Будущее обслуживания: передовые технологии, трансформирующие операции

Спрос на повышение оптимизации обслуживания никогда не утихает. Поскольку заводы продолжают расширяться для удовлетворения растущих потребностей потребителей, они должны выявлять новые возможности для продвижения практик объектов.

Прогрессивные технологии представляют новые и уникальные решения для множества препятствий и открывают заглянуть в будущее обслуживания. От топ-менеджмента до работников на местах эти инновации предлагают измеримые результаты, напрямую влияющие на производительность труда и продуктивность объекта.

Используя технологии для стратегического позиционирования себя для повышения эффективности и будущего роста, объекты могут минимизировать последствия расширяющегося разрыва в навыках, который сейчас терзает отрасль. Хотя новые решения регулярно выходят на рынок, технологии, пришедшие надолго, включают промышленный интернет вещей (IIoT), большие данные, облако, искусственный интеллект (AI) 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 обслуживания в реальном времени. Эта технология фокусируется на автоматизации машин и помогает персоналу и менеджерам минимизировать простои оборудования, давая ценным активам голос. Эта технология помогает деятельности объектов, такой как:

• Прогнозируемое обслуживание
• Проактивное обслуживание
• Мониторинг в реальном времени
• Оптимизация ресурсов
• Кросс-объектный операционный анализ
• Безопасность машин и сотрудников

Соединяя команду обслуживания с машинами через IIoT, техники могут более точно предсказывать, когда актив ожидается к отказу. Эти данные позволяют им планировать и расписывать обслуживание в оптимальное время, сокращая непланируемые простои и потери продуктивности.

Отрасль увидела эти выгоды, и в результате количество IIoT-соединений увеличится от текущих 17,7 млрд до почти 36,8 млрд к 2025 году, что представляет темп роста 107%.

Для эффективности IIoT нужны две вещи: датчики на оборудовании и программная система для обработки и перевода данных. Хотя это требует предварительных затрат, причем датчики составляют почти 50% от общей стоимости, эти инвестиции окупаются за счет роста производственной эффективности, снижения отказов оборудования и уменьшения нерационального управления запасами.

Другие преимущества внедрения IIoT включают:

• Лучшее принятие прогнозируемого обслуживания

Поскольку датчики постоянно контролируют состояние оборудования, а не выполняют календарное профилактическое обслуживание, данные в реальном времени уведомляют команду, когда требуется работа. В своей сути прогнозируемое обслуживание направлено на повышение эффективности обслуживания путем выполнения работ только тогда, когда это необходимо.

• Анализ данных в реальном времени

Пока датчики IIoT позволяют командам предсказывать грядущие отказы, они также могут выявлять закономерности отказов и повторяющиеся проблемы. Не только команда может спроектировать решение по обслуживанию вокруг этих данных, но оригинальные производители оборудования (OEM) также могут использовать их для улучшения качества и конструкции своих машин.

• Рекомендации по ремонту

Если машина выходит из строя, система IIoT собрала различные исходные данные, и программное обеспечение может их проанализировать. На основе результатов система может представить данные и сделать соответствующие рекомендации о лучшем решении. С этим техники имеют всю релевантную информацию и могут подтвердить лучший путь вперед.

• Автоматические обновления программного обеспечения

Машины, подключенные к IIoT, могут получать обновления программного обеспечения по мере необходимости для улучшения производительности или исправления технических проблем. Эти обновления часто выполняются удаленно программной компанией или OEM. Это гарантирует, что машины постоянно эволюционируют в более продуктивные активы.

• Мониторинг запасов

Система IIoT также может помочь в управлении запасами. Имея подключенный склад, объекты могут отслеживать, какие расходники используются, для принятия закупочных решений. Эти решения могут привести к более точным решениям о запасах и снижению затрат. OEM также могут использовать эту информацию для более точных рекомендаций по запасным частям.

• Удаленный мониторинг активов

IIoT также можно использовать на удаленном оборудовании, устраняя необходимость тратить драгоценное время обслуживания на дорогу к активу и выполнение необходимых проверок. Это снижает общее время, необходимое для мониторинга единицы оборудования, и снижает затраты, связанные с трудоемкими ручными инспекциями.

