IBM: повышение надежности и безопасности активов с проактивными EAM-решениями

Скип Снайдер, старший партнер IBM Global Business Services, рассказывает о преимуществах эффективных решений по управлению активами предприятия (EAM) для производителей.

Объединение ПО, систем и сервисов EAM помогает поддерживать, контролировать и оптимизировать качество эксплуатационных активов на протяжении всего жизненного цикла. Снайдер выделяет три ключевые категории выгод: оптимизацию качества и использования активов, продуктивное время работы и снижение затрат.

Оптимизация качества и использования активов

«Хорошо обслуживаемое оборудование обеспечивает надежный, качественный выходной продукт», — говорит Снайдер. «Однако плановое профилактическое обслуживание может быть очень дорогим, и организации постоянно стремятся сократить лишние инспекции».

Один из способов — мониторинг состояния активов через датчики, отслеживающие тренды, указывающие на возможную деградацию, чтобы предотвратить поломку. Также применяются камеры и микрофоны для контроля здоровья оборудования — в некоторых случаях корни датчиков, камер и микрофонов подаются к оборудованию для сбора данных. Это повышает продуктивность техников, освобождая их для более ценных задач.

«По мере роста числа датчиков и устройств на активах объем отслеживаемых данных растет экспоненциально. Людям уже невозможно следить за всем вручную. ИИ теперь играет ключевую роль в EAM, помогая осмыслить данные и извлечь ценность, так как он способен обучаться и выявлять тренды. Технология углубляет понимание активов, превращая данные в действенные инсайты для более эффективного обслуживания», — говорит Снайдер.

«Например, состояние-ориентированное обслуживание заменяет плановое. Вместо инспекции каждые несколько месяцев или по расписанию, инсайты из операционных данных и аналитики предсказывают отказ актива. Это гарантирует, что активы, нуждающиеся во внимании, получают его вовремя, повышая надежность и оптимизируя обслуживание. Удаленный мониторинг обеспечивает непрерывное обнаружение аномалий. Производительность активов постоянно отслеживается и оценивается ИИ, который может генерировать алерты на основе индикаторов вроде плоских линий или резких изменений показаний датчиков».

Кейс: Sugar Creek Brewery

«Sugar Creek Brewery — пример клиента IBM Maximo, использующего EAM, ИИ и IoT для оптимизации качества и снижения потерь. Они теряли более $30 000 в месяц на разливе пива в производстве. Интегрировав технологии в браженицу, они смогли выявить проблемы, влияющие на качество продукта. Параметры: время наполнения, температура, pH, гравитация, давление, карбонизация, уровень — все отправляются в облако для анализа. Данные информируют новые процессы или уточняют существующие, чтобы продукт соответствовал стандартам. Экономия от снижения потерь реинвестируется в бизнес» — Скип Снайдер.

Продуктивное время работы

Правильная EAM-система на базе открытой гибридной облачной платформы и ИИ-управляемых интеллектуальных рабочих процессов позволяет «обнаруживать потенциальные поломки оборудования и автоматически выпускать заказы на работу техникам для их предотвращения, со всей необходимой информацией: инструменты, история актива, анализ корневых причин и лучшие практики», — добавляет Снайдер.

Снижение затрат

При оценке затрат Снайдер выделяет два аспекта: «Первый — техники делают правильную работу в правильное время правильным способом? Второй — простои из-за поломок, задержек ремонта или отсутствия запчастей устранены или минимизированы?»

Чем эффективнее техник, тем больше оборудования он может держать в рабочем состоянии. «Где выше эффективность — там выше ценность. Инсайты в реальном времени и возможности автоматизации дают сотрудникам возможность принимать основанные на данных решения со скоростью и уверенностью, фокусируясь на высокоценных задачах».

Во втором случае: чем больше информации известно и можно предвидеть о потребностях в обслуживании, тем эффективнее операция. «Результат — меньше простоев из-за неожиданных поломок или ожидания запчастей. С правильной информацией вы предсказываете отказы, а с правильной EAM-программой — имеете нужные запчасти в нужном количестве в нужное время, оптимизируя производительность оборудования и улучшая OEE (общую эффективность оборудования)».

Лучшие практики внедрения EAM для производителей

Снайдер резюмирует: в конечном счете всё сводится к знанию здоровья оборудования, оснащению персонала правильной информацией и инструментами, и проактивному обеспечению надежности и безопасности.

«Чтобы сделать это реальностью, критически важны гибридное облако и возможности ИИ. Открытая гибридная облачная архитектура позволяет производителям переносить обработку ближе к операциям, снижая задержку данных, чтобы правильная информация и инструменты достигали персонала вовремя. ИИ помогает персоналу продираться через горы данных с производственного пола и за его пределами, чтобы понять, что действительно происходит с оборудованием, и какой лучший курс действий».

Ключевой фокус — качественные практики работы с данными. Поскольку EAM зависит от данных для принятия решений, «плохое качество данных или их отсутствие ведут к тому, что техники тратят время на неверные приоритеты, запасы недоступны когда и где нужно, нет правильных инструментов, и в итоге — поломки оборудования и задержки производства».

Для перехода от профилактического к проактивному подходу производителям нужна стратегия: «собирать, анализировать и действовать на основе данных, используя IoT, мобильные технологии, ИИ, робототехнику и другие инновации; понимать здоровье оборудования; и наконец, автоматизировать процессы реагирования на инсайты, генерируемые технологиями».