Автор: Роберт Голайтли (Robert Golightly), Продуктовый маркетинг, AspenTech
Создание мира без поломок на производствах, даст возможность предприятиям перерабатывающей промышленности сэкономить до 20 миллиардов долларов, исключая простои в производственном процессе. Дальновидные производители должны сосредоточиться на сокращении внеплановых простоев и повышении эффективности использования активов, так как оба процесса предоставляют самые большие возможности для финансового укрепления производственной деятельности. Альберт Эйнштейн, в своем высказывании, вполне мог намекать на умное производство: "Если бы у меня был час, чтобы решить проблему и от этого зависела моя жизнь, я бы использовал первые 55 минут, чтобы задать правильный вопрос. Как только я узнаю правильный вопрос, я смогу решить проблему менее чем за пять минут".
За последние пять десятилетий техническое обслуживание, как практика, эволюционировала и стала эффективней, обеспечивая надежность и доступность производственных активов. Тем не менее, изменения подходов к техническому обслуживанию были неизбежны. Такие современные и ориентированные на надежность подходы, как бесперебойная работа, календарное планирование и техническое обслуживание в зависимости от эксплуатации и состояния оборудования, нельзя назвать идеальными. Остаются две ключевые проблемы. Во-первых, несмотря на возрастающую сложность современных инициатив по техническому обслуживанию, все еще нет научной базы для точного определения времени проведения инспекции и обслуживания оборудования. Во-вторых, сейчас множество методик фокусируется на износе, как коренной причине сбоев. По этой причине тот факт, что 80% деградации и сбоев механического оборудования вызвано процессом эксплуатации, буквально обходится стороной. Эта точка зрения подкрепляется на опыте Boeing, компании находящейся у истоков авиационной промышленности и подхода к техническому обслуживанию, направленному на надежность. Boeing признает, что до 85% всех сбоев оборудования происходит случайно, независимо от количества инспекций и сеансов обслуживания. Аналитик из компании ARC, Питер Рейнольдс, дает хорошую подсказку для работы, говоря: "Полезное прогностическое решение реализуется, когда есть глубокие знания механизмов возникновения поломок, которые могут привести к деградации оборудования, в свою очередь приводящей к сбоям в системе".
Тем не менее, реальная картина в индустрии сегодня такова: для того, чтобы максимизировать доходность, процессы должны обслуживаться в соответствии с основными ограничениями. При этом возможно пагубное влияние на производственную эффективность, т. к. перемещения в производственном процессе быстро ставят актив в нежелательный режим работы, что приводит к повреждениям или чрезмерному износу оборудования. Это означает, что решения по техническому обслуживанию должны далее приниматься исходя из лучшего понимания влияния на актив и производственный процесс. Новое поколение аналитических возможностей должно обеспечить более глубокое представление об активе, производственном процессе и особенностях взаимодействия между ними. Когда операторам требуются прогностические решения для предупреждения о надвигающейся проблеме, программное обеспечение должно иметь возможность предоставлять операторам рекомендации к действиям с подробным руководством для избегания этой проблемы. Это требует от поставщика решений глубокой компетенции в производственном процессе и отрасли в целом, с возможностью получения данных от проектирования, производства и систем обслуживания.
В более широком понимании вещей, McKinsey Global Institute отмечает: "...совершенно новые и более доступные производственные аналитические методы и решения, которые обеспечивают более легкий доступ к данным из различных источников, наряду с передовыми алгоритмами моделирования и простыми в использовании подходами к визуализации – могли бы, наконец, предоставить производителям новые способы контроля и оптимизации всех процессов с охватом всех производственных операций".
ARC Research Group в дальнейшем подкрепляет эту точку зрения: "С хорошей стратегией технического обслуживания производственных активов, операционные отделы и отделы по ТО более тесно сотрудничают, обмениваясь информацией для решения критических вопросов и эксплуатационных ограничений, в тоже время повышая общую производственную эффективность. Объединение информации об отдельных производственных операциях и решениях для технического обслуживания повышает эффективность в обеих областях, и предлагает новые возможности для управления рисками и оптимизации производительности".
Делая шаг в будущее промышленности, современное программное обеспечение должно включать в себя расширенные возможности аналитики, которые предсказывают потенциальные проблемы, и предписывают необходимые рекомендации к действиям оператора. С целостным представлением о производственном процессе и состоянии активов, комплексный инструментарий должен объединять в себе аналитику активов, моделирование надежности и машинное обучение для анализа, понимания и управления производством. Принципы анализа данных и наука о данных обеспечивают стратегию надежности, которая включает в себя машинное обучение. Являющейся сегодня доминирующей технологией предиктивной аналитики в области информационных технологий, машинное обучение, используемое для работы с производственными активами, требует определенных знаний химических процессов, механических средств, практик технического обслуживания и т. д.
