Современные подходы к созданию автоматизированных систем прогнозируемого обслуживания в промышленности

[Antiskim]

Да, интересная тема. Это должна была стать второй частью моей работы в аспирантуре, после диплома по использованию данных телеметрии при эксплуатации грузовика в режиме онлайн. На забугорной технике повсеместно это используется, и это хороший способ получения набора данных. Только тут не ИИ, а обыкновенная регрессия для построения модели наработке деталей до отказа с учетом многих параметров. Например, износ поршневой от периодичности замены масла, пробега, времени работы, даже можно вычислить число оборотов колен вала за весь период. Сюда можно добавлять огромное количество данных и искать наличие зависимости от них... Это я знаю пару лет назад пытались сделать на железнодорожных локомотивах... Там экономически это выгодно...

Это и раньше делалось в авиации, когда для каждого агрегата был свой срок эксплуатации по нормативам, после перешли эксплуатацию по состоянию. Просто тогда было все в ручную, а сейчас есть возможность получать данные в режиме онлайн и обрабатывать большие объемы дпнных

[Alexander_Chesalov]

Добрый день! Вы верно подметили, что "на забугорной технике повсеместно это используется ... " Да, так и нам нужно делать что-то свое. Что касается подходов и методов, то их великое множество. Под каждую задачу нужно искать что-то свое, и не обязательно уникальное, главное - эффективное.

[joseph-cansas]

Подход очень интересный. Но есть важный момент, что ИИ - это группа технологий, а не что-то одно. В ряде сфер такой подход не годится, как и было сказано. В пищевой промышленности даже некоторые нужные датчики ради удешевления в проекте оборудования не заложены, на говоря о таком подходе. Знакомые говорили, что на трубных заводах проще всю механическую расходку линии в конкретный момент снять и выбросить, поставить новое, чем рисковать, что одна линия трубопроката встанет. Те же подшипники стоят меньше чем убытки от сбоя. На опасных производствах сбои - это горы трупов, там тоже просто по графику замена, когда ресурс элемента ещё достаточен.

[Alexander_Chesalov]

Добрый день! Вы все верно пишете. Я с коллегами за 2022-2023 год обошел больше 80 предприятий. Везде свои проблемы и взгляды (к сожалению, многие из них из прошлого). Но ясно одно - идти нужно в ногу со временем. А чтобы это получалось, нужно изучать и пробовать. Эффективность систем прогнозируемого обслуживания + ИИ доказана. Есть классный отчет: Ucar, A.; Karakose, M.; Kırımça, N. Artificial Intelligence for Predictive Maintenance Applications: Key Components, Trustworthiness, and Future Trends. Appl. Sci. 2024, 14, 898. https://doi.org/10.3390/app14020898

[MVB_NN]

На сегодняшний день, наиболее оптимальным подходом к решению производственных проблем (с точки зрения временных и финансовых затрат) является стратегия прогнозируемого обслуживания на основе состояния в реальном времени с применением технологий искусственного интеллекта. 

К сожалению, этот тезис и, как следствие, последующие рассуждения на его основе - это ОШИБКА!

Главная цель и условие эффективного существования современных бизнес-систем - точно вовремя исполненный заказ Потребителя. "Точно вовремя" возможно обеспечить если в обещаниях клиенту по срокам учтены все работы по поддержанию работоспособности оборудования. А для этого все работы по обслуживанию оборудования должны выполняться как плановые (заранее известные) по модели, которая у Вас обозначена, как:

Предписывающее обслуживание. 

Сложность такого обслуживания связана с тем, что остановки производства на предписывающее обслуживание должны быть синхронизированы по производственной цепи.

Поэтому, вроде бы очевидный чемпион по абсолютным затратам подход "обслуживание оборудования по состоянию", оказывается неприемлемым с точки зрения бизнес-задач . Т.к. цель бизнеса не обеспечить минимальные затраты на обслуживание оборудования, а обеспечить выполнение точно вовремя заказов клиентов (именно это приносит деньги бизнесу), а для этого подходит (повторюсь) ТОЛЬКО подход Предписывающее обслуживание! Поэтому стратегию применения датчиков и интернета вещей надо подбирать/настраивать не под модель "обслуживание оборудования по состоянию"