Системы предиктивного технического обслуживания (СПТО)

Системы предиктивного технического обслуживания (СПТО, англ. Predictive Maintenance Systems, PdM) предназначены для контроля технического состояния оборудования в реальном времени (при помощи сенсоров и датчиков на оборудовании) и планирования технического обслуживания на основе полученных данных о состоянии активов

Предиктивное техническое обслуживание - это термин, который легче всего описать применительно к методам профилактического обслуживания (техническое обслуживание по состоянию). При профилактическом (предиктивном) техническом обслуживании работа выполняется на основе графика, который обычно создается на основе исторических данных о том, как и как часто тот или иной актив ломается.

Но предиктивное техническое обслуживание выходит за рамки предотвращения: используя счетчики или датчики для отслеживания производительности активов, менеджеры могут выполнять выборочные проверки или передавать данные в режиме реального времени в компьютеризированную программную систему управления техническим обслуживанием. Сервисное обслуживание и ремонт производятся только в том случае, если оборудование имеет признаки потенциального отказа.

Системы и сервисы предиктивного технического обслуживания (PdM) предназначены для исследования и применения данных об условиях эксплуатации активов для прогнозирования времени, когда и как произойдет сбой, и далее планирования и контроля технического обслуживания оборудования.

Такие системы используют данные о состоянии активов (собранные с помощью аппаратного обеспечения: датчиков, сенсоров, метрологической аппаратуры) для создания графиков и отчётов о состоянии работы. Создаваемые аналитические отчёты менеджеры могут использовать для принятия обоснованных решений о техническом обслуживании и ремонте.

По существу, там, где традиционное профилактическое обслуживание использует обоснованные догадки для планирования графиков технического обслуживания, предиктивное обслуживание использует наиболее реальные данные об условиях работы активов (полученные в режиме реального времени) чтобы дать менеджерам наиболее точные данные, полезные для принятия лучших решений.

Системы предиктивного технического обслуживания в основном используют следующие группы пользователей:

• промышленные предприятия с большим парком технологического оборудования, нуждающиеся в минимизации простоев и оптимизации затрат на техническое обслуживание;
• энергетические компании, эксплуатирующие сложные и дорогостоящие установки, для повышения надёжности работы и предотвращения аварийных ситуаций;
• транспортные компании (авиа, железнодорожный, морской транспорт), заинтересованные в поддержании работоспособности подвижного состава и инфраструктуры;
• компании, эксплуатирующие распределённые сети и инфраструктурные объекты (водоснабжение, газоснабжение, телекоммуникации), для мониторинга состояния удалённых активов;
• предприятия агропромышленного комплекса, использующие высокотехнологичное оборудование, для повышения эффективности его эксплуатации и снижения рисков выхода из строя.

На основе своего экспертного мнения Соваре рекомендует наиболее внимательно подходить к выбору решения. Если компания решает внедрить технологии диагностического технического обслуживания, то такое решение влечёт вместе с собой затраты не только на программные системы PdM, но и на умное оборудование. Широкий спектр компаний предлагает соответствующее оборудование, которое варьируется от ручных метрологических инструментов съёма данных до датчиков, устанавливаемых на физические активы (технические средства). Некоторые компании предлагают одновременно как программное обеспечение PdM, так и сопутствующее умное подключаемое оборудование, но чаще всего программное и аппаратное обеспечение продаются отдельно и сопрягаются далее между собой.

Затраты варьируются, но компаниям обычно не требуется полный набор доступных инструментов для мониторинга обслуживаемых ими машин. И большинство PdM-систем способны принимать все основные стандартизованные типы данных для мониторинга состояния.

