Прогностическое техобслуживание
AggreGate даёт производителям оборудования и поставщикам услуг возможность построить систему прогностического техобслуживания быстро и с минимальными затратами. Позволяя перейти с обслуживания на основе расписания или жизненного цикла к обслуживанию по фактическому состоянию, прогностическое техническое обслуживание предоставляет одну из важнейших возможностей оптимизации бизнеса, доступной благодаря технологиям промышленного Интернета вещей.
Прогностическое техобслуживание имеет очевидную коммерческую ценность благодаря увеличению срока службы оборудования, более низким операционным расходам за счёт снижения трат на ремонт, а также более строгим правилам соглашения о качестве предоставляемых услуг (SLA)
Экосистема AggreGate создана для обеспечения короткого срока внедрения системы прогностического техобслуживания. Вот так выглядит стандартный жизненный цикл проекта:
| Ваше оборудование оснащается различными датчиками для обеспечения сбора данных телеметрии. В большинстве случаев можно воспользоваться уже имеющимися датчиками. |
| «Мозг» вашего оборудования (обычно это программируемые контроллеры или промышленные ПК) расширяется небольшим дополнением к ПО, которое называется агент AggreGate. Агент следит за получением всех собранных центральным сервером данных, установленным в общедоступном или частном облаке. |
| Если редактирование существующего встроенного ПО невозможно, к этому управляющему компьютеру или ПЛК может быть добавлен внешний агент (небольшой программируемый контроллер, например, на базе Tibbo Project System). Этот внешний агент может подключаться к датчикам напрямую или получать данные с управляющего ПК/ПЛК. |
| Данные бесперебойно передаются на сервер и хранятся в высокопроизводительной базе данных NoSQL. В быстрых сценариях развертывания также возможен импорт исторических данных. |
| Как только накапливается достаточное количество данных, необходимо показать системе, какие модели поведения установки должны считаться отрицательными. |
| Дальнейшая обработка производится без участия пользователей и администраторов систем, AggreGate применяет технологии машинного обучения и алгоритмы анализа больших данных для прогнозирования ухудшения состояния оборудования. |
Во многих случаях прогностическое техобслуживание - это даже не опция, так как полученные от оборудования данные телеметрии являются основным аргументом в урегулировании разногласий между поставщиком оборудования и оператором. Встроенный в оборудование агент может работать автономно, позволяя поставщику обеспечить соответствие требованиям к температуре, влажности, углу наклона, перегрузке и другим параметрам при транспортировке и хранении.
При правильном внедрении система прогностического техобслуживания оценивает два значимых показателя состояния устройства: время безотказной работы (Time to Failure, TTF) и остаточный срок эксплуатации (Remaining Useful Life, RUL). Эти метрики с легкостью конвертируются в рабочие циклы, километры пробега, количество транзакций и другие метрики. Оценка остаточного срока эксплуатации - это технически сложная проблема, однако она неплохо решается для вращающихся механизмов, таких как вентиляторы, насосы и двигатели.
Система прогностического техобслуживания обычно интегрируется с автоматизированной системой управления техобслуживанием (CMMS), которая автоматически генерирует запросы об ухудшении состояния оборудования. Еще одной опережающей функцией является логистика сервиса.
Действуя как система прогностического техобслуживания, AggreGate имеет глубокие знания о специфике функционирования оборудования и использует их для интеллектуальной настройки и оптимизации жизненного цикла и логики управления.
