Внедрение предиктивной аналитики технического состояния оборудования

Маркелов Артём

Директор департамента промышленной автоматизации

Система предиктивной аналитики технического состояния оборудования предназначена для прогнозирования отказов, оптимизации технического обслуживания и повышения надёжности производственных активов.

Системы предиктивной аналитики технического состояния оборудования позволяют не только улучшать надёжность и снижать простои, но и оптимизировать затраты на обслуживание, повышая общую эффективность производственных процессов.

Предиктивная аналитика использует данные, алгоритмы машинного обучения и статистику для предсказания будущих событий и оптимизации процессов.

Ключевые эффекты от внедрения предиктивной аналитики

Своевременное распознавание дефекта - прогнозирование и предотвращение аварийных остановок

Экономия расходов ресурсов и сокращение потенциальных убытков

Минимизация незапланированных простоев, уменьшение сроков выполнения работ по ремонту и сервису

Функции предиктивной аналитики

Мониторинг состояния оборудования в реальном времени

Сбор данных с датчиков (температура, вибрация, давление, ток, шум и другие параметры) для оценки текущего состояния оборудования.

Интеграция с системами SCADA и IoT для автоматического сбора данных с различных источников.

Непрерывный анализ состояния оборудования для выявления аномалий в реальном времени.

Настройка триггеров для автоматического оповещения о превышении допустимых параметров.

Предиктивное прогнозирование отказов

Применение алгоритмов машинного обучения и анализа данных для прогнозирования вероятности отказа оборудования.

Использование исторических данных и данных о текущих эксплуатационных параметрах для создания моделей прогнозирования.

Прогнозирование срока службы компонентов на основе износа, условий эксплуатации и интенсивности использования.

Автоматическая идентификация потенциальных точек отказа до возникновения проблем.

Оптимизация планирования технического обслуживания

Автоматическое создание и корректировка графиков технического обслуживания с учётом прогнозируемых отказов и износа.

Поддержка стратегий обслуживания, таких как Predictive Maintenance (обслуживание по состоянию) и Condition-Based Maintenance.

Оценка необходимости проведения профилактических работ на основе данных о текущем состоянии оборудования.

Поддержка динамического планирования обслуживания, минимизирующего время простоя.

Анализ причин и последствий отказов

Выявление корневых причин (Root Cause Analysis) отказов и сбоев на основе анализа данных.

Оценка последствий возможных отказов для производственного процесса и безопасности.

Применение моделей "Что, если" для прогнозирования влияния отказов и возможных сценариев на производительность.

Выявление зависимостей между параметрами оборудования и частотой отказов.

Интеграция с системами управления ТОиР (EAM/CMMS)

Обмен данными с системами управления техническим обслуживанием и ремонтами для автоматического создания заявок.

Использование данных о техническом обслуживании для уточнения моделей прогнозирования.

Интеграция с ERP-системами для учёта затрат на обслуживание и управления запасами.

Поддержка процессов документооборота и управления историей обслуживания.

Анализ эксплуатационных данных и эффективности

Оценка производительности и эффективности оборудования на основе данных о наработке и времени простоя.

Анализ данных об энергопотреблении и ресурсозатратах для выявления неэффективного использования.

Сравнительный анализ показателей различных единиц оборудования для выявления лучших практик.

Прогнозирование эффективности оборудования в условиях изменяющихся режимов работы.

Оповещения и уведомления

Настройка автоматических уведомлений для различных уровней критичности (тревоги, предупреждения).

Отправка уведомлений через email, SMS, мессенджеры или специализированные системы связи.

Ведение журнала событий для анализа истории оповещений и принятых мер.
Поддержка настраиваемых сценариев действий при срабатывании триггеров.

Использование цифровых двойников

Создание виртуальных моделей оборудования для моделирования его поведения в реальном времени.

Прогнозирование изменения состояния оборудования на основе данных с цифровых двойников.

Проведение "виртуальных испытаний" для оценки воздействия различных режимов эксплуатации.

Выявление скрытых проблем и потенциальных точек отказа, недоступных для традиционного мониторинга.

Обработка больших данных (Big Data)

Применение технологий распределенной обработки данных для анализа больших объемов информации.

Обработка данных в реальном времени для обеспечения актуальности прогнозов.
Использование алгоритмов глубинного обучения для анализа неструктурированных данных, таких как изображения или звуковые сигналы.

Прогнозирование на основе анализа корреляций между множественными параметрами.

Адаптивное обучение и улучшение моделей

Автоматическая адаптация моделей прогнозирования на основе новых данных и изменяющихся условий эксплуатации.

Самообучение моделей для повышения точности прогнозов по мере накопления данных.

Использование обратной связи с операторами для уточнения и улучшения прогнозов.

Мониторинг точности моделей и обновление алгоритмов при необходимости.

Управление безопасностью и снижением рисков

Прогнозирование рисков аварий и оценка их вероятности на основе состояния оборудования.

Выявление потенциально опасных условий эксплуатации и автоматическое предупреждение о необходимости действий.

Поддержка протоколов безопасности и процедур реагирования на критические события.

Анализ данных для минимизации человеческих ошибок и повышения уровня безопасности.

