Максимизация надежности оборудования: Экспертное руководство по инструментам предиктивного обслуживания

Предиктивное обслуживание против планируемого профилактического

Планируемое профилактическое обслуживание и PdM — оба эффективные стратегии, но есть ключевые различия. Понимание различий помогает команде выбрать наиболее подходящий тип обслуживания. Понимание преимуществ обоих также помогает выбрать правильную стратегию. Многие успешные программы используют комбинацию обоих.

Планируемое профилактическое обслуживание использует ожидаемый жизненный цикл актива для определения когда выполнять задачи. Общий пример — замена масла в авто каждые 3 месяца или 3000 миль.

Расписание ППО прямое и достаточно для некоторых активов. Может выполняться на основе календаря, определенного числа часов работы или другой метрики использования. Может включать задачи вроде замены фильтров, смазки или замены изношенных деталей.

Конечно, ППО представляет некоторые вызовы. Когда календарь диктует действия, некоторые компоненты заменяются до необходимости. Также есть риск каждый раз, когда работают над машиной. ППО может быть проще в планировании, но использует больше времени, денег и деталей.

Предиктивное обслуживание использует фактическое операционное состояние актива для определения шагов и времени. Вместо базы на расписании, обслуживание происходит, когда аналитика выявляет нерегулярность в производительности актива. Пока подобные шаги, вроде смазки или замены деталей, могут быть предприняты, разница в том, что действия предиктивного происходят точно когда нужны.

Стратегия предиктивного может сэкономить и время, и деньги, но несет вызовы: главным образом, сложность внедрения PdM. К счастью, с правильными инструментами вы можете преодолеть это. Пока оборудование работает нормально, его можно мониторить технологиями предиктивного и устройствами мониторинга состояния, вроде удаленных датчиков. Они могут брать измерения через регулярные интервалы или непрерывно.

В паре с ПО предиктивного, эти датчики могут алертить команды когда состояние актива меняется. Автоматически генерируемые наряды через CMMS позволяют командам действовать быстро, предотвращая отказы оборудования.

Команды могут отслеживать и анализировать данные состояния для выявления паттернов и принятия более обоснованных решений для будущего обслуживания. В конечном счете, цель PdM — максимизировать доступность активов и минимизировать время и затраты на ремонт каждого актива.

Вызовы предиктивного обслуживания

Внедрение новой стратегии всегда включает вызовы, и предиктивное не исключение. PdM предполагает высокие предварительные затраты и новые техники. Если вы привыкли к реактивному подходу, переход к предиктивному также потребует фундаментального сдвига во всей методологии.

Преимущества предиктивного несомненно перевешивают вызовы. Но важно быть осведомленным о них перед стартом, чтобы подготовиться к ним.

Затраты

Предиктивное опирается на датчики, аналитическое ПО и технологии IIoT, все имеющие относительно высокие предварительные затраты. Интеграция новых технологий также может быть сложной, и может быть трудно получить buy-in для инвестиций в дорогие решения.

Обучение

Ваши сотрудники потребуют обширное обучение в внедрении предиктивного и использовании новых технологий правильно. Им может понадобиться время для адаптации к новому подходу. Сотрудники иногда сопротивляются новой стратегии, особенно если привыкли к реактивному, но правильная программа обучения может помочь преодолеть неохоту к внедрению PdM.

Нехватка качественных данных

ПО предиктивного опирается на огромные наборы данных. Аналитические модели нуждаются в исторических данных о производительности активов для создания базовой линии и отслеживания отклонений от нормы. Если ваша организация не собирала данные активов, это может создать проблемы.

Как преодолеть вызовы предиктивного обслуживания

Предиктивное приходит с встроенными вызовами. Программа имеет относительно высокие предварительные затраты, требует менеджеров для надзора сложных операций и обычно требует обучения команд новым технологиям. Вы можете преодолеть эти барьеры, если тщательно внедрите программу PdM.

Преодоление затрат и вызовов внедрения

Хорошая идея — начать с пилотной программы, вместо попытки конвертировать всю организацию к предиктивному подходу. Пилотирование позволяет держать затраты низкими, минимизировать обучение и ограничить админские требования. Гораздо дешевле купить технологии в малых количествах — и вы найдете, что они быстро окупаются.

