Прогностика: раскрытие главного потенциала Индустрии 4.0

Индустрия 4.0 и Интернет вещей (или Промышленный интернет вещей) настолько тесно связаны, что их можно использовать как синонимы. Каждый день появляются новости о том, как IoT изменит всё — подключенные автомобили, люди, даже стиральные машины. Но эти связи мало что значат без реальных сценариев использования — да, холодильник может общаться с телефоном, но это ответ на вопрос, который никто не задавал, решение проблемы, которой не существует (хотя я готов съесть свои слова через 5 лет, когда все будем делиться статистикой холодильников в самой популярной соцсети для холодильников).

У производства есть чётко определённые проблемы: клиенты хотят продукцию быстро, дешево и с высоким качеством. Если эти требования не выполняются из-за неплановых простоев, последствия дорогие. Легче обосновать использование IoT для решения этих задач — например, улучшенное отслеживание поставок с RFID-тегами уменьшает задержки и повышает качество. Но это не действительно интересно.

Поскольку хранение данных дешевеет, пропускная способность растёт, а стоимость сенсоров снижается при расширении их возможностей (прямая передача в облако, одновременный замер нескольких параметров), интеллектуальная обработка машинных данных за пределами базовой аналитики становится всё более実行可能.

Если производственный бизнес не производит, когда должен — он не выполняет свою функцию, не зарабатывает. Применяя диагностические и прогностические методы к машинным данным, можно узнать, как оборудование работает сейчас (диагностика) и как будет работать в будущем — сможет ли оно производить, когда потребуется (прогностика)? Как уже говорилось, предписанное календарное обслуживание — отличный способ тратить деньги впустую, а предиктивное — умный способ их сэкономить.

Прогностика — наука о предсказании момента, когда машина перестанет выполнять свою функцию — напрямую обеспечивает предиктивное обслуживание. Данные ваших машин, обработанные правильным приложением, сообщат, когда они выйдут из строя, чтобы вы могли провести обслуживание заранее и избежать простоя, потери клиентов и излишних затрат. Это знание рассчитывается как Остаточный ресурс (Remaining Useful Life — RUL).

С точным прогнозом RUL специалисты по обслуживанию лучше определяют приоритеты: какие станки нуждаются в внимании и в какие сроки; это значительно снижает риск поломок и избегает дорогого чрезмерного обслуживания. Думайте об этом как о дополнительном инструменте, повышающем эффективность инженеров.

Традиционно прогностические модели, выдающие RUL, было сложно рассчитывать — требовались талантливые дата-сайентисты для индивидуальной реализации. Высокая стоимость этого подхода препятствовала массовому внедрению. К счастью, благодаря передовым методам машинного обучения и дешёвым облачным вычислениям прогностика становится доступнее, а предиктивное обслуживание — масштабируемым.

Безопасность, соответствие нормам, интеграция, осведомлённость о процессах и их улучшение — всё это важные возможности Индустрии 4.0. Но ни одна из них не имеет значения без эффективного оборудования, обеспечивающего надёжную пропускную способность и минимальные простои — всё это даёт прогностика.

Хотите узнать больше?

Заинтересованы в прогностике и Senseye — нашем простом в использовании продукте для предиктивного обслуживания? Запишитесь на демо и обсуждение: