К гадалке не ходи: как промышленники предсказывают поломки оборудования

Данные для современных предприятий — новый и крайне важный актив. Работа с ними помогает оптимизировать бизнес-процессы, качественно принимать управленческие решения и даже предсказывать будущее. Например, узнать, не выйдет ли завтра из строя оборудование, и предотвратить возможные потери можно при помощи предиктивной, или, как ее еще называют, предсказательной аналитики.

Поломки оборудования приносят промышленникам колоссальные расходы и могут привести, при худшем сценарии, даже к полной остановке производства.

Например, по оценке Manufacturing Global, для международных промышленных предприятий каждый час простоя обходится в среднем до 260 000 долларов в час. А на высоко автоматизированном предприятии (например, в автомобилестроении) доходит до 55 000 долларов в минуту.

Чтобы этого не происходило, раньше применялись две стратегии техобслуживания и ремонта оборудования: реактивная и превентивная. Однако обе были неэффективны и имели существенные недостатки. Реактивная применялась, когда поломка уже произошла, что приводило к огромным издержкам из-за простоя оборудования. Превентивная вынуждала предприятия нести существенные затраты на плановые ремонты и обновление техники, когда в этом не было необходимости.

Цифровизация предприятий помогла промышленникам оставить неэффективные стратегии техобслуживания и ремонта позади, перейдя к предиктивной аналитике, позволяющей выявлять дефекты и проблемы на оборудовании задолго до того, как они станут причиной аварий и простоев. Если объяснять простым языком, то предиктивная аналитика — прогнозирование, основанное на исторических данных. При этом для поиска, обработки и интерпретации информации задействованы методики математической статистики, машинного обучения, Data Mining, Data Science, а искусственный интеллект изучает обширные массивы данных и прогнозирует будущие события.

Как показали результаты исследования К2Тех, Arenadata и Orion soft, сегодня 52% компаний нефтегазовой, нефтехимической и химической отрасли применяют предиктивную аналитику. 64% опрошенных промышленников рассчитывают с ее помощью повысить эффективность планирования и прогнозирования. Более половины предприятий ожидают снижение издержек и рисков аварий на производстве. При этом основной целью, как и в любом ИТ-проекте, остается рост эффективности бизнеса.

Согласно данным аналитиков цифровой платформы быстрых закупок «Максмарт», сегодня крупные российские предприятия готовы расходовать на автоматизацию сквозного процесса закупок по 50–100 млн руб. с пониманием эффекта на бизнес в долгосрочной перспективе.

Основная проблема при внедрении предиктивной аналитики — отсутствие квалифицированных кадров. С ней сталкиваются более 33% опрошенных. Кроме того, заказчики отмечают такие барьеры при внедрении предиктивной аналитики, как неготовность инфраструктуры (25%), необходимость больших бюджетов (22%) и непонимание, как внедрять технологию (22%).

Но, несмотря на сложности, уже многие промышленные предприятия добились значимых эффектов благодаря предиктивной аналитике. На Череповецком металлургическом комбинате еще семь лет назад была внедрена предиктивная модель, позволяющая предотвращать отказы на стане горячей прокатки 2000 и тем самым сократить количество его простоев. Модель выявляет вероятность перегрева подшипника шестеренных клетей — одну из наиболее частых и ресурсозатратных причин остановки агрегата.

В «Лукойле» в рамках развития предиктивной аналитики реализован проект «Порфирий». Эта система отвечает за постоянный мониторинг параметров работы газодобывающих скважин и предупреждает технологов, когда необходимо остановить скважину и провести мероприятия по поддержанию добычи.

ММК запустил систему динамического управления технологическими рисками. Разработка направлена на снижение доли брака за счет динамической корректировки технологического процесса и снижения рисков влияния на него человеческого фактора. Система выявляет нестационарные режимы и особые производственные ситуации с нарушениями технологических параметров. В случае возрастания рисков получить несоответствующую продукцию система оповещает об этом специалистов, автоматически формирует динамическую техническую карту и применяет на цеховом уровне корректирующие воздействия в соответствии с выбранным вариантом технологии для конкретных единиц продукции.

Система прогностики и удаленного мониторинга «Прана» оценивает износ оборудования с помощью цифровых двойников, что позволяет делать это без остановки и демонтажа благодаря анализу математических моделей. Это дает возможность заблаговременно заказывать и доставлять комплектующие, а также экономить на техническом обслуживании сложной техники.

Тренды предикативной аналитики 2025

В 2025 году предиктивная аналитика в промышленности сфокусируется на повышении эффективности и снижении затрат на обслуживание.

• ИИ и машинное обучение будут все глубже и активнее задействованы в анализе больших объемов данных в реальном времени для более точного прогнозирования поломок оборудования для снижения простоев и повышения производительности.
• Виртуальные модели оборудования (цифровых двойников) все чаще будут применяться для симуляции работы предприятия на сложных производственных процессах.
• Технологии дополненной и виртуальной реальности будут применяться для подготовки персонала и диагностики. С помощью VR/AR специалисты могут получить удаленный доступ к оборудованию, пройти тренинг и квалификацию для работы с аналитикой в реальном времени.