Успешная пилотная программа доставит значительный ROI, который затем можно инвестировать в более крупную программу PdM. Пилот также поможет пониманию предиктивного; экипажи обслуживания вероятно поддержат новый подход, когда увидят результаты.

Преодоление вызовов обучения

Критично обеспечить, что сотрудники полностью обучены новым приложениям предиктивного. В зависимости от организации, это может быть сложно: в большой организации с удаленным персоналом, например, сложно организовать командные тренинги. Поэтому хорошая идея — предоставлять асинхронные и онлайн-программы, вроде eMaint University, позволяющей пользователям вписывать уроки в уникальные расписания. eMaint также помогает отслеживать обучение и сертификацию сотрудников.

Преодоление вызовов данных

Если вы еще не собираете данные мониторинга состояния, время начать. Установите IIoT-датчики на критические активы для сбора вибрации, температуры и других ключевых данных производительности.

Датчики стримят данные в ваш CMMS/EAM так, что вам не нужно беспокоиться об ошибках ввода или неполных наборах. По мере сбора данных, ПО предиктивного построит базовую линию «нормы», кастомизированную для каждого актива, предоставляя достаточно данных для эффективной программы.

Каковы 3 типа предиктивного обслуживания?

Существует несколько разных типов. Наиболее широко используемые — вибрационный анализ, инфракрасная термография и акустический мониторинг.

Вибрационный анализ

Каждый вращающийся актив вибрирует в использовании. Однако изменения в базовом вибрационном паттерне обычно указывают на новый дефект. Вибрационный анализ мониторит уровни вибрации в реальном времени, ища аномалии.

Изменения в уровне вибрации могут указывать на преждевременный износ и коррозию; они могут также указывать на слабость, дескалибровку и дефекты подшипников.

Сегодня вибрационный анализ высоко сложен. Сделанный правильно, метод позволяет выявлять дефекты станков за месяцы до роста до серьезности, вызывающей поломку.

Акустический мониторинг

Акустический мониторинг позволяет — или скорее, вашим инструментам мониторинга — «услышать» ранние индикаторы трения или износа. Вращающееся оборудование излучает характерные звуки при ухудшении. Иногда звуки достаточно громки для уха, но акустический мониторинг ловит намного слабее звуки, делая его отличным предиктивным инструментом.

Акустический мониторинг широко используется как инструмент предотвращения утечек, особенно в системах с обширными трубопроводами для газа, нефти или жидкостей.

Инфракрасные камеры

Инфракрасные камеры могут обнаруживать тонкие изменения температуры, указывающие на الناشющие дефекты станков.

Повышение температуры часто результатом высоких уровней трения, преждевременного износа или ухудшения. Неисправная проводка или другие электрические проблемы — еще одна возможная корневая причина. Инфракрасная термография также может помочь локализовать утечки газа или жидкости; она может заметить изменения температуры от влаги или газа.

Конечно, есть много других подходов к предиктивному. Если вы используете CMMS как якорь своей программы, вы сможете интегрировать все эти типы инсайтов в одну высокоэффективную PdM-модель.

Техники предиктивного обслуживания

Существует много способов реализации стратегии предиктивного, и много доступных технологий. Следующие инструменты и техники дают каждой организации силу собирать столько или мало информации, сколько нужно для внедрения и поддержания программы.

