У 1965 році галузь представила комп’ютеризовану систему управління технічним обслуговуванням (CMMS) – програмне забезпечення, яке оптимізує операції з обслуговування шляхом централізації даних про технічне обслуговування. Згодом, з розвитком операцій з технічного обслуговування, були додані суміжні бізнес-функції, такі як закупівлі та управління запасами. Вертикальна інтеграція операцій з технічного обслуговування дала початок впровадженню систем управління активами підприємства (EAM), які в 1990-х роках розширилися до систем управління ефективністю активів (APM).
Давайте порівняємо еволюцію IBM Maximo з цією історією. Створене у 1990-х роках оригінальне рішення Maximo, після 2000 року перетворилося з CMMS на галузеву систему EAM. IBM Maximo Application Suite розширює парадигму EAM і дозволяє переходити на системи управління ефективністю активів (APM) і планування інвестицій у активи (AIP).
У 1990-х та 2000-х роках системи моніторингу та контролю використовували статистичні методи управління процесами для виявлення аномальної поведінки. Ці підходи вимагали людської оцінки справжніх попереджень і ігнорування помилкових тривог. У багатьох організаціях налагоджені базові процеси управління ефективністю активів; багато хто з них може планувати та класифікувати заходи з технічного обслуговування активів, і більшість має режими моніторингу та інспекції, але ці якості більше не визначають найкращі в своєму класі практики управління активами – це мінімум. Щоб організація залишалася актуальною, необхідно розвивати додаткові здібності.
Що таке управління ефективністю активів (сьогодні)?
APM розширює методи надійності управління фізичними активами, доповнюючи їх новими технологічними засобами, такими як штучний інтелект (AI) і промисловий Інтернет речей (IIoT). Таким чином, APM являє собою не тільки нове технологічне рішення, але і є вдосконаленням перевірених практик.
Враховуючи безперервний розвиток ринку, до рішень APM висувається широкий набір функціональних вимог. Як правило, виробники комплектного обладнання, систем моніторингу та контролю, а також систем технічного обслуговування, мали різні функції. З появою APM всім учасникам довелося розширювати свої пропозиції. Так, виробники обладнання встановили пристрої моніторингу та системи управління у свої продукти, системи диспетчерського контролю та збору даних (SCADA) були інтегровані в системи технічного обслуговування, а рішення EAM розширили збір даних для розширених завдань машинного навчання.
Оскільки кожне рішення розглядає APM під різним кутом зору, ринок його застосування був поділений за географією, галуззю та спеціалізованими класами активів. Ці підходи повинні об’єднатися в рішення, орієнтовані на надійність, які дозволять організаціям розуміти стан їхніх активів і діяти відповідно до нього.
Стан та надійність активів
Було доведено, що методи та практики забезпечення надійності, такі як Технічне обслуговування, орієнтоване на забезпечення надійності (RCM), Аналіз першопричин відмови (RCFA) і Аналіз типів і наслідків відмови (FMEA), покращують загальну надійність активів. . Історично, ці методи впроваджувалися та контролювалися вручну, а дані отримували, переважно, шляхом візуального огляду. Дистанційний моніторинг давав обмежений набір даних критичних вимірювань.
Поява комп’ютерного бачення та економічно ефективних рішень моніторингу зменшують бар’єр входу, що призводить до збільшення швидкості передачі даних та їхньої розмірності. Конкретним прикладом є рішення DES, яке з точністю до міліметра вимірює відносний рух об’єкта, знятого за допомогою камери смартфона (чи будь-якого іншого мобільного пристрою). Використовуючи таку технологію, підшипники мосту можна контролювати на предмет їх циклічного руху, спричиненого коливаннями температури. Збільшення такого руху здатне призвести до передчасного виходу підшипника з ладу, однак, як було сказано раніше, строк служби підшипників був подовжений.
APM формує масштабовану систему, підтримуючи ці процеси, черпаючи операційні та транзакційні (OT) дані з системи EAM і додаючи їх до ІТ-даних, згенерованих з пристроїв IoT і систем SCADA, що дозволяє забезпечити перегляд справності активів у реальному часі. Наприклад, система EAM містить повну історію минулої роботи, майбутньої запланованої роботи, інформацію про життєвий цикл і переміщення (розташування) активу. Такий контекст може прояснити, чому стався збій, або в поєднанні з прогнозною аналітикою, може заздалегідь передбачити, яким буде цей самий збій.
