Predictive Maintenance przewidzi, kiedy nastąpi awaria cz. 2

281

PdM – przyszłość w produkcji? Podsumowując, aby wydobyć maksimum wartości z systemów PdM, niezbędna jest odpowiednia kombinacja sprzętu i oprogramowania. Ten pierwszy służy do przekształcania bodźców mechanicznych w sygnały elektroniczne, drugi – do konwersji tych sygnałów w informacje, które można wykorzystać do uzyskania dalszych badań porównawczych opartych o zasady statystycznej kontroli procesu (Statistical Process Control, SPC), tak aby wykluczyć ewidentne błędy. Drugi element nie będzie działał poprawnie bez standaryzacji danych, co zostało w dużej mierze osiągnięte, aczkolwiek brak standardów chmury branżowej czy międzybranżowej prowadzi do wielu niedociągnięć we współpracy między dostawcami rozwiązań. Zapraszamy na drug ą część artykułu Platformy Przemysłu Przyszłości.

Strona oprogramowania w systemach PdM również składa się z kilku klocków, które mają za zadanie zapewnić odpowiednie gromadzenie danych, ich analizę i wreszcie wnioskowanie z dużych zbiorów danych. Rozwiązania typu Data Historian służą jako repozytoria otagowanych danych generowanych przez sensory i liczniki. Najczęściej jest to oprogramowanie rozwijane przez producentów automatyki przemysłowej, dostosowane do charakteru działania konkretnej firmy.

Analiza danych jest kluczowym momentem w całym procesie konserwacji zapobiegawczej. Bardzo dużym wyzwaniem jest zapanowanie nad dużą ilością różnych danych, identyfikacja wzorów i sugerowanie działań. Praca takich startupów jak Hortonworks czy Cloudera zmierza w kierunku wypracowania metod automatycznego reagowania na podstawie analizy danych, które będzie wykorzystywać algorytmy uczenia maszynowego. Algorytmy automatycznie dostarczą gotowe pulpity zarządcze opierające się o powszechnie stosowane metryki czy kluczowe wskaźniki efektywności, takie jak na przykład Całkowita Efektywność Wyposażenia. Pulpity są też istotną częścią aplikacji typu Manufacturing Execution Systems, które pomagają kadrze zarządzającej poprawiać efektywność produkcji wynikającej z analizy danych zbieranych w czasie rzeczywistym. Następnym krokiem, nad którym pracują tacy gracze jak Pegasystems, SAS, TIBCO czy Microsoft, będzie automatyzacja niektórych procesów (w tym właśnie konserwacji zapobiegawczej), aby wyeliminować dodatkowy czas na podejmowanie decyzji i błędy w ocenie sytuacji, które niejednokrotnie popełniają nawet wysoko wykwalifikowani pracownicy.

Projekty wdrożenia takich rozwiązań jak PdM nie są łatwe i wymagają współdziałania wielu osób. Jednak uczestnicząc aktywnie w pracach, zaangażowane osoby lepiej rozumieją cel inwestycji i potrafią efektywniej korzystać z narzędzi. Kadra zarządzająca zyskuje przede wszystkim doskonałe źródło informacji o wydajności produkcji, menedżerowie Line of Business – dane o produkcji, wydajności infrastruktury oraz narzędzia do kolejkowania zadań i planowania. Dział sprzedaży i marketingu na pewno doceni uproszczony model, który można wykorzystać przy okazji komercjalizacji produktów czy też w ramach działań poprawiających obsługę klientów. Inżynierowie – lepsze narzędzia do projektowania, kierownicy operacyjni – analitykę produkcji i wskaźniki wydajnościowe oraz oczywiście dane dotyczące stanu infrastruktury, a osoby zarządzające łańcuchem dostaw – informacje w czasie rzeczywistym na temat produkcji i potrzebnych zamówień. Ale oczywiście najbardziej skorzystają z tego działy serwisu, które mogą lepiej planować prace utrzymaniowe, by móc szybciej eliminować możliwe awarie.

Z powyższego zestawienia widać doskonale, że dobrze wprowadzona konserwacja zapobiegawcza może zaowocować budową jednolitej platformy analizy i zarządzania produkcją, która w sposób wymierny wpłynie na poprawę wydajności, elastyczności, jak również odporności na zewnętrzne i wewnętrzne incydenty. A dodatkowo sama zmiana modelu konserwacji prewencyjnej na zapobiegawczą przynosi duże oszczędności. Istotne jest więc zrozumienie, że wykonana w trakcie takiego wdrożenia praca może zostać lepiej użyta do znacznie dalej idących zmian operacyjnych, które poprawiają widoczność i wzajemną korelację wielu różnych procesów produkcyjnych. Oczywiście pod warunkiem, że projekt zostanie wprowadzony poprawnie, z zapewnieniem wysokiej jakości zbieranych danych.

Badania IDC potwierdzają, że branża przemysłowa jest bardzo zainteresowana podobnymi rozwiązaniami. Najnowszy sondaż wykonany w ramach IDC Asia/Pacific Annual Manufacturing Insights Survey pokazuje, że 18,8% respondentów już używa technologii IoT do zdalnego monitorowania i PdM infrastruktury produkcyjnej, a odsetek ten w ciągu dwóch lat wzrośnie aż o 10 punktów procentowych. Również z moich licznych rozmów z menadżerami działów operacyjnych, innowacji, czy IT branży produkcyjnej wynika, że takie inwestycje mają największe szanse na realizację, ponieważ korzyści są łatwe do zrozumienia, a zwrot z inwestycji można szybko i przekonująco wyliczyć. Dla wielu organizacji jest to wręcz wymarzony przykład inicjatywy, od której warto rozpocząć przygodę z IoT w produkcji.

Zdjęcia: Pixabay.com