Сила предсказуемости

0
26 views

 

Цифровые технологии позволяют по-новому подойти к старой промышленной проблеме: устранить неожиданное. Так сказал Берни Ван Левен, директор по исследованиям и технологическому развитию SKF.

В промышленности никто не любит сюрпризов. Компании тратят большую часть своего времени на создание условий, в которых люди, активы и материалы ведут себя именно так, как ожидалось. Стремление к стабильным, предсказуемым результатам лежит в основе многих современных промышленных практик, от статистического управления технологическими процессами до бережливого производства и шести сигм.

В SKF внимание сосредоточено на вращающемся оборудовании с подшипниками в его сердце. Клиенты приходят к нам, потому что они хотят продукты и услуги, которые обеспечивают им надежность, долговечность и производительность. Более 90% подшипников служат дольше, чем машины, в которых они установлены.

Однако, все еще хватает места для улучшения. Износ, усталость и повреждения являются неизбежными фактами жизни, и владельцы машин признают, что иногда такие детали, как подшипники, должны быть заменены. Но они хотят управлять заменами в плановом порядке. Замена (или повторное изготовление) подшипника во время планового капитального ремонта — это нормально, делать это в спешке после незапланированной остановки — нет.

Проблема предсказуемости

Подшипниковая промышленность потратила десятилетия на изучение проблемы предсказуемости. Некоторые из самых больших проблем были решены. Наше понимание подповерхностной усталости, например, позволило разработать надежные модели для прогнозирования времени, в течение которого любой подшипник может работать в известных условиях эксплуатации, прежде чем его надежность будет поставлена под угрозу накопленной усталостью.

Однако есть одна загвоздка. Еще одна вещь, которой научили нас десятилетия опыта, заключается в том, что в реальном мире поверхностная усталость является основной причиной отказа менее чем в 1 проценте всех подшипников. Это примерно один из десяти отказов подшипников в эксплуатации. Другие отказы вызваны множеством различных проблем: проблемы со смазкой, загрязнением, коррозией или повреждением от случайных электрических токов.

Эти вопросы гораздо сложнее решить. Они являются результатом неожиданных событий, которые не могут быть включены в простые модели или расчеты времени разработки. Однако это не означает, что владельцы активов должны принимать неожиданные поломки как факт жизни. Своевременная, действенная информация может превратить потенциально дорогостоящую проблему в управляемую проблему. И предоставление этой информации является целью крупных исследований и разработок продуктов, проводимых сегодня в SKF.

Никаких сюрпризов

Наша работа по прогнозированию направлена на то, чтобы ответить на три основных типа вопросов клиентов:

  1. Обнаружение. Есть ли проблема или, скорее всего, будет ли проблема с моей машиной?
  2. Диагноз. Какова основная причина проблемы?
  3. Прогноз. Могу ли я продолжать эксплуатацию оборудования до следующего интервала планового обслуживания? Или я должен предпринять какие-либо действия сейчас?

Ответить на эти вопросы сложно, потому что они во многом зависят от конкретного приложения, о котором идет речь. Даже основные моменты трудно определить. В высокоточном производственном применении повреждение подшипника, которое приводит к небольшому увеличению трения, вибрации или люфта, может сделать машину непригодной для использования. В простом насосе или вентиляторе, он мог иметь небольшое влияние на общую производительность, позволяя продолжать эксплуатацию недели или месяцы до тех пор пока замена не будет удобна.

Однако, это не все плохие новости. Прогресс в технологии и изменения в производственной практике дали нам новые пути решения этой сложной задачи. Наше понимание материаловедения и трибологии продолжает развиваться, например, с помощью передовых методов компьютерного моделирования. И самое главное, теперь у нас есть доступ к данным о реальных характеристиках подшипников, которые были бы невообразимы всего несколько лет назад.

Цифровые дивиденды

Эти данные получены в результате быстрого роста использования интеллектуальных датчиков и технологий мониторинга состояния. В рамках наших услуг по обслуживанию вращающегося оборудования SKF собирает данные о температуре, вибрации и техническом обслуживании от миллионов подшипников, работающих в тысячах машин по всему миру. Все чаще у нас появляется возможность дополнить эту базовую информацию дополнительными данными, предоставляемыми собственными системами автоматизации и управления клиентов.

Теперь у нас есть и новые способы использования данных. Развитие передовых технологий аналитики и машинного обучения ведет к революции в нашей способности извлекать новые идеи из миллиардов отдельных точек данных.

Объединение богатых реальных данных с передовыми теоретическими моделями помогает нам решать проблему предсказуемости с двух сторон. Во-первых, это дает представление о том, как подшипники работают в конкретных приложениях при определенных условиях эксплуатации. Это позволяет нам совершенствовать констукцию наших изделий, а также давать клиентам рекомендации по их выбору, эксплуатации и техническому обслуживанию.

Во-вторых, это улучшает нашу способность отвечать на сложные вопросы для клиентов: выявлять проблемы раньше, диагностировать их более точно и прогнозировать их развитие с большей уверенностью. Также важно, что мы можем все чаще использовать передовые вычислительные методы для автоматизации задач, которые исторически требовали ручного анализа квалифицированными специалистами. Мы считаем, что со временем это изменит стоимость, доступность и масштабируемость мониторинга состояния, прогнозного обслуживания и связанных с этим подходов.

Берни ван Левен, директор департамента исследований и технологий SKF

Где мы сегодня находимся?

Проблема предсказуемости еще не решена, но мы добились значительного прогресса, особенно в области выявления и диагностики. У нас есть новые модели и новые аналитические методы, которые хорошо работают в наших конструкторских бюро. В настоящее время ведется работа по обеспечению того, чтобы эти подходы были достаточно надежными и доступными для более широкого применения. В ближайшие два-три года мы планируем выпустить ряд новых инструментов, продуктов и услуг.

И наш прогресс все время ускоряется. Одним из самых интересных атрибутов нового подхода к предсказуемости является эффект масштаба. Каждый новый поток данных от каждого датчика, который мы устанавливаем, помогает нам совершенствовать и улучшать наши модели. Это делает нас еще на один шаг ближе к нашей конечной цели: обеспечить каждому клиенту надежное вращение.