Устранение перерасхода средств на обслуживание

Сокращение времени простоя может быть главным в вашем списке пожеланий при выборе режима профилактического обслуживания, но есть и другие важные преимущества. Не упускайте из виду потенциальную выгоду от отказа от чрезмерного обслуживания.

Чрезмерное техническое обслуживание встроено в каждую программу планового технического обслуживания, основанную на выполнении работ через регулярные заранее установленные интервалы времени. Это связано с тем, что все, от OEM-производителей до менеджеров по техническому обслуживанию, встраивают запас прочности в интервалы технического обслуживания, «чтобы быть в безопасности».

Высокая цена осторожности

В качестве примера возьмем рекомендации по замене подшипника со смазкой на весь срок службы. Рекомендуемые интервалы замены могут составлять от 16 000 до 40 000 часов работы. Каждая замена подшипника занимает от 30 минут до 2 часов. Затраты человеко-часов на замену подшипников будут в 2,5 раза больше при интервале замены 16 000 часов по сравнению с 40 000 часов. На типичной промышленной площадке тысячи подшипников, так что это огромные дополнительные расходы.

Прогностическое обслуживание может практически устранить перерасход средств на техническое обслуживание, позволяя командам выполнять техническое обслуживание в самый последний момент, чтобы предотвратить поломку, а не через фиксированные промежутки времени. В то же время это значительно сокращает время простоя и обещает значительный прирост производительности.

Однако профилактическое обслуживание возможно только при поддержке эффективного мониторинга состояния, который может надежно предсказать, когда каждый компонент выйдет из строя. Мониторинг состояния, в свою очередь, основан на получении данных от оборудования в режиме реального времени и использовании их для построения картины изменяющегося состояния оборудования.

Революционные технологии

Мониторинг состояния в последнее время впервые стал доступным и практичным предложением во многих отраслях благодаря появлению методов и технологий, связанных с Индустрией 4.0. Например, беспроводная связь делает более дешевой и менее разрушительной установку сети недорогих датчиков для передачи необходимых данных о машине в системы мониторинга состояния. Между тем, облачное программное обеспечение обеспечивает беспрецедентную масштабируемость и позволяет операторам процессов или OEM-производителям контролировать установки в режиме реального времени.

Более того, новое поколение решений в области искусственного интеллекта и машинного обучения позволяет системам мониторинга состояния автоматизировать анализ данных, предоставляя полезную информацию без необходимости в том, чтобы опытные аналитики изучали каждый фрагмент данных. Зачем платить консультантам за то, чтобы они пытались предсказать отказ оборудования, если теперь это можно сделать автоматически, в облаке и без ручного вмешательства?

Более эффективное управление целевым обслуживанием

Senseye PdM находится на переднем крае использования расширенного машинного обучения для мониторинга состояния. Его уникальные запатентованные алгоритмы могут преобразовывать данные в точный прогноз оставшегося срока полезного использования (RUL) производственных активов — метод, известный как прогнозирование.

Senseye PdM подключается к существующим источникам данных, в то время как нормальная работа машины продолжается в обычном режиме. Более 14 дней он работает в фоновом режиме для анализа нормального поведения машины, а также исторических данных, если они доступны. Затем он готов предоставить информацию, необходимую для создания масштабируемой программы профилактического обслуживания.

На практике это означает, что Senseye PdM может сказать вам, как работает каждое оборудование на вашем объекте в любой момент времени, автоматически собирая и анализируя машинные данные. Алгоритмы решения могут генерировать обновления для отдельных активов и указывать, на чем именно группам обслуживания следует сосредоточить свои усилия в краткосрочной перспективе, а также помогают оптимизировать любые планы будущего обслуживания.

Типовые реализации могут вдвое сократить время простоя, повысить производительность на 55 % и повысить точность обслуживания на 85 %.

Именно эта последняя цифра больше всего связана с сокращением чрезмерного обслуживания, которое является одним из ключевых преимуществ, которые вместе позволяют прогнозному обслуживанию экономить от 8 до 12 % затрат на обслуживание по сравнению с плановым обслуживанием ¹ . . А учитывая, что обычные промышленные компании тратят на техническое обслуживание от 15 до 40 % своего текущего бюджета, это огромная экономия ² . .

Хотите узнать больше о том, как Sensey PdM может помочь оптимизировать затраты на техническое обслуживание и повысить производительность? Ознакомьтесь с нашим информационным документом «Устранение перерасхода средств на техническое обслуживание» или закажите демоверсию Senseye PdM сегодня.

1. США Министерство энергетики
2. Лофстен, 2000 г.