Будущее технического обслуживания:передовые технологии, преобразующие операции

Спрос на оптимизацию технического обслуживания никогда не уменьшится. Поскольку заводы продолжают расширяться, чтобы удовлетворить постоянно растущие потребности потребителей, им необходимо находить новые возможности для улучшения производственной практики.

Прогрессивные технологии предлагают новые и уникальные решения множества препятствий и дают представление о том, как выглядит будущее технического обслуживания. Эти инновации, от руководителей высшего звена до рабочих мест, предлагают измеримые результаты, которые напрямую влияют на производительность труда и производительность предприятия.

Используя технологии для стратегического позиционирования себя для повышения эффективности и будущего роста, предприятия могут минимизировать последствия растущего дефицита навыков, от которого в настоящее время страдает отрасль. Хотя на рынке регулярно появляются новые решения, технологии, которые никуда не денутся, включают промышленный Интернет вещей (IIoT), большие данные, облака, искусственный интеллект (ИИ) и виртуальную реальность (VR).

Промышленный Интернет вещей

Промышленный Интернет вещей (IIoT) — это взаимосвязанная сеть устройств и машин, которая собирает данные и передает их непосредственно команде технического обслуживания в режиме реального времени. Эта технология ориентирована на автоматизацию оборудования и помогает персоналу и менеджерам минимизировать время простоя оборудования, предоставляя право голоса ценным активам. Эта технология помогает объектам осуществлять такие виды деятельности, как:

• Прогностическое обслуживание.
• Проактивное обслуживание.
• Мониторинг в режиме реального времени.
• Оптимизация ресурсов.
• Анализ операций между объектами.
• Безопасность оборудования и сотрудников.

Подключив команду технического обслуживания к машинам через IIoT, технические специалисты могут более точно предсказать, когда актив может выйти из строя. Эти данные позволяют им планировать и планировать техническое обслуживание в оптимальное время, сокращая незапланированные простои и потери производительности.

Отрасль увидела эти преимущества, и в результате количество подключений IIoT увеличится с нынешних 17,7 миллиардов до почти 36,8 миллиардов к 2025 году, что представляет собой темп роста на 107%.

Чтобы IIoT был эффективным, ему нужны две вещи:датчики на оборудовании и система программного обеспечения для обработки и перевода данных. Несмотря на то, что это требует первоначальных затрат (на датчики приходится почти 50 % от общей стоимости), эти инвестиции окупаются за счет повышения эффективности производства, сокращения количества сбоев оборудования и уменьшения плохо управляемых запасов.

Другие преимущества внедрения IIoT:

• Лучшее участие благодаря профилактическому обслуживанию.

Поскольку датчики постоянно контролируют состояние оборудования, а не выполняют профилактическое обслуживание по календарю, данные в реальном времени уведомляют команду, когда требуется работа. По своей сути, профилактическое обслуживание направлено на повышение эффективности обслуживания за счет выполнения обслуживания только тогда, когда оно необходимо.  

• Анализ данных в реальном времени.

Хотя датчики IIoT позволяют командам прогнозировать предстоящие сбои, они также могут выявлять закономерности сбоев и повторяющиеся проблемы. На основе этих данных команда может не только разработать решение по техническому обслуживанию, но и производители оригинального оборудования (OEM) могут использовать их для улучшения качества и конструкции своих машин.

• Рекомендации по ремонту

Если машина все-таки выйдет из строя, система IIoT соберет различные исходные данные, и программное обеспечение сможет их проанализировать. На основе результатов система может представить данные и дать соответствующие рекомендации по наилучшему решению. Благодаря этому технические специалисты получают всю необходимую информацию и могут определить наилучший путь вперед.

• Автоматическое обновление программного обеспечения.

Машины, подключенные к IIoT, могут получать обновления программного обеспечения по мере необходимости для повышения производительности или устранения технических проблем. Эти обновления часто выполняются удаленно компанией-разработчиком программного обеспечения или OEM-производителем. Это гарантирует, что машины постоянно превращаются в более производительные активы.

• Мониторинг инвентаря

Система IIoT также может помочь в управлении запасами. Имея подключенный склад, предприятия могут отслеживать, какие расходные материалы используются, чтобы помочь принимать решения о покупке. Эти решения могут привести к более точным решениям о запасах и сокращению расходов. OEM-производители также могут использовать эту информацию, чтобы давать более точные рекомендации по запасным частям.

