Повышение безопасности на рабочем месте и сокращение простоев с предиктивным обслуживанием — Senseye

Автор: Роб Рассел, Chief Technology Officer в Senseye

Заманчиво, рассматривая выгоды внедрения технологий предиктивного обслуживания (PdM) в производственную или иную промышленную среду, сфокусироваться на финансовых улучшениях, достижимых за счет сокращения простоев станков и повышения эффективности обслуживания.

Действительно, для глобальных организаций, с которыми работает Senseye, достижимы значительные выгоды путем сокращения уровней простоя вдвое и улучшения эффективности обслуживания до 40% в некоторых случаях.

Однако есть также вклад в охрану труда и безопасность от этой технологии, который следует рассматривать как второстепенную выгоду. Которая может быть так же важна, если не важнее финансовых улучшений.

В Британии, нашем домашнем рынке, уровень фатальных травм на работе снизился с 2,5 человек на 10 000 в начале 1980-х до около 0,5 сегодня — хотя темп снижения был плоским последние пять лет. Факт остается: промышленные среды по своей природе опасны.

Данные Health and Safety Executive показывают: люди, работающие в производстве в этой стране, в два раза чаще погибают на работе, чем средний рабочий. Двадцать шесть человек погибли в британских производственных средах в год до марта 2019 года. Только строительство (30) и сельское хозяйство (32) унесли больше жизней.

Хотя технология PdM не обеспечивает большую безопасность напрямую, у нее есть способствующий фактор. Отрасли и рабочие места обширно работают над процессами и системами для защиты персонала от опасности и считают себя безопасными по дизайну.

Технология PdM дает возможность производителям и другим крупным промышленным организациям влиять на безопасность рабочего места в трех ключевых измерениях:

Измерение №1: Снижение риска катастрофических отказов.

Станки, работающие правильно и эффективно, безопаснее, и риск вреда людям, работающим рядом, ниже. Они менее склонны входить в поздние и значительные стадии отказа, и вероятность вреда людям ниже. PdM позволяет производителям выявлять дефектное оборудование и станки, склонные стать дефектными, отслеживая признаки деградации состояния. Своевременное устранение потенциальных проблем снижает шансы катастрофического отказа. Вторая проблема: отказы не уважают заранее запланированные рутины инспекции и обслуживания. Быстро развивающиеся проблемы могут остаться незамеченными до чего-то страшного.

Измерение №2: Снижение потенциального вреда от ненужного обслуживания.

Используя PdM для выявления моментов, когда станки требуют внимания на основе изменений индикаторов состояния, организации могут уйти от планового профилактического обслуживания к более информированному и своевременному подходу. Практики профилактического обслуживания часто приводят к чрезмерному обслуживанию активов, требуя от персонала вмешательства в станки чаще, чем необходимо. Обслуживание станков на основе состояния, а не по строгому расписанию, означает вмешательство только когда необходимо, снижая риски вроде поражения током при работе с высоковольтным оборудованием, контакта с опасными материалами или потенциального вреда от ручного вмешательства в тяжелую машину.

Измерение №3: Снижение количества людей на цехе.

Мониторинг состояния станков удаленно, используя данные от умных сенсоров на активах, означает меньшую потребность в посещении цеха сотрудниками для снятия показаний лично. Как мы упоминали, производственные заводы опасные среды, если не быть осторожным, и рабочее пространство для операторов станков может быть в дефиците. Ограничение числа людей на цехе снижает число людей под риском и уменьшает воздействие шума, движущегося транспорта и тяжелых станков.

Хотя улучшения безопасности могут не быть главным драйвером перехода на предиктивное обслуживание в промышленном секторе, это может быть только полезно для duty of care организаций к своим сотрудникам. В секторах вроде авиакосмической, где родились передовые системы мониторинга здоровья и использования станков, драйвер был совсем другим — повышение безопасности было первичным драйвером, финансовые бизнес-выгоды пришли позже.

Хотите больше информации о выгодах Senseye PdM? Скачайте нашу белую книгу «Augmenting Human Expertise with Machine Learning» или посетите специальную страницу «How You Will Benefit».