Машинное обучение, способное работать (интерпретировать и управлять) с данными со сложных, проблемных датчиков и с данными, полученными в процессе технического обслуживания, необходимо для совершенствования промышленности. В конце концов, оно способно определить условия и закономерности, которые могут иметь пагубное влияние на производственный актив, охватывая модели процесса эксплуатации и объединяя их с информацией о сбое. Одна из крупнейших в мире компаний по производству пластмассы, занимающая значительные позиции в химической и перерабатывающей промышленности - LyondellBasell, подтверждает, что использование современных прогностических программных средств может принести значительную пользу для производства: "Новые решения для аналитики производственных активов содержат уникальный набор средств моделирования и технологий на основе науки о данных. Использование дополнительных знаний о производственных процессах приносит с собой возможности работы ближе к реальным показателям в процессе производства. Для олефинового производства мирового масштаба, это стоило бы миллионов долларов в год".
В то время как предиктивная аналитика позволяет сократить простои, перебои редко происходят изолированно. Вместо этого, десятки проблем с надежностью, производственным процессом и активами происходят одновременно. Это является системной проблемой для технического обслуживания направленного на обеспечение надежности. Текущий подход к техническому обслуживанию проводит статистическую оценку, задерживая процесс принятия решений. Как таковая, динамическая оценка является обязательной, так как новые предупреждения должны быть оценены наряду с другими активными условиями для определения приоритетов и распределения ресурсов. Однако, мы не можем заниматься всем сразу одновременно. Эффективная система является обязательным фактором для решения проблем и их приоритизации в зависимости от уровня риска, который они представляют. При использовании современных программных средств, каждое новое предупреждение инициирует пересчет профилей риска, чтобы гарантировать, что вы используете самую актуальную вероятностную оценку финансов и рисков.
Однако, чтобы быть полностью успешными, компании должны принять целостный подход к осуществлению этих инициатив. Во-первых, они должны четко выражать свои цели, что поможет в эффективном решении проблем. Во-вторых, необходимо, чтобы компании действительно приняли правила, действующие в мире, которым управляет информация. В-третьих, компании должны различать отстающие и опережающие индикаторы и реагировать соответствующим образом. В-четвертых, правильное сочетание людей, технологий, стратегий и используемых решений, являются очень важными аспектами наряду с использованием соответствующих исследований. В-пятых, компании должны инвестировать время и хорошо освоить технологию. В-шестых, принятые аналитические программы должны быть хорошо согласованы с бизнес-целями. В-седьмых, компаниям необходимо внедрение соответствующих программных и аппаратных средств для решения проблем. В-восьмых, эффективное управление компанией должно осуществляться в условиях повышенной срочности. С производственной эффективностью и рентабельностью на кону, важно, чтобы организации являлись успешными в разработке оптимальной стратегии управления активами.
Действительно, сбои на производстве недопустимы, когда создаёшь мир без поломок!
Создание мира без поломок на производствах, даст возможность предприятиям перерабатывающей промышленности сэкономить до 20 миллиардов долларов, исключая простои в производственном процессе. Дальновидные производители должны сосредоточиться на сокращении внеплановых простоев и повышении эффективности использования активов, так как оба процесса предоставляют самые большие возможности для финансового укрепления производственной деятельности. Альберт Эйнштейн, в своем высказывании, вполне мог намекать на умное производство: "Если бы у меня был час, чтобы решить проблему и от этого зависела моя жизнь, я бы использовал первые 55 минут, чтобы задать правильный вопрос. Как только я узнаю правильный вопрос, я смогу решить проблему менее чем за пять минут".
За последние пять десятилетий техническое обслуживание, как практика, эволюционировала и стала эффективней, обеспечивая надежность и доступность производственных активов. Тем не менее, изменения подходов к техническому обслуживанию были неизбежны. Такие современные и ориентированные на надежность подходы, как бесперебойная работа, календарное планирование и техническое обслуживание в зависимости от эксплуатации и состояния оборудования, нельзя назвать идеальными. Остаются две ключевые проблемы. Во-первых, несмотря на возрастающую сложность современных инициатив по техническому обслуживанию, все еще нет научной базы для точного определения времени проведения инспекции и обслуживания оборудования. Во-вторых, сейчас множество методик фокусируется на износе, как коренной причине сбоев. По этой причине тот факт, что 80% деградации и сбоев механического оборудования вызвано процессом эксплуатации, буквально обходится стороной. Эта точка зрения подкрепляется на опыте Boeing, компании находящейся у истоков авиационной промышленности и подхода к техническому обслуживанию, направленному на надежность. Boeing признает, что до 85% всех сбоев оборудования происходит случайно, независимо от количества инспекций и сеансов обслуживания. Аналитик из компании ARC, Питер Рейнольдс, дает хорошую подсказку для работы, говоря: "Полезное прогностическое решение реализуется, когда есть глубокие знания механизмов возникновения поломок, которые могут привести к деградации оборудования, в свою очередь приводящей к сбоям в системе".
