Прогнозное обслуживание: почему оно необходимо для современных объектов

Сегодняшние объекты сложнее, чем когда-либо, с данными соединениями, интегрированным оборудованием и рядом автоматизированных систем. Современные платформы управления площадкой и активами также имеют сложные инструменты анализа данных, позволяющие использовать передовые методологии обслуживания оборудования. В последние годы прогнозное обслуживание (PdM) получило возобновленное внимание, так как инструменты и технологии мониторинга стали более мощными. Недавний опрос PwC показал, что 95% респондентов сообщили, что PdM улучшило хотя бы один главный драйвер ценности обслуживания, и 60% сообщили о явном улучшении готовности оборудования.

Концепция прогнозного обслуживания, также называемого условным обслуживанием, существует десятилетиями как способ обнаружения проблем с оборудованием до их возникновения. Этот фреймворк использует исторические и реальные измерения, представляющие истинный количественный набор данных. В этой статье мы исследуем, что включает прогнозное обслуживание, как оно внедряется и почему оно важное решение управления активами для многих бизнесов. Программа прогнозного обслуживания может дополнять другие формы обслуживания, такие как предупредительное и корректирующее, для предоставления альтернативного вида для оптимизации операционных параметров.

Критические компоненты прогнозного обслуживания

Одна из ключевых особенностей, отличающих прогнозное обслуживание от других форм ухода за оборудованием — использование мониторингового оборудования. Различные компоненты мониторинга, такие как теги управления активами объектов, LDAR-теги и теги конденсатосборников, и другие теги активов или инструменты мониторинга, крепятся к каждому оборудованию и подключаются к централизованной программной системе, такой как Enterprise Asset Management (EAM) или Computerized Maintenance Management System (CMMS). Это позволяет пользователям просматривать важные данные обслуживания и мониторить производительность отдельных компонентов и крупных систем.

Мониторинг может выполняться с непрерывным (онлайн), периодическим или удаленным оборудованием. Подключая это оборудование к единице оборудования, возможно измерить ряд различных параметров для оценки и прогнозирования производительности. Некоторые из самых полезных измерений:

• Вибрационный анализ
• Тепловизионная съемка
• Инспекция дефектов
• Акустический мониторинг
• Анализ масла
• Инфракрасный анализ

Качество этих входных данных критично, и важно регулярно пересматривать производительность этих компонентов, а также базового оборудования. Дополнительные технологии, такие как искусственный интеллект (ИИ) и устройства Интернета вещей (IoT), часто используются для улучшения качества сбора и анализа данных.

Как работает прогнозное обслуживание

Лучший способ для компании принять практики прогнозного обслуживания — создать формальную программу. Это облегчает всем соответствующим сотрудникам понимание того, как будут приниматься важные решения об оборудовании. Поскольку прогнозное обслуживание требует постоянного сбора и анализа данных, программа также поможет обеспечить адекватное распределение ресурсов и бюджета. Самый простой способ объяснить, как работает программа прогнозного обслуживания — пересмотреть некоторые ключевые шаги:

1. Пересмотр истории и потребностей оборудования
2. Настройка сбора данных и удаленных датчиков
3. Мониторинг ключевых параметров оборудования
4. Выполнение анализа данных и прогнозного моделирования
5. Определение заданных параметров для генерации заказов на работу
6. Оптимизация метрик и отчетности

Цель общей программы — создать фреймворк управления обслуживанием, улучшающий принятие решений и продлевающий полезный срок службы оборудования. Как и со всеми формами обслуживания, тщательное планирование действий необходимо для нахождения правильного баланса между прогнозным, предупредительным и корректирующим работой. Трендовый анализ — важная функция прогнозного обслуживания, которую следует тщательно понимать при проектировании ваших процедур и рабочих процессов.

Важность программ прогнозного обслуживания

Прогнозное обслуживание может быть особенно полезным для мониторинга оборудования, которое дорого в ремонте, сложно или уязвимо для потенциально катастрофического сбоя. Примеры — самолеты и атомные электростанции. Прогнозное обслуживание может быть затратным предприятием, и оно также требует высокоспециализированных навыков для правильного выполнения. Это может быть барьером для некоторых компаний, поэтому хорошая идея — тщательно оценить потенциальный ROI от программы прогнозного обслуживания перед внедрением.

При правильном внедрении прогнозное обслуживание может сократить время обслуживания и максимизировать количество продуктивных рабочих часов оборудования. Также может быть возможно сэкономить затраты, связанные с запасными частями и расходниками, максимизируя операционный срок службы этих компонентов. Компании должны провести тщательную оценку потребностей и финансовую проекцию перед продолжением с формальной программой прогнозного обслуживания.

Достижения в облачных вычислениях, ИИ и интегрированном оборудовании с использованием IoT-устройств сделали прогнозное обслуживание мощным инструментом для инженеров объектов и менеджеров площадок. Со способностью мониторить оборудование в реальном времени и принимать основанные на данных решения, эти практики могут сэкономить значительные затраты при применении в правильных ситуациях. Правильное обслуживание оборудования и управление активами требуют комплексного подхода, балансирующего сильные и слабые стороны многих разных форм обслуживания и контрольных техник.