"Затраты именно на ремонт (запчасти + труд специалистов) сильно меньше потерь на простой оборудования." - означают, что оборудование запредельно изношенно, службы не справляются и денег на просто ремонт выделяется недостаточно.
Почему такой вывод? Если оборудование стоит на высокомаржинальной линии и стоимость агрегата в сборе меньше, чем несколько дней простоя линии, то это вообще ничего не говорит о его износе и работе служб.
Если мы определяем признаки отказа и выхода оборудования из строя, то мы можем по-разному реагировать в зависимости от причин, которые приводят к этому отказу.
Банальный пример на том же подшипнике, если у него есть масляное голодание из-за утечки, то можем увеличить подачу, чтобы "дотянуть" до планового останова. Можем протянуть фланцы и устранить утечку. В каких-то случаях сделать что-то можно и не допустить внепланового останова.
Сравните два возможных механизма развития одного дефекта - выхода из строя подшипника.
Первый механизм - дефект был замечен в процессе развития, оборудование остановили вне плана на в удобное для производства окно, со выполненением всех процедур останова. Запчасти и ремонтный персонал были готовы к проведению ремонта. Операторы были готовы к планому пуску оборудования в работу.
Второй механизм - дефект не был замечен в процессе развития, произошло разрушение корпуса подшипника. Агрегат остановился аварийно, всех необходимых запасных частей в наличии нет (например, запасного корпуса подшипника и поврежденных маслоотводных труб). Необходимых ремонтный персонал был на выходных, дежурных ремонтников мало.
Как думаете, по этим двум намеренно полярным сценариям, где затраты просто на ремонт будут больше? Затраты на запчасти (стандартная закупка и доставка или аварийная закупка и срочная доставка)? Про потери от простоя оборудования и говорить нечего.
Внедрение мониторинга будет приводить к затратам на ремонт, но без мониторинга эти затраты могут быть кратно выше.
Корневые причины простоя или дефекта могут быть разными, но простой ведет к реальным потерям.
Если мы можем обнаружить признаки отказа или дефекта раньше, то последствия можем снизить или даже не допустить потерь - для этого и нужна система мониторинга и диагностики.
расходы должны возрасти
Почему? Затраты именно на ремонт (запчасти + труд специалистов) сильно меньше потерь на простой оборудования.
Потери в данном случае считаются как недовыработка продукции из-за незапланированного простоя оборудования, плюс затраты на запчасти и ремонт.
Снижение потерь происходит за счет того, что простои предотвращаются как по факту работы центра мониторинга - на основании предотвращенных дефектов и неисправностей, так и на основании статистики - видно снижение по сравнению с данными до внедрения.
Стоимость разработки, оборудования и вычислительных ресурсов при оценке проекта учитывается, это десятки миллионов рублей. Простой одного агрегата из объема мониторинга может достигать сотен миллионов рублей.
Специалисты для удаленного мониторинга выделены в отдельное подразделения со своими задачами и инструкциями.
Вы абсолютно правы, внедрение самого ПО без его правильного использования бесполезно. Я вот установил программу для написания музыки на своем нотубуке, но ни одного трека пока не записал, потому что программу так и не открыл.
Смысл внедрения специальных программ в том, что реагировать нужно на что-то, на какой-то сигнал. Если просто на превышение параметра выше определенного значения, то мало времени для исправления ситуации, нужно раньше. Если занизить это определенное значение, то будет много ложных сработок. Оборудование на разным сырье, разных нагрузках и разных условиях в сотнях комбинаций работает по-разному. Здесь и помогаются специальные математические модели, которые позволяют увидеть отклонения текущего состояния агрегатов от нормального режима.
Само по себе отклонение тоже может быть признаком очень разных проблем или дефектов, здесь помогают экспертные правила и методологии диагностики и расследований.
А когда есть понимание, что что-то идет не так, есть предварительные результаты анализа, что это может быть и что нужно сделать для проверки, тогда уже работает реагирование и приоритеты.
Везде есть сложности. Да, если оборудование отремонтировали и половину железа поменяли, то придется корректировать и дообучать модель. Да, датчики ломаются и приходится их исключать из мониторинга. Идеального поля не будет никогда, но с тем, что есть работать получается.
Да, если датчики устанавливаются "топором", а вместо реальных данных, которые собираются автоматически, вносится карандашом что попало в формуляр, то внедрение специальных сложных инструментов много пользы не принесет. В такой ситуации нужно работать с культурой производства и базовой цифровизацией, чтобы было на что опереться.
Есть и обратная история, на отдельных участках уже само наличие системы удаленного мониторинга повышает качество обслуживания. Люди на местах знают, что за оборудованием смотрят, могут задать вопрос о состоянии. При этом и специалистам на производстве есть с кем посоветоваться. Так что при хорошей инструментальной базе, но сложностях с культурой и организацией есть положительные примеры от цифровых инструментов.
Последние 20-30 лет оборудование поставляется с достаточным количеством датчиков, которые используются как возможности защитного отключения и применяются для регулирования техпроцессов. Минимальное оснащение описано в стандартах, но большинство производителей производят дополнительное оснащение для соблюдейния гарантийных обязательств.
Мы используем данные с этих датчиков в своих моделях.
Если по какой-то причине оборудование не оснащено датчиками, то можем применять данные с беспроводных датчиков. Оснастить ими оборудование сильно проще и дешевле (от 5к рублей за датчик), но такими датчиками не все можно измерить и диагностические возможности будут несколько ограничены.
Согласен, если обучать на мусоре, то модель будет мусорной. Поэтому внедряем инструменты и обучаем специалистов, чтобы на этапе обучения моделей они моги этот мусор отсеять и обучать модель на качественных данных.
Если в процессе работы датчик или система измерения выйдет из строя, то это можно определить и отсеять от прочих дефектов и провести замену или настройку датчика.
От лома в механизм это спасет, а вот от не самого корректного ведения режима это не спасет. Много разного сырья, продуктов и режимов. Здесь помогают системы мониторинга состояния - поймать некорректную работу агрегата, что может привести к проблемам.
В ходе расследования можно разобраться, является ли это проблемой на оборудовании или неточностью или ошибкой оператора.
По датчикам. Наиболее критичное и сложное динамическое оборудование хорошо оснащено датчикам по требованиям стандартов для обеспечения безопасности.
Да, датчики выходят из строя, это неплохо видно на данных и просто диагностируется. Обслуживание требует ресурсов, но не является такой большое проблемой, если установлены корректно.
Почему такой вывод? Если оборудование стоит на высокомаржинальной линии и стоимость агрегата в сборе меньше, чем несколько дней простоя линии, то это вообще ничего не говорит о его износе и работе служб.
Если мы определяем признаки отказа и выхода оборудования из строя, то мы можем по-разному реагировать в зависимости от причин, которые приводят к этому отказу.
Банальный пример на том же подшипнике, если у него есть масляное голодание из-за утечки, то можем увеличить подачу, чтобы "дотянуть" до планового останова. Можем протянуть фланцы и устранить утечку. В каких-то случаях сделать что-то можно и не допустить внепланового останова.
Сравните два возможных механизма развития одного дефекта - выхода из строя подшипника.
Первый механизм - дефект был замечен в процессе развития, оборудование остановили вне плана на в удобное для производства окно, со выполненением всех процедур останова. Запчасти и ремонтный персонал были готовы к проведению ремонта. Операторы были готовы к планому пуску оборудования в работу.
Второй механизм - дефект не был замечен в процессе развития, произошло разрушение корпуса подшипника. Агрегат остановился аварийно, всех необходимых запасных частей в наличии нет (например, запасного корпуса подшипника и поврежденных маслоотводных труб). Необходимых ремонтный персонал был на выходных, дежурных ремонтников мало.
Как думаете, по этим двум намеренно полярным сценариям, где затраты просто на ремонт будут больше? Затраты на запчасти (стандартная закупка и доставка или аварийная закупка и срочная доставка)? Про потери от простоя оборудования и говорить нечего.
Внедрение мониторинга будет приводить к затратам на ремонт, но без мониторинга эти затраты могут быть кратно выше.
Корневые причины простоя или дефекта могут быть разными, но простой ведет к реальным потерям.
Если мы можем обнаружить признаки отказа или дефекта раньше, то последствия можем снизить или даже не допустить потерь - для этого и нужна система мониторинга и диагностики.
Почему? Затраты именно на ремонт (запчасти + труд специалистов) сильно меньше потерь на простой оборудования.