Тем не менее, реальная картина в индустрии сегодня такова: для того, чтобы максимизировать доходность, процессы должны обслуживаться в соответствии с основными ограничениями. При этом возможно пагубное влияние на производственную эффективность, т. к. перемещения в производственном процессе быстро ставят актив в нежелательный режим работы, что приводит к повреждениям или чрезмерному износу оборудования. Это означает, что решения по техническому обслуживанию должны далее приниматься исходя из лучшего понимания влияния на актив и производственный процесс. Новое поколение аналитических возможностей должно обеспечить более глубокое представление об активе, производственном процессе и особенностях взаимодействия между ними. Когда операторам требуются прогностические решения для предупреждения о надвигающейся проблеме, программное обеспечение должно иметь возможность предоставлять операторам рекомендации к действиям с подробным руководством для избегания этой проблемы. Это требует от поставщика решений глубокой компетенции в производственном процессе и отрасли в целом, с возможностью получения данных от проектирования, производства и систем обслуживания.
В более широком понимании вещей, McKinsey Global Institute отмечает: "...совершенно новые и более доступные производственные аналитические методы и решения, которые обеспечивают более легкий доступ к данным из различных источников, наряду с передовыми алгоритмами моделирования и простыми в использовании подходами к визуализации – могли бы, наконец, предоставить производителям новые способы контроля и оптимизации всех процессов с охватом всех производственных операций".
ARC Research Group в дальнейшем подкрепляет эту точку зрения: "С хорошей стратегией технического обслуживания производственных активов, операционные отделы и отделы по ТО более тесно сотрудничают, обмениваясь информацией для решения критических вопросов и эксплуатационных ограничений, в тоже время повышая общую производственную эффективность. Объединение информации об отдельных производственных операциях и решениях для технического обслуживания повышает эффективность в обеих областях, и предлагает новые возможности для управления рисками и оптимизации производительности".
Делая шаг в будущее промышленности, современное программное обеспечение должно включать в себя расширенные возможности аналитики, которые предсказывают потенциальные проблемы, и предписывают необходимые рекомендации к действиям оператора. С целостным представлением о производственном процессе и состоянии активов, комплексный инструментарий должен объединять в себе аналитику активов, моделирование надежности и машинное обучение для анализа, понимания и управления производством. Принципы анализа данных и наука о данных обеспечивают стратегию надежности, которая включает в себя машинное обучение. Являющейся сегодня доминирующей технологией предиктивной аналитики в области информационных технологий, машинное обучение, используемое для работы с производственными активами, требует определенных знаний химических процессов, механических средств, практик технического обслуживания и т. д.
Машинное обучение, способное работать (интерпретировать и управлять) с данными со сложных, проблемных датчиков и с данными, полученными в процессе технического обслуживания, необходимо для совершенствования промышленности. В конце концов, оно способно определить условия и закономерности, которые могут иметь пагубное влияние на производственный актив, охватывая модели процесса эксплуатации и объединяя их с информацией о сбое. Одна из крупнейших в мире компаний по производству пластмассы, занимающая значительные позиции в химической и перерабатывающей промышленности - LyondellBasell, подтверждает, что использование современных прогностических программных средств может принести значительную пользу для производства: "Новые решения для аналитики производственных активов содержат уникальный набор средств моделирования и технологий на основе науки о данных. Использование дополнительных знаний о производственных процессах приносит с собой возможности работы ближе к реальным показателям в процессе производства. Для олефинового производства мирового масштаба, это стоило бы миллионов долларов в год".
В то время как предиктивная аналитика позволяет сократить простои, перебои редко происходят изолированно. Вместо этого, десятки проблем с надежностью, производственным процессом и активами происходят одновременно. Это является системной проблемой для технического обслуживания направленного на обеспечение надежности. Текущий подход к техническому обслуживанию проводит статистическую оценку, задерживая процесс принятия решений. Как таковая, динамическая оценка является обязательной, так как новые предупреждения должны быть оценены наряду с другими активными условиями для определения приоритетов и распределения ресурсов. Однако, мы не можем заниматься всем сразу одновременно. Эффективная система является обязательным фактором для решения проблем и их приоритизации в зависимости от уровня риска, который они представляют. При использовании современных программных средств, каждое новое предупреждение инициирует пересчет профилей риска, чтобы гарантировать, что вы используете самую актуальную вероятностную оценку финансов и рисков.
Однако, чтобы быть полностью успешными, компании должны принять целостный подход к осуществлению этих инициатив. Во-первых, они должны четко выражать свои цели, что поможет в эффективном решении проблем. Во-вторых, необходимо, чтобы компании действительно приняли правила, действующие в мире, которым управляет информация. В-третьих, компании должны различать отстающие и опережающие индикаторы и реагировать соответствующим образом. В-четвертых, правильное сочетание людей, технологий, стратегий и используемых решений, являются очень важными аспектами наряду с использованием соответствующих исследований. В-пятых, компании должны инвестировать время и хорошо освоить технологию. В-шестых, принятые аналитические программы должны быть хорошо согласованы с бизнес-целями. В-седьмых, компаниям необходимо внедрение соответствующих программных и аппаратных средств для решения проблем. В-восьмых, эффективное управление компанией должно осуществляться в условиях повышенной срочности. С производственной эффективностью и рентабельностью на кону, важно, чтобы организации являлись успешными в разработке оптимальной стратегии управления активами.
Действительно, сбои на производстве недопустимы, когда создаёшь мир без поломок!
Источник информации
Пресс-служба AspenTech
Компании
