От планового к предиктивному ТО: пошаговая дорожная карта трансформации

Как производственные и другие промышленные организации переходят от традиционного планового ТО к проактивному предиктивному? Каковы первые шаги для начала этой трансформации? Каковы разные стадии пути — от исходного бизнес-кейса и стадии дизайна, через готовность данных, культурную адопцию, до масштабирования?

В этом фильме Александр Хилл и Роб Рассел из Senseye вместе с Питером Гаггом из MCP Consulting Group исследуют, как предиктивное ТО — не просто технический вызов с технологическим решением, а непрерывный путь, включающий приобретение знаний, культурное принятие и всё более тесное сотрудничество между людьми и умными системами.

Транскрипт

Александр Хилл, Senseye: Редизайн процесса ТО — сложная вещь, мы никогда не адвокатируем сбрасывать существующие практики ТО и прыгать прямо в PdM. Есть старая поговорка: over-maintenance всегда дешевле отказа, и это верно.

Нужно найти баланс между вашим плановым ТО и предиктивным ТО. Затем, постепенно, по мере роста доверия к вашей системе ТО и доверия к бизнес-результатам экономии денег и повышения эффективности, можно сократить некоторые превентивные меры, которые дорогие, но известны как помогающие.

Нужно вводить эту культурную смену ТО довольно медленно, пока строите доверие к системе и доверие к бизнес-результатам.

Роб Рассел, Senseye: ТО считается строищимся в слоях зрелости: от реактивного к плановому, к превентивному и проактивному типам ТО. Один сдвиг, который я действительно считаю необходимым — не рассматривать эти как стадии, через которые нужно пройти, а выбирать правильный тип подхода ТО для правильного актива.

Питер Гагг, MCP Consulting Group: Предиктивное ТО не решение всех проблем в организации. Оно должно использоваться в правильных местах в правильное время.

Использование инструментов мониторинга состояния для замены плановых задач ТО на предиктивные — важно. Однако чтобы достичь позиции, где знаете, какие единицы оборудования выиграют от PdM, нужно применять техники вроде FMECA (анализ режимов отказов, последствий и критичности) и RCM (релиability-centered maintenance) для определения правильной комбинации задач ТО: будь то предиктивное, превентивное, run-to-failure, или даже проектирование устранения возникающих отказов.

Роб Рассел: Мы думаем об этом в терминах: дизайн, деплой, операция, затем рефайн. Начальные шаги в дизайне относятся к выбору актива, но также к пониманию различных режимов отказа, которые нужно захватывать. Это информирует решения о правильном типе данных и информации, которые нужны.

Вся эта информация может пройти в фазу деплоя, где работаете с инженерами систем управления и IT-командами для реализации сбора данных и включения стриминга в облако.

Александр Хилл: Тогда можем начать кормить эти данные в Senseye, это автоматизированный процесс, он возьмет эти данные, научится на них и начнет строить steady-state того, как выглядят эти машины и активы, и мы можем предсказывать относительно этого.

Роб Рассел: Использование ИИ фундаментально для того, что мы делаем. Оно позволяет нам делать аналитику в большом масштабе и детектировать вещи в данных, которые могут быть слишком тонкими для человеческого улавливания. Что действительно ключево и важно — это делается в human-centric способе, доставляя информацию так, что она доступна конечным пользователям и может стать частью их повседневных рабочих процессов.