Потери в данном случае считаются как недовыработка продукции из-за незапланированного простоя оборудования, плюс затраты на запчасти и ремонт.
Снижение потерь происходит за счет того, что простои предотвращаются как по факту работы центра мониторинга - на основании предотвращенных дефектов и неисправностей, так и на основании статистики - видно снижение по сравнению с данными до внедрения.
Стоимость разработки, оборудования и вычислительных ресурсов при оценке проекта учитывается, это десятки миллионов рублей. Простой одного агрегата из объема мониторинга может достигать сотен миллионов рублей.
Специалисты для удаленного мониторинга выделены в отдельное подразделения со своими задачами и инструкциями.
Вы абсолютно правы, внедрение самого ПО без его правильного использования бесполезно. Я вот установил программу для написания музыки на своем нотубуке, но ни одного трека пока не записал, потому что программу так и не открыл.
Смысл внедрения специальных программ в том, что реагировать нужно на что-то, на какой-то сигнал. Если просто на превышение параметра выше определенного значения, то мало времени для исправления ситуации, нужно раньше. Если занизить это определенное значение, то будет много ложных сработок. Оборудование на разным сырье, разных нагрузках и разных условиях в сотнях комбинаций работает по-разному. Здесь и помогаются специальные математические модели, которые позволяют увидеть отклонения текущего состояния агрегатов от нормального режима.
Само по себе отклонение тоже может быть признаком очень разных проблем или дефектов, здесь помогают экспертные правила и методологии диагностики и расследований.
А когда есть понимание, что что-то идет не так, есть предварительные результаты анализа, что это может быть и что нужно сделать для проверки, тогда уже работает реагирование и приоритеты.
В предиктивной диагностике решение работает на корпоративном уровне, не уровне АСУТП. Данные выводятся на корпоративный уровень через DMZ.
Везде есть сложности. Да, если оборудование отремонтировали и половину железа поменяли, то придется корректировать и дообучать модель. Да, датчики ломаются и приходится их исключать из мониторинга. Идеального поля не будет никогда, но с тем, что есть работать получается.
Да, если датчики устанавливаются "топором", а вместо реальных данных, которые собираются автоматически, вносится карандашом что попало в формуляр, то внедрение специальных сложных инструментов много пользы не принесет. В такой ситуации нужно работать с культурой производства и базовой цифровизацией, чтобы было на что опереться.
Есть и обратная история, на отдельных участках уже само наличие системы удаленного мониторинга повышает качество обслуживания. Люди на местах знают, что за оборудованием смотрят, могут задать вопрос о состоянии. При этом и специалистам на производстве есть с кем посоветоваться. Так что при хорошей инструментальной базе, но сложностях с культурой и организацией есть положительные примеры от цифровых инструментов.
Последние 20-30 лет оборудование поставляется с достаточным количеством датчиков, которые используются как возможности защитного отключения и применяются для регулирования техпроцессов. Минимальное оснащение описано в стандартах, но большинство производителей производят дополнительное оснащение для соблюдейния гарантийных обязательств.
Мы используем данные с этих датчиков в своих моделях.
Если по какой-то причине оборудование не оснащено датчиками, то можем применять данные с беспроводных датчиков. Оснастить ими оборудование сильно проще и дешевле (от 5к рублей за датчик), но такими датчиками не все можно измерить и диагностические возможности будут несколько ограничены.
Согласен, если обучать на мусоре, то модель будет мусорной. Поэтому внедряем инструменты и обучаем специалистов, чтобы на этапе обучения моделей они моги этот мусор отсеять и обучать модель на качественных данных.
Если в процессе работы датчик или система измерения выйдет из строя, то это можно определить и отсеять от прочих дефектов и провести замену или настройку датчика.
От лома в механизм это спасет, а вот от не самого корректного ведения режима это не спасет. Много разного сырья, продуктов и режимов. Здесь помогают системы мониторинга состояния - поймать некорректную работу агрегата, что может привести к проблемам.
В ходе расследования можно разобраться, является ли это проблемой на оборудовании или неточностью или ошибкой оператора.
По датчикам. Наиболее критичное и сложное динамическое оборудование хорошо оснащено датчикам по требованиям стандартов для обеспечения безопасности.
Да, датчики выходят из строя, это неплохо видно на данных и просто диагностируется. Обслуживание требует ресурсов, но не является такой большое проблемой, если установлены корректно.