Большие данные

Большие данные относятся к набору данных об оборудовании настолько большому и всеобъемлющему, что крайне трудно для техника или типичной программной системы эффективно их анализировать. В сочетании с задачей обработки множества активов одновременно, работа по расшифровке этих неструктурированных данных становится почти невозможной. Одно исследование показало, что 95% бизнесов называют необходимость управления неструктурированными данными одной из крупнейших проблем для их компании.

Исторически эти данные не анализировались и не использовались должным образом, потому что это было невозможно. Но появление передовых программных систем, таких как платформы IIoT, делает возможной обработку этой шахты данных, раскрывая ценную информацию о здоровье и производительности критически важных активов.

Большие данные дают целостный обзор активов завода, раскрывая, какие машины здоровы, каким нужно больше внимания и даже как активы взаимодействуют и влияют друг на друга. Команды могут взять эту информацию и применить ее к своим ежедневным рутинным операциям обслуживания для улучшения производительности активов, оптимизации процессов обслуживания и настройки параметров активов.

Например, большие данные используются для точного определения PF-интервала (Potential to Fail — потенциал отказа) актива, который описывает точку, где актив перестает выполнять требуемую функцию. Более точно определяя PF-интервал, команды обслуживания могут планировать обслуживание на основе потребностей машины, а не на ощущениях или отказе.

Хотя это всегда считалось важным, без эффективного способа обработки информации большие данные часто оставали вне процесса принятия решений. Теперь, когда технологии догнали потребности заводов и могут обрабатывать информацию, эти данные могут быть собраны и использованы для выдающихся скачков в оптимизации завода и обслуживания. Так многие бизнесы начали использовать большие данные, что рынок ожидается оценится в 655 млрд долларов к 2029 году.

Облако

С потребностью в том, чтобы данные были доступны где угодно, когда угодно, в удобном для использования виде, больше объектов обращаются к облачным решениям хранения данных вместо традиционного локального хранения. С облачным хранилищем данные сохраняются на безопасном внешнем сервере, размещенном поставщиком, к которому может получить доступ авторизованный пользователь с подключением к интернету.

Делая информацию легче доступной для утвержденных сотрудников, производственные сроки, графики обслуживания и операционные затраты все положительно влияются.

Хотя это часто являются основными моментами облачной системы, другие преимущества включают:

• Гибкость

Поскольку облачное хранилище настолько доступно, система может быть адаптирована под точные требования объекта. Оптимизируя опыт под актуальные потребности команды, компания может настроить свой облачный опыт для использования данных способом, который позитивно влияет на производительность труда и поиск информации.

• Емкость и масштабируемость

Облако может не только хранить огромное количество данных, большее, чем обычно видно в локальных системах данных, оно также может масштабироваться вверх без необходимости добавлять новое оборудование или процессы. Это гарантирует, что система может обрабатывать все исторические и будущие данные.

• Время запуска

Поскольку облаку не требуются локальные хранилища данных, время внедрения относительно низко по сравнению с традиционными системами хранения данных. Объект может настроить и начать использовать новую систему быстро, позволяя техникам обнаруживать новую информацию и возможности обслуживания, которые были зарыты в традиционной системе.

Облако быстро завоевывает одобрение отрасли, и оценивается, что к 2025 году общая стоимость облачного рынка достигнет почти 850 млрд долларов. Несмотря на этот голос доверия, многие все еще сомневаются в безопасности облачных систем. Хотя некоторые стремятся эксплуатировать систему и получить доступ к ценным данным, сообщалось, что 88% всех нарушений данных в облаке были результатом человеческой ошибки, а не сбоя безопасности поставщика облака. С безопасностью, легкостью и множеством использований облачных систем данных они быстро становятся жизнеспособным вариантом для многих объектов.

Искусственный интеллект

Искусственный интеллект (AI) — это обучающая технология, внедряемая в объекты для сортировки и транскрибирования больших данных в понятные отчеты. Отчеты генерируются с использованием смеси данных о текущем состоянии, исторических данных и записей производительности для определения, когда машине требуется обслуживание. С этой информацией команда обслуживания может быстро и обоснованно принимать решения о здоровье своих машин.

