Предиктивная аналитика в промышленности: путь к повышению эффективности и снижению затрат
Предиктивная аналитика кардинально меняет подход к обслуживанию и управлению промышленным оборудованием. В условиях цифровой трансформации бизнеса, особенно в производственном секторе, она становится незаменимым элементом для повышения эффективности, минимизации простоев и снижения затрат. Рассмотрим, как предиктивная аналитика помогает промышленным компаниям достигать стратегических целей и что важно учитывать при её внедрении.
Что такое предиктивная аналитика?
Предиктивная аналитика — это система позволяющая прогнозировать возможные события на основе анализа данных, поступающих с различных источников. В промышленности эта технология используется для диагностики оборудования, что помогает выявить потенциальные неисправности задолго до их наступления. Предиктивные модели строятся на основе данных, поступающих с датчиков, установленных на оборудовании, и применяют алгоритмы машинного обучения и математические модели для прогнозирования состояния техники.
Кому и зачем это нужно?
Предиктивная аналитика необходима компаниям разных отраслей:
Производственные компании используют её для предотвращения простоев и повышения производительности.
Нефтегазовые и энергетические компании применяют для поддержания оптимального состояния высоконагруженного оборудования.
Машиностроительные предприятия улучшают производственные процессы и продлевают срок службы оборудования.
B2B-компании оптимизируют продажи и маркетинг, прогнозируя поведение клиентов.
SaaS-компании используют для улучшения управления рисками и адаптации к рыночным условиям.
Предприятия, внедряющие предиктивные инструменты, в 1,8 раза чаще перевыполняют поставленные цели, а их темпы роста прибыли оказываются втрое выше среднего по отрасли. Кроме того, предиктивная аналитика позволяет снизить затраты на обслуживание оборудования на 20–30% и оптимизировать численность ремонтных бригад на 15–20%.
Распространение предиктивной аналитики в России
Согласно экспертным оценкам, около 24% российских промышленных предприятий уже внедрили системы предиктивной аналитики для оптимизации технического обслуживания и ремонта. Еще 42% компаний используют эту технологию для оптимизации технологических процессов.
Наиболее часто предиктивная аналитика применяется для мониторинга критически важного оборудования, такого как прокатные станы, прессы и тяговые установки. Выбор оборудования для мониторинга зависит от специфики конкретного предприятия и определяется на основе анализа критичности и стоимости возможных простоев.
Примеры успешного внедрения предиктивной аналитики
British Petroleum
Яркий пример успешного применения предиктивной аналитики в нефтегазовой отрасли. После внедрения системы предиктивной аналитики компания:
Повысила надежность объектов разведки и добычи полезных ископаемых с 88% до 95%.
Сэкономила 7 миллиардов долларов с 2014 по 2017 год благодаря инвестициям в большие данные, включая предиктивную аналитику.
Лукойл-Пермнефтеоргсинтез
На предприятии «Лукойл-Пермнефтеоргсинтез» система предиктивной аналитики предсказывает выход оборудования из строя как минимум за 50 дней. Это позволяет заблаговременно планировать ремонтные работы и минимизировать незапланированные простои.
Газпром нефть
Газпром нефть, используя предиктивную аналитику, добилась следующих результатов:
Сокращение количества простоев на производстве на 30%.
Уменьшение сроков выполнения работ по ремонту и сервису на 21%.
Этапы внедрения предиктивной аналитики
Для успешного внедрения предиктивной аналитики на предприятии необходимо пройти несколько ключевых этапов:
Сбор данных: Установка датчиков на оборудование для мониторинга его состояния. Датчики фиксируют показатели вибрации, тока, температуры и других параметров, которые затем передаются в систему для анализа.
Обработка данных: Полученные данные фильтруются и преобразуются для анализа. На этом этапе важно обеспечить корректную фильтрацию, чтобы исключить лишние шумы и сохранить ключевые параметры.
Анализ данных: Основным методом анализа является спектральный и трендовый анализ вибраций. Это позволяет выявить скрытые дефекты и оценить динамику изменения состояния оборудования.
Прогнозирование: На основе собранных данных система строит прогнозы по остаточному ресурсу оборудования. Это даёт возможность заранее определить, когда потребуется проведение технического обслуживания, предотвращая аварийные остановки.
Пример применения: Установка автоматического формирования прессовок
Для лучшего понимания, как предиктивная аналитика работает на практике, рассмотрим конкретный пример — мониторинг установки автоматического формирования прессовок. Эта установка используется для автоматизированной подготовки порошковых материалов, где важно поддерживать бесперебойную работу нескольких ключевых компонентов:
Горизонтальный пресс
Питатель пека — отвечает за подачу материала.
Вихревая воздуходувка — обеспечивает равномерное распределение порошка.
Мотор-редуктор — управляет движением прессовки.
Мониторинг состояния этих узлов осуществляется с помощью датчиков вибрации и тока, что позволяет отслеживать изменения в реальном времени и своевременно выявлять потенциальные дефекты.
Применение предиктивной аналитики на данной установке позволило добиться следующих результатов:
1. Разделение режимов работы для более точной диагностики. Измерения вибрации и выявление дефектов зависят от режима работы оборудования.
