Прогностическое сервисное обслуживание на основе...
TRANSCRIPT
![Page 1: Прогностическое сервисное обслуживание на основе технологий промышленного Интернета вещей](https://reader036.vdocuments.site/reader036/viewer/2022062316/589b78a51a28ab8e5b8b484f/html5/thumbnails/1.jpg)
Прогностическое сервисное обслуживание на основе технологий промышленного Интернета вещей
![Page 2: Прогностическое сервисное обслуживание на основе технологий промышленного Интернета вещей](https://reader036.vdocuments.site/reader036/viewer/2022062316/589b78a51a28ab8e5b8b484f/html5/thumbnails/2.jpg)
Что такое «прогностическое обслуживание»?
Результат: переход от техобслуживания по расписанию или количеству циклов к экономически более выгодному техобслуживанию «по состоянию здоровья»
* Техобслуживание по состоянию здоровья может быть и более частым, чем по расписанию, в этом случае выгода заключается в избегании выхода оборудования из строя
- 1 -
Компонент №1: удаленный мониторинг
Компонент №2: тренды и паттерны
Компонент №3: учим «что такое хорошо и что такое плохо»
Компонент №4: используем автоматическое обучение
![Page 3: Прогностическое сервисное обслуживание на основе технологий промышленного Интернета вещей](https://reader036.vdocuments.site/reader036/viewer/2022062316/589b78a51a28ab8e5b8b484f/html5/thumbnails/3.jpg)
- 6 -
Виды программ технического обслуживания
![Page 4: Прогностическое сервисное обслуживание на основе технологий промышленного Интернета вещей](https://reader036.vdocuments.site/reader036/viewer/2022062316/589b78a51a28ab8e5b8b484f/html5/thumbnails/4.jpg)
- 6 -
Стоимость обслуживания и ремонта
СтоимостьремонтаСтои
мость
обслужив
анияу
ммммии
аааааа
ммооо
Прогностическоеоблуживание
Реагирующееоблуживание
Упреждающееоб
![Page 5: Прогностическое сервисное обслуживание на основе технологий промышленного Интернета вещей](https://reader036.vdocuments.site/reader036/viewer/2022062316/589b78a51a28ab8e5b8b484f/html5/thumbnails/5.jpg)
Удаленный мониторингУсловием успешного анализа состояния оборудования является “visibility”, то есть наличие полного набора данных
В сложные агрегаты внедряются датчики и специальные модули («агенты»), поддерживающие связь с центром мониторинга
- 2 -
Часто мониторинг не является опцией, так как гарантирует арбитраж между поставщиком и эксплуатантом
Агент автономен и может работать вне режима эксплуатации (например, при транспортировке)
Примеры: оборудование для ЦОД, двигатели коммерческих авиалайнеров, томографы
![Page 6: Прогностическое сервисное обслуживание на основе технологий промышленного Интернета вещей](https://reader036.vdocuments.site/reader036/viewer/2022062316/589b78a51a28ab8e5b8b484f/html5/thumbnails/6.jpg)
Ручное обучение
• В большинстве случаев использование Big Data и хранение «сырых» данных является ненужным и излишне дорогим, достаточно простого линейного тренда на основе статистики по периодам
• Примеры: заканчивающееся место на диске, загрузка арендуемого канала через сеть
- 3 -
• Очень часто негативные паттерны сложны и могут быть выявлены только группой экспертов по итогам глубокого анализа данных
• Пример: анализ «черных ящиков» после авиакатастрофы, обусловленной отказом техники
![Page 7: Прогностическое сервисное обслуживание на основе технологий промышленного Интернета вещей](https://reader036.vdocuments.site/reader036/viewer/2022062316/589b78a51a28ab8e5b8b484f/html5/thumbnails/7.jpg)
Автоматическое обучение
• Из всех бесчисленных возможностей области “Machine Learning” используется, в основном, только анализ временных рядов (трендов)
• В большинстве случаев достаточно нахождения негативного паттерна по одному конкретному тренду (пример: нарушение цикла работы компрессора в холодильнике)
- 4 -
• В более сложных случаях требуется корреляция нескольких трендов («если эта метрика меняется так, а эта вот так, то все плохо»)
• Можно проводить обучение по записанным ранее данным, а не в реальном времени
![Page 8: Прогностическое сервисное обслуживание на основе технологий промышленного Интернета вещей](https://reader036.vdocuments.site/reader036/viewer/2022062316/589b78a51a28ab8e5b8b484f/html5/thumbnails/8.jpg)
Что получаем в результате
Предсказание времени до следующего отказа(Time to Failure, TTF)
Оценка оставшегося периода эксплуатации(Remaining Useful Life, RUL)
Эти метрики легко конвертируются из часов в циклы, километры пробега, количество транзакций и т.д.
- 5 -
Оценка TTF и RUL достаточно сложна, но неплохо работает для агрегатов, основанных на вращении (насосы, вентиляторы, двигатели)
![Page 9: Прогностическое сервисное обслуживание на основе технологий промышленного Интернета вещей](https://reader036.vdocuments.site/reader036/viewer/2022062316/589b78a51a28ab8e5b8b484f/html5/thumbnails/9.jpg)
Способы диагностики состояния оборудования
1. Диагностика во время рабочего цикла
2. Диагностика методом неразрушающего контроля во время сервисного обслуживания
Первый способ становится все более популярным по мере развития датчиков и технологий промышленного Интернета вещей.
Технологии диагностики: инфракрасное и акустическое тестирование, вибрационный анализ, измерение уровня шумов, анализ масла, анализ параметров производительности, и так далее.
- 6 -
![Page 10: Прогностическое сервисное обслуживание на основе технологий промышленного Интернета вещей](https://reader036.vdocuments.site/reader036/viewer/2022062316/589b78a51a28ab8e5b8b484f/html5/thumbnails/10.jpg)
Другие возможности систем проактивного ТО
• Система прогностического техобслуживания обычно включает систему управления ремонтными работами (CMMS)
• Другой дополнительной функцией является логистика техобслуживания
• По итогам анализа состояния оборудования часто происходит изменение алгоритмов регулирования
• Для этого применяется централизованное обновление встроенного ПО и изменение уставок при помощи средств IoT-платформы
- 6 -