Выполняя функции анализа корневых причин, AI также может помочь предотвратить отказы активов и значительно сократить непланируемые простои. Благодаря этим выгодам, глобальная выручка AI за 2022 год достигла рекордных 342 млрд долларов, показывая, что мир готов принять и полностью интегрировать эту технологию в свои повседневные процессы.

Системы AI требуют использования датчиков IIoT, которые контролируют активность машины и сообщают результаты в аналитическую программу AI, где сложные данные синтезируются и транскрибируются. Поскольку AI — не фиксированная технология, как локальное физическое оборудование, система также может обучаться со временем, позволяя ей эволюционировать для удовлетворения требований своего объекта.

Чтобы гарантировать, что система эволюционирует адекватно, критически важно работать с наиболее опытными техниками обслуживания объекта во время внедрения AI, чтобы определить, какие машины и данные нуждаются в мониторинге, какие исторические данные могут быть добавлены для улучшения производительности и как часто данные должны собираться и транскрибироваться.

Другие преимущества технологии AI включают:

• Обнаружение отказов и ненормальных условий до возникновения проблемы
• Экономия затрат на деятельность по обслуживанию
• Снижение производственных потерь из-за выходящего из строя оборудования
• Сокращение количества необходимых ремонтов со временем
• Сокращение количества инспекций, требуемых профессионалами по обслуживанию, позволяя им фокусироваться на критических или доходоносящих действиях

Виртуальная и дополненная реальность

Виртуальная реальность (VR) — это невероятно продвинутый инструмент симуляции, который реалистично воссоздает разные сценарии, с которыми можно взаимодействовать и учиться. Размер и сложность этого оборудования варьируются в зависимости от типа необходимого VR-опыта. Например, VR-технологию можно использовать на одном устройстве или компьютере, или она может заполнить всю комнату, позволяя операторам более глубокий уровень взаимодействия с цифрово отображаемой средой.

Как и ее аналог, дополненная реальность (AR) также позволяет продвинутым компьютерным симуляциям, но вместо полного воссоздания виртуального сценария она стремится усилить реальный мир. Например, при покупке офисного стула сотрудник может использовать камеру телефона и AR-программу, чтобы цифрово вставить то, как стул будет выглядеть в пространстве до покупки продукта.

Например, если техник выполняет задачу обслуживания, вместо того чтобы AR-система просто давала пошаговые инструкции, программа может цифрово отображать шаги на фактической рабочей поверхности, чтобы лучше провести техника через процесс. Таким образом, техники подключены к передовым визуализациям и данным, не имея необходимости погружаться в компьютерную симуляцию.

VR растет в популярности, особенно в отраслях, где обучение представляет проблемы из-за неопыта стажеров и стоимости закупки физических учебных материалов. VR дает участникам безопасное пространство для изучения тонкостей их работы без влияния их ошибок на реальные активы завода или других сотрудников.

VR-технологию также развертывают для помощи членам команды в проработке сложных проблем. Если техники обслуживания сталкиваются с уникальной аномалией, они могут практиковать необходимые техники в VR и учиться на своих ошибках перед тем, как когда-либо пытаться это на физическом оборудовании.

Благодаря этому наблюдался быстрый рост спроса на VR. В 2018 году оценочная рыночная стоимость VR для использования в практиках обслуживания составляла 400 млн долларов. Это число теперь прогнозируется достигнуть 3,3 млрд долларов к 2024 году.

Отрасли с растущим спросом на технологии VR и AR включают:

• Аэрокосмическая
• Автомобильная
• Производственная
• Нефть и газ

Понимая, как решить проблему до того, как когда-либо ступить на пол объекта, члены команды могут построить уверенность в своих способностях и работать на более высоком уровне. Для всего объекта это означает более высококвалифицированных сотрудников, меньше простоев и значительное снижение неправильного обращения с активами объекта.

Будущее отрасли уже здесь, и хотя инструменты могут выглядеть как научная фантастика, результаты — далеко не это. Используя эти технологии, объекты могут создать среду, посвященную прогрессу и улучшению всех активов и сотрудников.