• Удаленный мониторинг активов

IIoT также можно использовать на удаленном оборудовании, что устраняет необходимость тратить драгоценное время на обслуживание, чтобы добраться до актива и выполнить необходимые проверки. Это сокращает общее время, необходимое для мониторинга оборудования, и снижает затраты, связанные с трудоемкими ручными проверками.

Большие данные

Большие данные — это набор данных об оборудовании, настолько больших и полных, что техническому специалисту или типичной программной системе чрезвычайно сложно эффективно анализировать их. В сочетании с проблемой одновременной обработки нескольких активов задача расшифровки этих неструктурированных данных становится практически невозможной. Одно исследование показало, что 95 % компаний называют необходимость управления неструктурированными данными одной из самых больших проблем для своей компании.

Исторически сложилось так, что эти данные не анализировались и не использовались должным образом, потому что это было невозможно. Но внедрение расширенных программных систем, таких как платформы IIoT, делает возможным обработку этих данных, предоставляя ценную информацию о состоянии и производительности критически важных активов.

Большие данные дают целостный обзор активов завода, показывая, какие машины исправны, какие требуют большего внимания и даже как активы взаимодействуют и влияют друг на друга. Команды могут использовать эту информацию и применять ее в своих ежедневных процедурах обслуживания, чтобы улучшить производительность активов, оптимизировать процессы обслуживания и настроить параметры активов.

Например, большие данные используются для точного определения интервала PF (потенциала отказа) актива, который описывает точку, в которой актив не может выполнять требуемую функцию. Более точно определяя интервал PF, группы технического обслуживания могут планировать техническое обслуживание, исходя из потребностей машины, а не на основе ощущений или неисправностей.

Хотя большие данные всегда считались важными, поскольку не существовало эффективного способа обработки информации, большие данные часто не учитывались в процессе принятия решений. Теперь, когда технологии соответствуют потребностям предприятий и могут обрабатывать информацию, эти данные можно собирать и использовать для достижения невероятных успехов в оптимизации и обслуживании предприятий. Так много компаний начали использовать большие данные, что к 2029 году ожидается, что рынок будет оцениваться в 655 миллиардов долларов.

Облако

Поскольку данные должны быть доступны в любом месте в любое время и в удобной для использования форме, все больше предприятий обращаются к облачным решениям для обработки данных вместо традиционного локального хранилища данных. В облачном хранилище данные сохраняются на безопасном внешнем сервере, размещенном у поставщика, к которому может получить удаленный доступ авторизованный пользователь с подключением к Интернету.

Облегчение доступа к информации для утвержденных сотрудников положительно влияет на время производства, графики технического обслуживания и эксплуатационные расходы.

Хотя это зачастую основные преимущества облачной системы, к другим преимуществам относятся:

• Гибкость

Поскольку облачное хранилище настолько доступно, систему можно адаптировать в точном соответствии с потребностями предприятия. Оптимизируя работу в соответствии с потребностями команды, компания может настроить облачную среду таким образом, чтобы использовать данные таким образом, чтобы это положительно повлияло на производительность работы и поиск информации.

• Емкость и масштабируемость.

Облако не только может хранить огромный объем данных, больший, чем обычно наблюдается в локальных системах данных, но также может масштабироваться без необходимости добавления нового оборудования или процессов. Это гарантирует, что система сможет обрабатывать все исторические и будущие данные. 

• Время запуска

Поскольку облако не требует локальных хранилищ данных, время внедрения относительно невелико по сравнению с традиционными системами хранения данных. Предприятие может быстро настроить и начать использовать новую систему, что позволит техническим специалистам обнаружить новую информацию и возможности обслуживания, которые были скрыты в традиционной системе.  

Облако быстро завоевывает одобрение в отрасли, и, по оценкам, к 2025 году общая стоимость облачного рынка достигнет почти 850 миллиардов долларов. Несмотря на вотум доверия, многие по-прежнему сомневаются в безопасности облачных систем. Хотя некоторые стремятся использовать систему и получить доступ к ценным данным, сообщается, что 88% всех утечек облачных данных были результатом человеческой ошибки, а не сбоя безопасности поставщика облачных услуг. Благодаря безопасности, простоте и разнообразному использованию облачных систем данных они быстро становятся жизнеспособным вариантом для многих объектов.

Искусственный интеллект

Искусственный интеллект (ИИ) — это технология обучения, используемая в учреждениях для сортировки и преобразования больших данных в простые для понимания отчеты. Отчеты создаются с использованием сочетания данных о текущем состоянии, исторических данных и записей о производительности, чтобы определить, когда машина нуждается в обслуживании. Благодаря этой информации группа технического обслуживания может быстро и обоснованно принимать решения о состоянии своих машин.