• Мониторинг вибрации: Датчики на оборудовании могут мониторить глубокие показания вибрации. После установки базовой линии для актива, эти датчики могут непрерывно мониториться для обнаружения отклонений, указывающих на дефекты вроде дисбалансов, дескалибровки или дефектов подшипников.
• Мониторинг температуры: Аналогично мониторингу вибрации, датчики могут детектировать когда температуры поднимаются выше нормы актива. Когда рост детектирован, техники могут найти и устранить корневую причину до отказа.
• Мониторинг состояния: Использование облачного CMMS хранит данные датчиков в облаке, где они могут мониториться и анализироваться отовсюду. Даже если оборудование в удаленной локации или мониторинг нужен офф-сайт, пользователи могут получать текущие или исторические данные для принятия решений об обслуживании и замене.
• ИИ-анализ и рекомендации: Научиться читать сигнатуры датчиков вибрации занимает годы обучения и опыта. Теперь, даже если у организации нет эксперта на сайте, продвинутая ИИ-аналитика может оценивать вибрационные паттерны станков и идентифицировать изменения. Может даже распознавать разные паттерны частых проблем, давая команде инсайт находить и чинить проблему еще быстрее.
• Алармы: Когда уровни вибрации указывают на дефекты, ПО предиктивного может слать алерты соответствующему персоналу для немедленного действия.
• Автоматические наряды-заказы: Если ПО мониторинга вибрации интегрировано с CMMS, система может автоматически запускать наряд при обнаружении дефекта, экономя время и снижая нужду в человеческом вмешательстве для исправления проблемы.

Примеры предиктивного обслуживания

Важные приложения предиктивного есть почти в каждой отрасли. Вот несколько типичных примеров.

Примеры в автомобильной промышленности

Инструменты предиктивного могут идентифицировать надвигающиеся отказы, такие как замедление конвейера или аномалии в вибрациях от штамповочных или прессов. Может также использоваться на других активах, вроде вилочных погрузчиков и окрасочного оборудования.

Примеры в пищевой и напиточной промышленности

В пищевой и напиточной индустрии технологии предиктивного могут играть роль не только в обеспечении максимального uptime, но и в обеспечении создания всех продуктов в соответствии со строгими пищевыми регламентами. Предиктивное может использоваться на оборудовании вроде миксеров и блендеров, систем сбора пыли, экструзионном оборудовании, насосах и конвейерных лентах.

Примеры в производстве

Производители всех типов могут использовать технологии предиктивного для улучшения последовательности и качества выхода продукции, сокращения затрат на труд и продления срока жизни активов. Предиктивное в производстве может помочь предсказать и сократить отказы для активов вроде вентиляторов, насосов и двигателей.

Примеры в жизненных науках

Многие производители в жизненных науках подлежат аудитам от местных, штатных и федеральных властей. Технологии предиктивного могут обеспечить работу оборудования в требуемых параметрах и дать организациям аудит-доказательства истории активов. И в случаях, когда продукты нуждаются в рефрижерации или заморозке, датчики помогают обеспечить, что оборудование для поддержания температуры всегда работает как задумано.

Примеры в нефти и газе

Надежность невероятно важна в нефти и газе, где отказы оборудования могут иметь экологические последствия и нести угрозы безопасности сотрудникам. Предиктивное на активах вроде насосов, котлов и компрессоров может помочь снизить риски непланируемых отказов и их последствий.

Как создать программу PdM

Переключение от реактивного к предиктивному не происходит за ночь. Но прогресс в технологиях предиктивного, таких как ПО CMMS и беспроводные датчики вибрации, сделали предиктивное более достижимой стратегией чем когда-либо. Есть несколько вопросов для каждого актива при рассмотрении создания плана:

• Если этот актив выйдет из строя, как это повлияет на производство?
• Сколько стоит отремонтировать этот актив?
• Сколько стоит заменить этот актив?

Ответы на эти вопросы для каждого оборудования помогут командам сузить, какие активы обслуживать на предиктивной основе.

Предиктивное не обязательно наиболее эффективная стратегия для каждого актива. Некоторые можно запускать до отказа с малым или нулевым влиянием на производство или дно. Другие выигрывают от простого и прямолинейного ППО. Но для некоторых активов предиктивное — лучшая стратегия.

Даже если планируете использовать инструменты предиктивного всего на горстке активов, помогает планировать вперед и строить программу, которой команда может придерживаться. Вот шесть ключевых шагов для настройки программы:

1. Идентифицируйте активы, которые должны быть целевыми для решений предиктивного
2. Выберите инструменты и методы для мониторинга состояния (датчики и CMMS)
3. Выберите и обучите команду внедрения для изучения и выполнения технологий
4. Выполните системные интеграции для полной картины здоровья активов
5. Координируйте общую стратегию, идентифицируя какой подход используется и где
6. Определите как данные здоровья активов будут делиться между членами команды, заинтересованными и аудиторами

В конечном счете, внедрение успешной программы предиктивного требует долгосрочного взгляда на цели и потребности организации. Никакие две планы не будут выглядеть одинаково.

