Удаленный мониторинг состояния и сервис: секрет эффективной и экономичной доставки

Переход к удаленному сервису и мониторингу состояния

Производители оборудования сегодня должны дифференцировать свои предложения по производительности и надежности. Часто ключ к обоим — сервис. Однако масштабирование сервисных усилий может быть трудоемким и дорогим. Все чаще компании обращаются к удаленному сервису и мониторингу состояния для сокращения затрат, более эффективного использования сервисного персонала и значительного улучшения эксплуатации своего оборудования в поле.

RTInsights недавно беседовал с Фернандо Мартинесом Кальдероном, менеджером по отраслевым решениям MindSphere в Siemens. Мы обсудили болевые точки мониторинга и сервиса оборудования и то, как IoT-решения, включающие удаленный мониторинг состояния и удаленные сервисные предложения, могут существенно помочь. В частности, мы обсуждали MindSphere®, промышленное IoT как сервис от Siemens. Вот краткое содержание нашего разговора.

RTInsights: Какие выгоды компании получают, используя промышленное IoT-решение, такое как MindSphere, для удаленного мониторинга состояния и удаленного сервиса?

Мартинес Кальдерон: Выгод много, и они усиливаются при внедрении правильных типов решений. Например, посмотрим на возможности решения MindSphere Asset Health and Service Hub, которое обеспечивает удаленный мониторинг состояния и удаленный сервис, и многое другое. Производитель или OEM может иметь полную, непрерывную прозрачность в состоянии единицы оборудования. Сырые данные, собираемые на edge, могут быть мониторины и анализированы для критических процессов, а затем отправлены в облако для дальнейшего анализа и обработки. Благодаря edge-аналитике конфиденциальные данные остаются на месте; кроме того, можно определить, какие части данных отправляются в облако, а также их гранулярность и частота. Например, среднее значение определенных сигналов каждый час или только в случае обнаружения определенного триггера.

Эта комбинация edge-to-cloud дает сервис-провайдерам реальное понимание того, как работает машина, защищая приватность клиентов. Но в конечном счете, базовая ценность — выявление аномалий на ранней стадии, прежде чем они станут реальными проблемами.

Такие возможности становятся все более критическими. Годами производители оборудования в основном фокусировались на продаже машин и рассматривали сервис как второстепенный элемент. Это было нормально, пока не появилась конкуренция от низкоценовых провайдеров, особенно из азиатских стран. Продажа только машин больше не прибыльна — сервис стал дифференцирующим фактором.

Для эффективной конкуренции с низкоценовыми провайдерами и сохранения лидерства в войне функций/фич, производителям нужно убедиться, что их машины всегда работают и являются самыми надежными. Им нужно гарантировать, что их машины могут иметь наивысшую пропускную способность и наименьшие проблемы.

Теперь некоторые производители машин зарабатывают до половины прибыли через сервисные контракты. Однако предоставление звездного сервиса может быть дорогим, особенно для компаний, идущих в одиночку. Но с решением Siemens производитель или OEM может эффективно выровнять свои интересы. Это помогает им доставлять гораздо лучший сервис без увеличения затрат — или даже в некоторых случаях снижая их. Общим показателем эффективности в этой области является KPI под названием стоимость-на-сервис-кейс. MindSphere Asset Health and Service Hub может снизить этот KPI.

Для этого решение помогает устранить экстренные случаи, которые являются самыми дорогими. Производители и OEMы получают способность идентифицировать — через собранные данные — всякий раз, когда происходит аномалия, и устранять ее до того, как она станет более серьезной проблемой. Это отличается от традиционного мониторинга состояния, который требует от экспертов ездить к клиентам и выполнять анализ здоровья машины раз или два в год.

Используя решение, производители и OEMы получают непрерывный мониторинг без отправки кого-то на место. Это шаг номер один. Кроме того, решение мониторит не только «медленные» сигналы, как давление и температуру, но и вибрации машин. Измеряя вибрации и другие критические параметры, производитель или OEM может обнаружить проблемы за месяцы до их возникновения.

Для возможностей удаленного мониторинга состояния решение использует систему MindConnect Edge Analytics. С ней OEM может обнаруживать и анализировать аномалии до того, как они станут реальными проблемами, и иногда исправлять их удаленно.

В некоторых случаях, например когда нужно заменить железо, визит на место все еще необходим. Но в этих случаях визит может быть более продуктивным. Зная ситуацию, техник с нужными навыками — и оснащенный нужными запчастями — может быть 파견ен для сервиса. Они знают, в чем проблема, и могут исправить её сразу.

RTInsights: Вы много говорили об удаленном мониторинге состояния; а как насчет возможностей удаленного сервиса?

Мартинес Кальдерон: Вторая главная часть решения Asset Health and Service Hub — удаленный сервис, который можно использовать для удаленного анализа, ремонта или, по крайней мере, проведения мер по смягчению.

Например, предположим, система удаленного мониторинга состояния обнаружила аномалию машины. Сервисный инженер должен получить доступ к сохраненным данным машины для комплексного анализа первопричины. Обычно это требует присутствия сервисного техника на месте. После определения проблемы нужен второй визит для ремонта машины или замены компонента. Как видите, это требует множественных визитов, что приводит к дорогим затратам времени на поездки и длительным простоям.

Используя MindSphere remote service, сервисные инженеры могут видеть данные и выполнять первую диагностику удаленно. Это значит, что когда эксперт едет к машине, это правильный человек с правильными инструментами и запчастями с первого раза. Идя дальше, в зависимости от типа проблемы, весь ремонт может быть сделан удаленно, устраняя необходимость визита на место.

Вместе эти возможности удаленного мониторинга состояния и удаленного сервиса делают решение Asset Health and Service Hub очень мощным. Комбинация позволяет пользователям машин почти устранить простоя или экстренные ситуации. Конечно, всегда будет некоторое сервисное обслуживание и техобслуживание, но по крайней мере оно планируемо, и ресурсы сервисной команды тратятся мудро.

RTInsights: Какие болевые точки решают эти решения?

Мартинес Кальдерон: Главные болевые точки — неплановые простоя и растущие сервисные затраты.

Первое, неплановые простоя, часто результат реактивного подхода к обслуживанию. Проблема этого подхода в том, что когда оборудование ломается, сервис-провайдеру нужно быть уведомленным, затем сервисная команда должна ехать на место для анализа проблемы. Если это не быстрое исправление, они уезжают и возвращаются через несколько дней с правильными инструментами, правильным коллегой и правильными запчастями для ремонта оборудования. Этот реактивный подход — так делается сервис для многих машин, но он затратный по времени, дорог и неэффективен.

Немного лучший подход — быть проактивным. Для критичных машин часто берется подход превентивного обслуживания. Вместо ожидания поломки, сервисные команды проверяют машины визитами на месте в фиксированных периодах (раз в год, каждые шесть месяцев, раз в квартал и т.д.). Во время визитов они пытаются поймать проблемы до негативного влияния на производство. Однако проблемы можно поймать только часть времени — есть моменты, когда этот подход проскальзывает.

Например, предположим, регулярное обслуживание определенной машины назначено на рождественские каникулы, когда все тихо. Что если проблема возникнет в ноябре? Теперь сервис реактивный, потенциально приводящий к простоям, проблемам с качеством или меньшему производству. Плюс, этот подход все равно требует, чтобы кто-то постоянно ездил проверять машины.

Предиктивный подход, комбинированный с возможностями удаленного сервиса, гораздо более эффективен. Таким образом, сервисные команды ездят гораздо меньше и могут реагировать более оперативным и организованным образом. Это подход, предлагаемый решением MindSphere Asset Health and Service Hub от Siemens.

RTInsights: Можете подробнее поговорить об этом различии между предиктивным и проактивным/реактивным обслуживанием?

Мартинес Кальдерон: Чтобы понять, почему это так важно, просто посмотрите, как делается сервис. Обычно единственная информация, которую получает сервис-провайдер — телефонный звонок от клиента о проблеме — машина остановилась. Хотя они пытаются объяснить, как это произошло, такие описания не очень полезны. Плюс, они основаны на мнении/наблюдениях клиента, а не на реальных данных оборудования.

Компания затем отправляет техника на место, но они часто идут неподготовленными, скорее как детективы, чтобы узнать: «В чем проблема с этой машиной? Почему она сломалась?» Во время визита у них может не быть правильных инструментов, правильных запасных частей, а иногда даже правильного навыка.

С решением Siemens MindSphere производители и OEMы могут проводить этот первый предиктивный анализ из удаленной локации, на основе данных и фактов, и до полной поломки машины. Если датчики показывают аномалии, детективная работа начинается при первом указании. Они могут анализировать эти данные и находить первопричину проблем без визита на место.

Это огромно, потому что это уменьшает количество поездок. Решение позволяет сервисной команде организовывать и планировать свою работу вместо работы в экстренном режиме. Или, если это не железный фикс, они могут удаленно сервисить машину с программными обновлениями для исправления таких типов проблем. Это гораздо более удобно для получателя сервиса, потому что они получают немедленное разрешение и никаких расходов на поездку.

RTInsights: В заключение, можете резюмировать выгоды использования решений Siemens MindSphere?

Мартинес Кальдерон: Siemens представила единый интегрированный интерфейс для объединения наших систем, что сильно дифференцирует нас от конкурентов. У некоторых есть системы мониторинга. У других — IoT-платформы. У третьих — возможности удаленного сервиса и приложения или тикетные системы. Только Siemens сделала решения связанными и очень удобными. Сервисные команды могут реально фокусироваться на использовании знаний для предоставления ценности клиентам.

У нас работают системы удаленного мониторинга состояния. Если они идентифицируют аномалии, они триггерят событие или автоматическую тревогу. По сути поднимают руку и говорят: « со мной что-то не так». Немедленно и автоматически интегрированное решение Asset Health and Service Hub создает сервисный тикет. Тикет проходит через управление жизненным циклом тикета и остается открытым, пока сервис-провайдер не решит проблему и не закроет тикет.

В течение жизненного цикла тикета всё, что происходит, логируется в тикете. Это означает, что много протоколирующих процессов, которые сервисные команды должны были делать, теперь забираются нашим решением автоматически. Всё мониторится. Всё протоколируется.

Это только первый шаг. После этого пользователи могут анализировать эти тикеты и сервис-кейсы. Они могут сказать: «Хорошо, в прошлом году, какие сервис-кейсы происходили чаще всего? Есть ли систематическая проблема с машиной? Упускается ли что-то, связанное с сервисом?»

Такой долгосрочный анализ — то, что компании действительно ценят. Дашборды удаленного сервиса дают инсайты в KPI, вроде: как долго тикет обычно остается открытым? Как долго определенная машина остается в здоровом состоянии? Как часто у нее тикеты? Есть ли периодичность тикетов? Анализируя эти сервис-кейсы, мы можем доставлять все типы инсайтов производителям оборудования и OEMам.

И поскольку мы Siemens, мы соответствуем отраслевым требованиям для удаленного мониторинга состояния и удаленного сервиса. Мы используем эти системы в своих собственных фабриках, которые являются одними из крупнейших и самых передовых в мире. Эти решения отлично работают и добавляют много ценности. Мы приносим весь этот опыт, все эти знания во внешний мир, потому что думаем, что это win-win для всех.