Менеджеры по техническому обслуживанию могут определить типы аппаратных средств, которые им нужны, на основе оборудования, которое они обслуживают. Вот некоторые распространенные методы мониторинга активов:

• Вибрация: включает в себя контроль качества вращения в машине и выявление вибраций, указывающих на то, что вращающиеся детали работают вне нормальных условий. Для этого доступны как портативные, так и монтируемые устройства контроля.
• Термография: включает в себя мониторинг тепловых сигнатур оборудования с помощью тепловизионных изображений, которые были бы незаметны невооруженным глазом. Портативные тепловизионные камеры могут обнаруживать перегретые компоненты машины, побуждая либо к замене деталей, либо к исследованию источника проблемы, прежде чем это приведет к отказу всего оборудования (физического актива).
• Ультразвук: включает в себя обнаружение высокочастотных звуков, указывающих на износ компонентов или утечку в машинах с вращающимися деталями или жидкостями или газами высокого давления. Приборы обнаружения ультразвука доступны в портативном или монтируемом исполнении.
• Анализ масла: включает в себя тестирование образцов смазки на наличие твердых частиц, таких как металлические частицы или другие загрязнения, которые могут указывать на измельчение деталей. Некоторые машины имеют специальные технологические гнёзда для тестирования масла, которые позволяют проводить точечные испытания смазки во время работы; компании могут проводить испытания образцов через стороннюю лабораторию или через своего поставщика масла. Еще один вариант - это приобретение оборудования для проведения анализа ГСМ внутри компании.

Используя программное обеспечение для предиктивного технического обслуживания, компании могут получить ряд преимуществ в плане операционной эффективности, включая:

• Снижение затрат на оборудование и рабочую силу. Поскольку машины работают без поломок дольше, - затраты, как на ремонт деталей, так и на трудозатраты для ремонта, снижаются. Стоимость замены машины также может быть значительно снижена.
• Сокращение дорогостоящих простоев машин. Используя данные о состоянии оборудования в режиме реального времени, обслуживающий персонал, может решить потенциальные проблемы до их возникновения. Таким образом, наиболее очевидное преимущество PdM-систем заключается в том, что активы работают дольше и сокращается время простоя технических средств.
• Увеличение объёмов производства и прибыли. В результате получаемых от системы выгод - ресурсы и деньги сохраняются, а объём производства может увеличиваться, способствуя и увеличению прибыли.

Классификатор программных продуктов Соваре определяет конкретные функциональные критерии для систем. Чтобы претендовать на включение в категорию систем предиктивного технического обслуживания (PdM), программный продукт должен:

• Осуществлять подключение и сбор данных с умного оборудования и датчиков,
• Включать расширенный инструментарий анализа данных о работе оборудования,
• Иметь средства отслеживания дефектов и уведомлений об этом в режиме реального времени на основании событий прошлого.

По аналитическим данным Соваре, в 2025 году на рынке систем предиктивного технического обслуживания (СПТО) можно ожидать усиления тенденций к интеграции передовых технологий и повышения уровня автоматизации процессов. Развитие СПТО будет направлено на повышение точности прогнозирования состояния оборудования, сокращение времени простоя и оптимизацию затрат на техническое обслуживание. Среди ключевых трендов:

• Углублённый анализ данных. Применение методов машинного обучения и алгоритмов обработки больших данных для выявления скрытых закономерностей в данных с датчиков и сенсоров, что позволит повысить точность прогнозирования отказов оборудования.
• Интеграция с IoT. Расширение возможностей сбора данных за счёт более тесной интеграции с интернетом вещей (IoT), что обеспечит более полный охват параметров состояния оборудования и улучшит качество входных данных для анализа.
• Использование цифровых двойников. Создание виртуальных моделей оборудования для моделирования его поведения и тестирования сценариев обслуживания без риска для реального оборудования, что ускорит процесс принятия решений.
• Развитие облачных решений. Переход к облачным платформам для хранения и обработки данных, что обеспечит масштабируемость систем, упростит доступ к данным из любой точки и снизит затраты на инфраструктуру.
• Автоматизация принятия решений. Внедрение алгоритмов автоматического формирования рекомендаций по техническому обслуживанию на основе анализа данных, что сократит время реакции на потенциальные проблемы и уменьшит влияние человеческого фактора.
• Повышение безопасности данных. Усиление мер защиты данных, собираемых и обрабатываемых СПТО, с использованием современных криптографических методов и технологий блокчейн для обеспечения конфиденциальности и целостности информации.
• Кросс-отраслевая интеграция. Расширение применения СПТО в различных отраслях (энергетика, производство, транспорт и др.) за счёт разработки модульных и гибких решений, адаптируемых под специфические требования разных сфер деятельности.