Данные мало собирать, нужно научиться их правильно анализировать. Промышленным предприятиям дорого и долго самостоятельно создавать системы предиктивной аналитики для обслуживания дорогостоящего оборудования. Технологические партнеры, подобные Ctrl2GO, дают им возможность быстро наладить сбор и анализ данных о работе оборудования, позволяя избегать аварий и планировать ремонты
Большинство бизнесов уже осознали необходимость собирать данные на своих производствах. Они устанавливают специальные датчики и сенсоры, но не всегда знают, как правильно анализировать и использовать полученные данные. Компании накапливают информацию, но часто не понимают, как получить от нее значимую экономическую выгоду.
Искусственный интеллект (ИИ) в индустриальном анализе данных пока применяется далеко не повсеместно. Однако это один из основных подходов к качественному управлению данными. Человек едва ли способен обработать весь объем поступающей информации, особенно учитывая сложность сегодняшних источников данных, предоставляющих неструктурированные данные. С помощью ИИ компании смогут добиться лучших результатов в проектах по управлению качеством данных.
В конце 2019 г. 30% крупных российских компаний уже использовали технологии ИИ или программное обеспечение со встроенными технологиями ИИ, по данным совместного исследования IDC и ABBYY. По оценкам аналитических компаний Gartner, Forrester и IDC, рынок ИИ-решений будет расти с темпом 27% в год. Лидером роста станет промышленность. Одним из драйверов роста станет оценка технического состояния оборудования. В 2022 г. большая часть крупной техники в мире будет поддерживать прогнозное обслуживание, и большинство компаний будут учитывать данные о состоянии техники.
“В 2020 г. рынок решений в области анализа данных на основе ИИ существенно вырос”, — рассказал операционный директор Ctrl2GO и генеральный директор Ctrl2GOSolutions Александр Дмитриев. По его словам, пандемия стала дополнительным катализатором для ускорения цифровизации индустриального сектора.
«Зачастую в компаниях уже есть достаточное количество информации, просто она не анализируется должным образом, — говорит Дмитриев. — Чтобы получить объективную картину о состоянии оборудования и, в итоге, добиться необходимого бизнес-эффекта, нужно собирать и обрабатывать данные правильно».
Именно для правильного сбора и обработки промышленной информации компания Ctrl2GO разработала платформу интеллектуального анализа данных Clover SmartMaintenace. Эта система предназначена в первую очередь для анализа состояния оборудования и его изношенности. С помощью платформы можно оценить состояние техники, предотвратить ее простои и в целом грамотно ее использовать. На основе данных можно принять решение: когда оборудование действительно нужно ремонтировать. И даже автоматически создавать заказы на его ремонт.
Преимущество SmartMaintenance перед различными IIoT-платформами в том, что она умеет работать с «грязными» данными, по словам Дмитриев. Она может формировать наглядные отчеты для персонала с визуализацией.
Клиент сам выбирает объем оборудования, которое будет мониторить система. По словам Дмитриева, SmartMaintenance работает на любом виде оборудования при условии доступа к шине данных. Программное обеспечение адаптируется под конкретные задачи, Ctlr2GO разрабатывает нужные математические модели и экспертные правила, учитывая тип оборудования, его роль в технологическом процессе, особенности производства.
Если количество или качество данных недостаточно, Ctrl2GO проводит дооснащение датчиками. «Это может производиться собственными силами или с помощью субподрядчиков», — говорят в компании. Тип датчиков и их стоимость зависит от оборудования, количества устройств, технологических ограничений, отраслевых норм и требований к сертификации, а также конкретных требований заказчика.
Платформа, таким образом, позволяет контролировать расходы на обслуживание оборудования. Дмитриев говорит, что благодаря своевременному ремонту расходы сократятся на 5-8% — гарантируют разработчики платформы. Готовность транспорта к эксплуатации увеличится на 4-10%. Простой оборудования снижается на 12%.
