходящих инструментов и, в конечном итоге, поломка оборудования и задержки производства».

Чтобы перейти от превентивного к упреждающему, производители должны иметь стратегию «собирать, анализировать данные и воздействовать на них, используя преимущества Интернета вещей, мобильных устройств, искусственного интеллекта, робототехники и других технологических инноваций; разбираться в исправности своего оборудования; и, наконец, автоматизируйте процессы обработки данных, полученных с помощью технологий."