Выполняя функции анализа первопричин, ИИ также может помочь предотвратить сбои активов и значительно сократить время незапланированных простоев. Благодаря этим преимуществам доход от ИИ во всем мире в 2022 году достигнет рекордных 342 миллиардов долларов, что свидетельствует о том, что мир готов принять и полностью включить эту технологию в свои повседневные процессы.

Системы искусственного интеллекта требуют использования датчиков IIoT, которые контролируют активность машин и сообщают результаты в аналитическую программу искусственного интеллекта, где сложные данные синтезируются и расшифровываются. Поскольку ИИ не является фиксированной технологией, как физическое оборудование на месте, система также может обучаться с течением времени, что позволяет ей развиваться в соответствии с требованиями своего объекта.

Чтобы обеспечить правильное развитие системы, крайне важно работать с самыми опытными специалистами по техническому обслуживанию предприятия во время внедрения ИИ, чтобы определить, какие машины и данные нуждаются в мониторинге, какие исторические данные можно добавить для повышения производительности и как часто следует собирать и расшифровывать данные.  

Другие преимущества технологии искусственного интеллекта:

• Обнаружение сбоев и ненормальных условий до возникновения проблемы.
• Экономия затрат на техническое обслуживание.
• Снижение производственных потерь из-за выхода из строя оборудования.
• Со временем сокращается количество необходимых ремонтов.
• Сокращение количества проверок, необходимых специалистам по техническому обслуживанию, что позволяет им сосредоточиться на критически важных или приносящих доход действиях.

Виртуальная и дополненная реальность

Виртуальная реальность (VR) — это невероятно продвинутый инструмент моделирования, который реалистично воссоздает различные сценарии, с которыми можно взаимодействовать и учиться. Размер и сложность этого оборудования варьируются в зависимости от типа необходимого опыта виртуальной реальности. Например, доступ к технологии виртуальной реальности можно получить на одном устройстве или компьютере или же она может занять всю комнату, позволяя операторам более глубоко взаимодействовать с цифровой средой.

Как и его аналог, дополненная реальность (AR) также позволяет проводить продвинутое компьютерное моделирование, но вместо полного воссоздания виртуального сценария она стремится улучшить реальный мир. Например, при покупке офисного стула сотрудник может использовать камеру своего телефона и программу дополненной реальности, чтобы в цифровом виде вставить, как будет выглядеть кресло, еще до того, как товар будет куплен.

Например, если техник выполняет задачу по техническому обслуживанию, то вместо того, чтобы система AR просто давала пошаговые инструкции, программа может отображать шаги в цифровом виде на реальной рабочей поверхности, чтобы лучше направлять техника в процессе. Таким образом, технические специалисты получают доступ к расширенным визуализациям и данным без необходимости погружаться в компьютерное моделирование.

Популярность виртуальной реальности растет, особенно в отраслях, где обучение сопряжено с трудностями из-за неопытности обучающихся и стоимости приобретения материалов для физической подготовки. VR дает участникам безопасное пространство для изучения всех тонкостей своей работы, при этом их ошибки не влияют на реальные активы предприятия или других сотрудников.

Технология VR также используется, чтобы помочь членам команды решать сложные проблемы. Если специалисты по техническому обслуживанию сталкиваются с уникальной аномалией, они могут попрактиковаться в необходимых методах в виртуальной реальности и учиться на своих ошибках, прежде чем пытаться применить их на физическом оборудовании.

Из-за этого наблюдается быстрый рост спроса на VR. В 2018 году ориентировочная рыночная стоимость VR для использования в практике технического обслуживания составила 400 миллионов долларов. По прогнозам, к 2024 году эта цифра достигнет 3,3 миллиарда долларов.

К отраслям с растущим спросом на технологии VR и AR относятся:

• Аэрокосмическая промышленность.
• Автомобилестроение
• Производство
• Нефть и газ

Понимая, как решить проблему еще до того, как ступить на площадку, члены команды могут обрести уверенность в своих способностях и работать на более высоком уровне. Для всего предприятия это означает увеличение числа высококвалифицированных сотрудников, сокращение времени простоев и значительное сокращение случаев неправильного обращения с активами предприятия.

Будущее отрасли уже здесь, и хотя инструменты могут больше походить на научную фантастику, результаты совсем не такие. Используя эти технологии, предприятия могут создать среду, предназначенную для развития и улучшения всех активов и сотрудников.