Мониторинг состояния оборудования в реальном времени

Сбор данных с датчиков (температура, вибрация, давление, ток, шум и другие параметры) для оценки текущего состояния оборудования.

Интеграция с системами SCADA и IoT для автоматического сбора данных с различных источников.

Непрерывный анализ состояния оборудования для выявления аномалий в реальном времени.

Настройка триггеров для автоматического оповещения о превышении допустимых параметров.

Предиктивное прогнозирование отказов

Применение алгоритмов машинного обучения и анализа данных для прогнозирования вероятности отказа оборудования.

Использование исторических данных и данных о текущих эксплуатационных параметрах для создания моделей прогнозирования.

Прогнозирование срока службы компонентов на основе износа, условий эксплуатации и интенсивности использования.

Автоматическая идентификация потенциальных точек отказа до возникновения проблем.

Оптимизация планирования технического обслуживания

Автоматическое создание и корректировка графиков технического обслуживания с учётом прогнозируемых отказов и износа.

Поддержка стратегий обслуживания, таких как Predictive Maintenance (обслуживание по состоянию) и Condition-Based Maintenance.

Оценка необходимости проведения профилактических работ на основе данных о текущем состоянии оборудования.

Поддержка динамического планирования обслуживания, минимизирующего время простоя.

Анализ причин и последствий отказов

Выявление корневых причин (Root Cause Analysis) отказов и сбоев на основе анализа данных.

Оценка последствий возможных отказов для производственного процесса и безопасности.

Применение моделей "Что, если" для прогнозирования влияния отказов и возможных сценариев на производительность.

Выявление зависимостей между параметрами оборудования и частотой отказов.

Интеграция с системами управления ТОиР (EAM/CMMS)

Обмен данными с системами управления техническим обслуживанием и ремонтами для автоматического создания заявок.

Использование данных о техническом обслуживании для уточнения моделей прогнозирования.

Интеграция с ERP-системами для учёта затрат на обслуживание и управления запасами.

Поддержка процессов документооборота и управления историей обслуживания.

Анализ эксплуатационных данных и эффективности

Оценка производительности и эффективности оборудования на основе данных о наработке и времени простоя.

Анализ данных об энергопотреблении и ресурсозатратах для выявления неэффективного использования.

Сравнительный анализ показателей различных единиц оборудования для выявления лучших практик.

Прогнозирование эффективности оборудования в условиях изменяющихся режимов работы.

Оповещения и уведомления

Настройка автоматических уведомлений для различных уровней критичности (тревоги, предупреждения).

Отправка уведомлений через email, SMS, мессенджеры или специализированные системы связи.

Ведение журнала событий для анализа истории оповещений и принятых мер.
Поддержка настраиваемых сценариев действий при срабатывании триггеров.

Использование цифровых двойников

Создание виртуальных моделей оборудования для моделирования его поведения в реальном времени.

Прогнозирование изменения состояния оборудования на основе данных с цифровых двойников.

Проведение "виртуальных испытаний" для оценки воздействия различных режимов эксплуатации.

Выявление скрытых проблем и потенциальных точек отказа, недоступных для традиционного мониторинга.

Обработка больших данных (Big Data)

Применение технологий распределенной обработки данных для анализа больших объемов информации.

Обработка данных в реальном времени для обеспечения актуальности прогнозов.
Использование алгоритмов глубинного обучения для анализа неструктурированных данных, таких как изображения или звуковые сигналы.

Прогнозирование на основе анализа корреляций между множественными параметрами.

Адаптивное обучение и улучшение моделей

Автоматическая адаптация моделей прогнозирования на основе новых данных и изменяющихся условий эксплуатации.

Самообучение моделей для повышения точности прогнозов по мере накопления данных.

Использование обратной связи с операторами для уточнения и улучшения прогнозов.

Мониторинг точности моделей и обновление алгоритмов при необходимости.

Управление безопасностью и снижением рисков

Прогнозирование рисков аварий и оценка их вероятности на основе состояния оборудования.

Выявление потенциально опасных условий эксплуатации и автоматическое предупреждение о необходимости действий.

Поддержка протоколов безопасности и процедур реагирования на критические события.

Анализ данных для минимизации человеческих ошибок и повышения уровня безопасности.

Получить детальную информацию о принципах работы прогностики и идеологии интеграции в производственных процессах предприятия

Получить

Опыт работы с системами предиктивной аналитики: GE Smart Signal, AVEVA PRiSM, ПРАНА, КЛОВЕР (FACTORY5), Сайберфизикс Cyberstudio, КВАНТ KvantDetection и др.

Турбинное оборудование (газовая и паровая турбина, КВОУ, генератор турбин, конденсатор, подогреватель, турбонасос, сепаратор, эжектор, эксгаустер, вентилятор)

Реализация проектов для следующих видов оборудования:

Компрессорное оборудование (центробежный, поршневой, винтовой компрессор, электропривод компрессора)

Котельное оборудование (энергетический, паровой котел, котел-утилизатор, дожигающее устройство, мельницы)

Наша команда

Теплообменное оборудование (ВВТО, деаэратор, радиатор)

Специалисты компании обладают опытом построения прогностики систем в ПАО «Газпромнефть», ПАО «Т Плюс», ПАО «Мосэнерго», АО «Татэнерго», ПАО «Газпром» и др.