Які функції виконує штучний інтелект у системі управління ефективністю активів?
Від прогнозування до виявлення збоїв – штучний інтелект і розширена аналітика в контексті APM діють як рівень автоматизованої інтерпретації між IoT і системою APM. Найпоширенішими випадками використання штучного інтелекту в контексті APM є:
- Виявлення збоїв:Іноді, датчики можуть давати помилкові показання, що призводить до хибних спрацьовувань і застосування надмірних зусиль з боку команди з технічного обслуговування. Моделі виявлення збоїв вивчають поведінку певного активу та фільтрують хибні спрацьовування, забезпечуючи цілісність даних.
- Виокремлення кореляцій: Вхідні дані можуть корелювати з певною подією в частотній області, часовій області або обох одразу. Частотна область пов’язана з кількістю входжень у заданому діапазоні, а часова фокусується на тому, як сигнал змінюється з часом. Існують різні алгоритми для обробки даних аналізу в обох доменах, витягуючи набір метаданих і створюючи сильніші кореляції між необробленими вхідними даними та фактичними подіями.
- Машинне навчання: Дані датчиків відображають поведінку активу в певному контексті. Моделі машинного навчання розробляються для кожного активу, щоб зрозуміти, як він реагує на певний вхід у своєму унікальному контексті, ефективно відображаючи набори вхідних даних і результати. Це необхідно для виявлення неминучого збою, і визначення відповідних коригувальних дій.
- Прогнозування: За допомогою виявлення збоїв, виокремлення кореляцій і машинного навчання можна передбачити робочий стан активу. Якщо наступна операція з технічного обслуговування відбувається після передбаченої дати відмови, можна видати попередження з запропонованими коригувальними діями, і, таким чином, гарантувати стабільну роботу активу.
Принцип працювати розумніше, а не важче — головна мета штучного інтелекту. Один раз визначте ключові параметри, які визначають стан активу, дозвольте системі постійно контролювати їх і надавати користувачам зворотній зв’язок, коли вони виходять з ладу. Таким чином, системи APM відокремлюють кілька життєво важливих елементів від багатьох тривіальних і відволікають увагу, зусилля та інвестиції на критичні активи, щоб максимально збільшити рентабельність інвестицій.
Процеси впровадження
Для чого потрібне управління ефективністю активів?
Організації зі зростаючою базою активів намагаються робити більше з меншими витратами, більшим часом безвідмовної роботи, меншою кількістю роботи, більшими експертними знаннями, меншими витратами, більшим впливом і меншими зусиллями. Як тільки організація досягає оптимального Парето (точка, в якій багато варіантів є оптимальними), проблема переростає у проблему визначення пріоритетів; куди потрібно докладати наші зусилля, щоб максимізувати наш внесок. Таким чином, пошук оптимальної точки для докладання зусиль вимагає розуміння поведінки та того, як обладнання реагуватиме за певних поточних і майбутніх умов.
Використовувана людська інтуїція є галузевим стандартом для висновків про поведінку активу, і з поважної причини – вона працює для багатьох спостережуваних явищ; однак інформація, отримана поза сферою видимості людини, є набагато більш сприйнятливою до помилок, наприклад, рух мосту за різних температур або осадження кристалів у трубі. Проблема посилюється накипом; збільшена база активів знижує ефективність людської спостережливості або через упередження, або через зменшення людських можливостей
Як сказав наш Директор з інновацій Тоні Тернер,” Maximo дозволяє організації інтегрувати операційні дані, дані про стан і місцезнаходження активів з їх кібертлумаченням та аналізом і, таким чином, забезпечує не тільки безпеку клієнтів і активів, але і оптимізацію вартості останніх, як для компанії, так і для її клієнтів”.
Завантажте останню версію IBM MAS Overview, щоб дізнатися більше про функції та можливості рішення.
Більше блогів, які можуть вас зацікавити – Maximo Application Suite – це не кубик Рубіка, а гнучкість у одному «контейнері»
Share this Blog Post: