Внедрение предиктивной аналитики и технического состояния оборудования

Ключевой вызов на рынке – повышение отдачи от активов

Маркелов Артём

Директор департамента промышленной автоматизации

Низкая эффективность использования активов глобально приводит к потере конкурентных позиций на рынке из-за неоправданно высокой себестоимости продукции.

Неэффективные излишки запасов ТМЦ или дефицит производственных мощностей – это то, что вам поможет выявить MES и осознанно повысить прибыльность компании.

Функционирующая MES это «must have» решение для управления производством, которое формирует культуру ритмичного производства.

Ключевые эффекты от внедрения предиктивной аналитики

Повышение прозрачности на всех уровнях производства, оперативное выявление узких мест и доступ к актуальной информации в реальном времени

Повышение оперативности реагирования на различные производственные события, включая негативные изменения производственных показателей

Повышение точности планирования смен и загрузки производственного персонала, согласованности действий подразделений

Сокращение времени производственного цикла и времени выполнения заказа

Рост мотивации производственного персонала и удовлетворенности клиентов

Снижение количества дефектов и отходов, сквозной контроль качества от комплектующих до конечного изделия

Минимизация ручного ввода данных, бумажной работы и файлов Excel

Минимизация складских запасов и НЗП, повышение прозрачности расходования ресурсов

Оптимизации загрузки оборудования и работников, исключения простоев и дублирования операций

Функции предиктивной аналитики

Контроль состояния и распределение ресурсов (RAS)

Отслеживание состояния и истории запущенных операций на оборудовании, ведение исторической базы данных о состоянии оборудования.

Оперативное / детальное планирование (ODS)

Расчет производственных расписаний, основанный на приоритетах, атрибутах и характеристиках изделий.

Диспетчеризация производства (DPU)

Контроль выполнения технологических операций с отслеживанием физического перемещения продукции (заготовок, партий) от станка к станку в режиме реального времени.

Управление процессами (PM)

Управление техническим обслуживанием, плановыми и оперативными ремонтами оборудования, оснастки, контрольно-измерительных приборов.

Управление персоналом (LM)

Ведение справочника сотрудников с сохранением информации об их квалификации, сертификатах, уровнях доступа, выполненных технологических операциях.

Сбор и хранение данных (DCA)

Ведение базы исторических данных о процессах, ресурсах, материалах, персонале.

Ведение БД исторической информации (PTG)

Сохранение данных о плановых и фактических показателях использования сырья и материалов, а также сведений о выполнении технологических операций

Анализ эффективности (PA)

Предоставление аналитической информации (отчеты, графики, “приборные панели”) на основе всех имеющихся в БД MES данных.

Управление техобслуживанием и ремонтом (MM)

Управление техническим обслуживанием, плановыми и оперативными ремонтами оборудования, оснастки, контрольно-измерительных приборов.

Управление качеством продукции (QM)

Реализация процедур статистического контроля качества, выявление и предупреждение негативных тенденций на основании исторических и текущих данных. Обеспечение процедур входного и выходного контроля качества сырья, материалов и готовой продукции.

Управление документами (DOC)

Поддержка внутрицехового документооборота.

Контроль состояния и распределение ресурсов (RAS)

Отслеживание состояния и истории запущенных операций на оборудовании, ведение исторической базы данных о состоянии оборудования.

Оперативное / детальное планирование (ODS)

Расчет производственных расписаний, основанный на приоритетах, атрибутах и характеристиках изделий.

Диспетчеризация производства (DPU)

Контроль выполнения технологических операций с отслеживанием физического перемещения продукции (заготовок, партий) от станка к станку в режиме реального времени.

Управление процессами (PM)

Управление техническим обслуживанием, плановыми и оперативными ремонтами оборудования, оснастки, контрольно-измерительных приборов.

Управление персоналом (LM)

Ведение справочника сотрудников с сохранением информации об их квалификации, сертификатах, уровнях доступа, выполненных технологических операциях.

Сбор и хранение данных (DCA)

Ведение базы исторических данных о процессах, ресурсах, материалах, персонале.

Ведение БД исторической информации (PTG)

Сохранение данных о плановых и фактических показателях использования сырья и материалов, а также сведений о выполнении технологических операций

Анализ эффективности (PA)

Предоставление аналитической информации (отчеты, графики, “приборные панели”) на основе всех имеющихся в БД MES данных.

Управление техобслуживанием и ремонтом (MM)

Управление техническим обслуживанием, плановыми и оперативными ремонтами оборудования, оснастки, контрольно-измерительных приборов.

Управление качеством продукции (QM)

Реализация процедур статистического контроля качества, выявление и предупреждение негативных тенденций на основании исторических и текущих данных. Обеспечение процедур входного и выходного контроля качества сырья, материалов и готовой продукции.

Управление документами (DOC)

Поддержка внутрицехового документооборота.

Ответьте на вопросы и узнайте, какие функции предиктивной аналитики будут наиболее полезны на вашем предприятии

Ответить на вопросы

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

Реализация проектов для следующих видов оборудования: газовые и паровые турбины, электрогенераторы, компрессорное оборудование, паровые и котлы-утилизаторы, теплообменное оборудование, а также трансформаторное оборудование, газоперекачивающего оборудование, насосное оборудование и т.д.

Системы АСУТП и ЛСАУ с которыми взаимодействовала система: GE, Alstоm, SIEMENS, Текон, КВИНТ, Emerson, Yokogawa, ABB, Honeywell и др.

Используемые промышленные хранилища данных: PI OSISOFT, Wonderware, SIEMENS WIN CC OA, ZIIOT, Индасофт I-DS, Tarantool, Clickhouse, Wiseteсo, Arenadata, Cassandra и др.

Наша команда

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