Холостой ход (ХХ) — режим работы без нагрузки, который используется для выявления дефектов, возникающих на начальной стадии эксплуатации.
Рабочий режим (РБ) — режим, при котором происходит полное формование заготовок под нагрузкой. В этом режиме диагностируются дефекты, которые проявляются только при работе оборудования.
Эти режимы подбираются в зависимости от типа материала. Оператор постоянно видит текущий режим работы на мониторе, что позволяет контролировать процесс и быстро реагировать на любые изменения.
График показывает, как отличается вибрация режима холостого хода от режима нагрузки. Амплитуда общего уровня виброускорения (м/с2) — Х в зависимости от времени (дата/время) — Y
2. Контроль состояния узлов с помощью датчиков вибрации. Датчики вибрации устанавливаются на подшипниковые узлы и позволяют контролировать такие критически важные узлы машины, как зубчатые передачи, приводы и другие компоненты, отслеживать вибрационные параметры во время работы оборудования. Повышенная вибрация — один из наиболее явных признаков того, что с оборудованием что-то не так. Изменения амплитудно-частотных характеристик вибрации могут указывать на износ деталей, несоосность валов, повреждение подшипников или другие дефекты. Датчики вибрации фиксируют эти изменения и передают данные в систему мониторинга, которая анализирует их в реальном времени.
Для точной диагностики оборудования применяются два основных метода анализа данных:
Спектральный анализ вибрации — это график зависимости амплитуды вибрации от частоты колебаний. Этот анализ позволяет выявлять скрытые дефекты в оборудовании, которые могут не проявляться при обычном визуальном контроле. Примером спектральной диагностики может служить анализ состояния зубчатой передачи питателя пека. Диапазон от 5100 до 5500 Гц выбран не случайно. В этом диапазоне на собственных частотах зубчатой пары проявляются дефекты её износа. Увеличение амплитуды вибрации, появление новых модуляционных составляющих в этом диапазоне сигнализирует о стадии износа, что позволяет предприятию своевременно планировать ремонт.
Трендовый анализ помогает отслеживать изменения амплитуд вибрации во времени. Этот метод позволяет выявлять тенденции, такие как рост амплитуды в определённой частоте, что может указывать на зарождающийся дефект. Поскольку вибрационные характеристики зависят от режима работы установки, трендовый анализ помогает точно оценить состояние оборудования и принять меры до возникновения серьёзных неисправностей.
Графики сравнения спектров виброускорения на рабочем режиме и на холостом ходу. По Х — частота (Гц), по Y — амплитуда вибрации (м/с2)
Графики сравнения спектров виброускорения на рабочем режиме и на холостом ходу. По Х — частота (Гц), по Y — амплитуда вибрации (м/с2)
Применение этих методов на практике позволяет предприятиям своевременно выявлять проблемы и планировать техническое обслуживание, предотвращая аварийные остановки и продлевая срок службы оборудования.
Проблемы при внедрении предиктивной аналитики
Несмотря на очевидные преимущества, внедрение предиктивной аналитики сопряжено с рядом проблем:
Разрозненность данных
Одной из главных сложностей, с которой сталкиваются предприятия при внедрении предиктивной аналитики, является разрозненность данных. Различные системы АСУ ТП, мобильные диагностические комплексы и ERP-системы часто не интегрированы между собой. Это приводит к тому, что данные хранятся в разных местах, и их анализ становится затруднительным
Несовместимость оборудования и программного обеспечения.
На многих предприятиях используется техника разных производителей, и её объединение в единую систему — сложная задача. Это вызывает сложности при внедрении предиктивной аналитики в промышленных условиях.
Решение
Для преодоления этих проблем необходимо внедрение централизованной цифровой платформы, которая позволит объединить все данные в одну базу. Такая платформа должна поддерживать интеграцию с разными видами оборудования и системами, обеспечивая совместимость и возможность совместного анализа.
Примером такой системы может служить платформа SAFE PLANT, которая позволяет собирать и обрабатывать данные из различных источников, строить предиктивные модели и интегрироваться с системами управления предприятия. Эта система способна объединять данные из различных источников, обеспечивая их централизованное хранение и анализ. SAFE PLANT поддерживает работу с большими объемами данных, включая динамические данные (формы сигналов, спектры вибрации, термограммы и др.), которые часто остаются неиспользованными в традиционных системах управления производством.
Предиктивные технологии открывают перед компаниями огромные возможности для роста и развития. Благодаря им бизнес не только быстрее адаптируется к рыночным изменениям, но и извлекает выгоду из будущих трендов, оставаясь на шаг впереди конкурентов. Эти технологии позволяют сократить расходы, повысить прибыльность и создать прочную основу для цифровой трансформации. Инвестиции в предиктивные технологии — это инвестиции в будущее бизнеса, открывающие новые возможности для повышения эффективности и внедрения инновационных подходов к управлению производством. Использование данных и прогнозирование спроса становятся ключевыми элементами для внедрения инновационных бизнес-моделей, которые обеспечивают долгосрочное лидерство на рынке. Компании, инвестирующие в предсказание будущего, неизбежно занимают лидирующие позиции в своей отрасли.
