Прогнозирование ремонтов оборудования

Решение позволяет предупредить отказ оборудования и остановку производственного процесса, что в значительной мере снижает потери. Модели прогноза поломок оборудования дают возможность заранее узнать о необходимости проведения ремонтных работ и планово приостановить процесс для отладки. Подобное превентивное техническое обслуживание помогает сократить общие эксплуатационные расходы на 15–30% (в зависимости от конкретного производства и качества данных) за счет снижения простоев оборудования.

Для создания модели прогнозирования технического обслуживания необходимы входные исторические данные по оборудованию, включая факты дефектовки оборудования, режимы работы, мощность, вибрации, температуру и т.д. При этом также важен их объем, так как качественную модель возможно построить и обучить на достаточном массиве данных. Чем больше данных, желательно собранных за несколько лет, тем лучше будет работать прогнозная модель.

Прогнозирование сбоев и отказов оборудования может быть решено при помощи технологий искусственного интеллекта 3-мя способами:

1. Модели машинного обучения с учителем на основе исторических данных о неисправностях. Для реализации этого подхода необходимо иметь информацию о прошедших выходах оборудования из строя и данные по текущим параметрам, чтобы проанализировать их, найти зависимости и обучить модель на основе исторический данных предсказывать вероятности сбоев в будущем.
2. Машинное обучение без учителя. Сигналы, полученные с датчиков оборудования, обрабатываются для определения отклонений в значениях и классификации по типам. Метод выявления аномалий в данных подходит при малом числе поломок оборудования, недостаточности данных или вовсе их отсутствии, так как не нужно иметь обучающее множество. Однако критически важным в этом подходе является разметка типов аномалий с привлечением экспертной оценки.
3. Моделирование неисправностей и модели машинного обучения с учителем на основе смоделированных данных. Как и в предыдущем подходе, наличие данных о фактах отказов оборудования здесь не обязательно. Решением служит генерация этих данных путем моделирования, после чего они могут быть использованы для проведения обучения.

Мониторинг состояния оборудования дает представление о текущей ситуации, отображая фактические показатели объекта, причем не всегда в режиме реального времени. Система предиктивных ремонтов, в свою очередь, собирает и анализирует данные для прогнозирования возможных отказов оборудования до их фактического наступления.

Основное изменение в процессе планирования технического обслуживания оборудования состоит в переходе от реактивных действий и неплановых ремонтов к плановым (ППР). Также традиционный подход к планированию технического обслуживания часто учитывает сбои, которые могут и не возникнуть, и включает чрезмерные проверки оборудования.

Основная трудность разработки касается типа оборудования. При резком отказе оборудования крайне сложно построить прогноз, в то время как при плавном деградации можно оценить параметры объекта в динамике и своевременно выдать предсказание выхода из строя.

Другой барьер заключается в полноте и качестве собираемых данных о процессе и фактах сбоев оборудования. На это могут влиять качество датчиков и некорректное их расположение или замеры параметров с ним, а также прерванный поток собираемой информации с оборудования.