Раскройте совершенство предиктивного ТО: экспертные лучшие практики для производителей

С повышенным акцентом на предиктивное ТО как одной из главных трендов, которые будут доминировать в мануфактуре в 2021 и далее, как производителям начать решать вызов оценки и реагирования на инсайты здоровья машин?

В этом фильме Александр Хилл и Роб Рассел из Senseye вместе с Джимом Дэвисоном из Make UK и доктором Ханной Эдмондс из Manufacturing Technology Centre исследуют лучшие практики, доставляющие максимальную выгоду от предиктивного ТО, и как знание специалистов по мониторингу состояния и инженеров надежности может быть демократизировано для включения предиктивного ТО устойчиво и в масштабе.

Транскрипт

Александр Хилл, Senseye: Предиктивное ТО будет фокусом мануфактурных и промышленных компаний в этом и следующих годах. Должно быть. Чтобы наслаждаться выгодами эффективности, экономить деньги и включать такие вещи, как удаленная работа и удаленное ТО, предиктивное ТО — абсолютно необходимый компонент.

Роб Рассел, Senseye: Главный use case для умных фабрик и цифровизации построен в и вокруг предиктивного ТО. Есть уровень доменного знания, необходимый, чтобы сначала понять, как получить правильный тип информации от машин, но затем и как использовать это в контексте ТО.

Джим Дэвисон, Make UK: Традиционные инженера завода — вроде меня, с сединой, к концу карьер. Вызов для нас — рекрутить следующее поколение для выполнения этих ролей. Развертывание таких вещей, как умные технологии, на самом деле привносит действительно захватывающий элемент в роль, с которой люди не были знакомы.

Роб Рассел, Senseye: глядя на вызовы того, как реагировать на выводы по здоровью машин, все равно нужно подходить к этому с хорошей инженерной политикой и практикой. Источники данных и идентификация ранних проблем в машинах, позволяющих предиктивное ТО, иногда детектят довольно тонкие ранние стадии отказа.

Команда ТО начнет приобретать способы подтверждения своих находок и понимания, что раннее обнаружение дает им гораздо более большое временное окно. Это позволяет им планировать и расследовать, когда производство не нужно машинам, и затем планировать ТО на более поздней стадии, когда снова машины в простое и не будет производственного воздействия.

Доктор Ханна Эдмондс, Manufacturing Technology Centre: Как часть большей программы, в которой участвовал, у нас было много разных производственных элементов, много разных аналитик — возможность комбинировать их дала добавленную ценность.

Использовали автоматизированный анализ Senseye для диагностики проблем в производственной системе и идентификации полезного оставшегося ресурса машин. Могли визуализировать через дополнительную программу, но также комбинировали с CMMS для планирования задач ТО.

Александр Хилл, Senseye: Мы не хотим заменять инженеров мониторинга состояния и специалистов по надежности. Мы просто хотим убедиться, что их время используется действительно эффективно, потому что они часто смотрят на десятки тысяч потоков данных и пытаются понять, какие важны. Это очень напряженная, очень сложная работа.

Наш подход к этой проблеме — автоматизировать, насколько возможно, традиционную роль инженера мониторинга состояния, смотрящего на тысячи точек данных и пытающегося понять, какие важны.

Нам не нужно вручную строить и тюнить модели, наши запатентованные технологии и алгоритмы позволяют автоматизировать весь этот процесс.