Сократите расходы, избегая чрезмерного обслуживания: предиктивный подход

Сокращение простоев может быть на вершине вашего списка желаний при выборе режима предиктивного обслуживания, но есть и другие большие награды. Не упускайте потенциальную выгоду устранения чрезмерного обслуживания.

Чрезмерное обслуживание встроено в каждую плановую программу обслуживания, основанную на выполнении работ по регулярным, заранее определенным интервалам. Потому что все — от OEM до менеджеров по обслуживанию — вкладывают запас прочности в интервалы обслуживания «на всякий случай».

Высокая цена осторожности

Возьмем рекомендации по замене пожизненно смазанного подшипника. Рекомендуемые интервалы замены могут быть от 16 000 до 40 000 рабочих часов. Каждая замена подшипника занимает от 30 минут до 2 часов. Человеко-часы, потраченные на замену подшипников, будут в 2,5 раза больше при интервале 16 000 часов по сравнению с 40 000 часами. На типичном промышленном объекте тысячи подшипников — это массивные дополнительные затраты.

Предиктивное обслуживание может практически устранить эти излишние расходы на обслуживание, позволяя командам выполнять обслуживание в последнюю минуту для предотвращения поломки, а не по фиксированным интервалам. Одновременно оно драматически сокращает простои и обещает значительные приросты продуктивности.

Однако предиктивное обслуживание возможно только с поддержкой эффективного мониторинга состояния, который может надежно предсказывать, когда каждый компонент уйдет в отказ. Мониторинг состояния в свою очередь опирается на снятие real-time данных с оборудования и их использование для построения картины развивающегося состояния оборудования.

Меняющие игру технологии

Мониторинг состояния недавно стал доступным и практичным предложением впервые во многих отраслях благодаря приходу техник и технологий, ассоциированных с Industry 4.0. Например, беспроводная коммуникация делает дешевле и менее разрушительной установку сети дешевых сенсоров для подачи необходимых машинных данных в системы мониторинга состояния. В то же время облачное ПО доставляет беспрецедентную масштабируемость и позволяет операторам процессов или OEM мониторить установки в реальном времени.

Еще лучше, новое поколение ИИ и ML-решений позволяет системам мониторинга состояния автоматизировать анализ данных, предоставляя actionable insights без необходимости экспертных аналистов перерабатывать каждый кусочек данных. Зачем платить консультантам пытаться прогнозировать отказы станков, когда это теперь можно сделать автоматически, в облаке и без ручного вмешательства?

Нацельте обслуживание эффективнее

Senseye PdM находится на переднем крае использования передовых ML для мониторинга состояния. Его уникальные проприетарные алгоритмы могут превращать данные в точный прогноз оставшегося ресурса (RUL) производственных активов — технику, известную как прогностика.

Senseye PdM подключается к существующим источникам данных, пока нормальная работа станка продолжается как обычно. В течение 14 дней он работает в фоне для анализа нормального поведения станка и исторических данных, если доступны. Затем он готов предоставить инсайты для начала построения масштабируемой программы предиктивного обслуживания.

На практике это значит, что Senseye PdM может сказать, как каждый актив на вашем сайте выполняется в любой момент, автоматически собирая и анализируя машинные данные. Алгоритмы решения могут генерировать обновления для индивидуальных активов и подсвечивать точно, где командам обслуживания стоит фокусировать усилия в краткосрочной перспективе, а также помогать оптимизировать планы на будущее обслуживание.

Типичные внедрения сокращают простоя пополам, дают 55% рост продуктивности и повышают точность обслуживания на 85%.

Именно эта последняя цифра наиболее близко связана со снижением чрезмерного обслуживания, которое является одной из ключевых выгод, позволяющих предиктивному обслуживанию экономить 8-12% затрат на обслуживание по сравнению с плановым¹. А при типичных расходах промышленных компаний 15-40% текущего бюджета на обслуживание — это огромная экономия².

Хотите узнать больше о том, как Senseye PdM может помочь оптимизировать расходы на обслуживание и повысить продуктивность? Посмотрите нашу белую книгу «Eliminate Overspending On Maintenance» или запишитесь на демо Senseye PdM сегодня.

1. U.S. Department of Energy
2. Lofsten, 2000