Как контролировать предиктивное обслуживание?

Решения предиктивного, по определению, включают сбор и анализ множества данных. Лучший способ контроля — использование CMMS для подключения и управления данными из нарядов, аналитики предиктивного в реальном времени и истории обслуживания, делая их доступными для соответствующего персонала где и когда они работают.

Без CMMS команды часто остаются гадать об историческом обслуживании актива. Наряды часто на бумаге, и бумажные наряды берут время для поиска, завершения и архивирования. Бумажные наряды также делают трудно отслеживать что завершено или все еще открыто. Почти невозможно сравнить полный спектр запросов, задач в процессе и приоритетных работ когда они все на отдельных листах.

CMMS делает наряды намного легче для планирования, назначения и завершения. Наряды также могут приоритизироваться на основе критичности актива, обеспечивая назначение важнейших задач правильным техникам. Менеджеры видят какие задачи открыты и назначают работы персоналу уже работающему на конкретном активе или с нужной экспертизой.

Техники и принятия решений также получат доступ к историческим записям. Когда у актива история множественных отказов в коротком временном окне, эксперты могут использовать данные и аналитику предиктивного для поиска корневой причины или решения о замене актива.

Ключевые функции eMaint ПО предиктивного обслуживания

eMaint CMMS дает организациям полный набор инструментов предиктивного. С ним организации могут:

• Определять классы мониторинга для каждого актива
• Мониторить шум, вибрацию, температуру, смазчики, износ, коррозию, давление и поток независимо
• Вводить вручную или импортировать показания измерителей
• Определять верхние и нижние границы допустимой работы для каждого актива
• Отображать показания как отчет с цветовой кодировкой исключений
• Авто-слать email при превышении границы
• Авто-генерировать наряды когда показание выходит за заранее заданные границы
• Выполнять анализ данных для раннего выявления отказов, предотвращения поломок и оптимизации ресурсов
• Просматривать диаграмму мониторинга состояния

Кейс: Использование eMaint CMMS мониторинга состояния для предиктивного обслуживания

Cleveland Tubing, Inc. — производитель гибких, коллапсирующих трубчатых продуктов, включая FLEX-Drain и PumpFlex. Компания настроила eMaint так, что показания измерителей по ключевым индикаторам (температура, давление, уровни жидкости, всасывание) импортируются и используются для запуска приоритетных нарядов когда работа или инспекция нужна на основе заранее заданных диапазонов.
Гэри Пейн, менеджер по обслуживанию Cleveland Tubing, отметил, что eMaint стала их системой поддержки решений по обслуживанию, информирующей о задачах, нужных каждый день, на основе прошедшего времени, использования оборудования и индикаторов на основе состояния. Они также пережили:

• Автоматизированные отчеты для пополнения запасов стоковых и нестоковых деталей
• Оптимизированное отслеживание времени труда для отдела из пяти сотрудников
• Улучшенные расчеты ROI с лучшим распределением трудовых и материальных затрат к активам
• Способность эволюционировать от реактивного к планируемому к предиктивному через мониторинг состояния и автоматические алерты потенциальных проблем на критическом оборудовании
• Легкое измерение и отслеживание KPI против мировых стандартов (90% планируемого обслуживания)

Каково будущее предиктивного обслуживания?

Будущее предиктивного опирается на инструменты ИИ для доставки инсайтов в масштабе никогда ранее не видевшемся. ИИ инструменты сканируют огромные наборы данных на высокой скорости, что бесценно для крупных организаций с флотами критических активов. Лучшие ИИ инструменты могут диагностировать дефекты станков и определять уровни серьезности, помогая установить четкие приоритеты обслуживания.

Это не значит, что обслуживание будет автоматизировано. Человеческие техники и операторы должны надзирать за выводом ИИ и строить на его инсайтах. ИИ — полезный инструмент, а не полное решение. Лучше работает когда делит воркфлоу с человеческими сотрудниками.