Сейчас Clover SmartMaintenace используют компании в 51 регионе России. Дмитриев рассказал, что чаще всего решение SmartMaintenance внедряют компании из отраслей энергетики, металлургии и железнодорожного машиностроения.
В качестве примера внедрения он приводит компанию «Локотех», для которой была разработана система интеллектуальной диагностики и прогноза технического состояния оборудования «Умный локомотив». Представитель «Локотеха» подтвердил, что компания внедрила SmartMaintenance. Система позволяет перейти на предиктивный метод ремонта, тем самым сокращая расходы компании на непредвиденное обслуживание, по его словам.
После внедрения SmartMaintenance в «Локотехе» производительность труда увеличилась а 15-22%, расходы на ремонт за счет своевременного устранения дефектов сократились на 5-8%, коэффициент готовности оборудования к эксплуатации вырос на 4-10%.
Система ищет аномалии для 7500 секций локомотивов, способна находить 50 различных видов нарушений в работе оборудования. Кроме того, она распознает нарушение способа эксплуатации локомотива — фиксирует неправильные действия локомотивной бригады, что позволяет следить за подготовкой кадров.
Зафиксировав проблему, система автоматически формирует заказ-наряд на производство работ для устранения последствий инцидента. Это дает возможность заранее, еще до захода локомотива на обслуживание, планировать расходы и корректировать график ремонтов.
При этом системе не мешает неустойчивая связь в разных регионах России, , поскольку данные собираются на съемные носители, которые вводятся в систему уже в депо.
Ctrl2GO масштабирует SmartMaintenance не только на разные отрасли, но и выходит на международный рынок. «Мы уже реализуем совместные проекты с Индией, США и Саудовской Аравией», — говорит Дмитриев.
Стоимость минимальной лицензии составляет 2 млн руб на 3 месяца, но это лишь часть затрат компании, по словам Дмитриева. Чтобы все работало правильно, платформу «из коробки» необходимо грамотно настроить: установить дашборды мониторинга, занести номенклатуру оборудования, прописать экспертные правила. Если на предприятии нет специалистов по работе с данными, платформу за дополнительную плату настроит команда Ctrl2GO. Кроме того, аналитики разработчика помогут «добыть экономическую ценность» из данных. В итоге стоимость платформы SmartMaintenance будет различной, в зависимости от возможностей и предпочтений заказчика. В среднем затраты на приобретение и настройку платформы окупаются за три года.
Если в других странах цифровые сервисы проникают в цеха вместе с оборудованием, то на отечественных предприятиях они пробивают себе путь, только если показывают очень высокий и быстрый вклад в результативность всего завода. «Но мы компенсируем этот разрыв оптимальной ценой и более проверенными эффектами», — говорит Дмитриев.
Среди бизнесменов понятие «цифровизация» обросло мифами и предубеждениями. Считается, что это такой «волшебный ящик», куда можно сложить все возможные данные и получить результат. «Вот только трансформация предприятия и внедрение инновационных решений — это кропотливый труд всей команды, как со стороны заказчика, так и со стороны исполнителя», — говорит Дмитриев.
Он считает, что повсеместное внедрение подобных платформ не происходит из-за высокой стоимости их разработки. Не так просто собрать данные, подключиться к анализируемым объектам и управлять ими — капиталоемкость бизнеса существенно возрастает. Все это увеличивает расходы.
На самостоятельное создание такой платформы уйдут годы. Систему нужно настроить, написать алгоритмы, протестировать и только потом внедрить. Отнюдь не каждая компания может проводить такие работы за свой счет.
«Здесь очень важна поддержка со стороны государства», — считает Дмитриев. По его словам, в прошлом году правительство приняло ряд мер для IT-бизнеса, которые придадут ускорение развитию, в том числе и в промышленном секторе.
Платформа SmartMaintenance создавалась как раз в рамках государственной программы «Развитие промышленности и повышение ее конкурентоспособности». «Благодаря мерам поддержки мы стали первыми в стране, кто создал уникальное решение для обработки телеметрии и инженерно-математические модели для оценки состояния оборудования. А также первыми применили их на одном из самых больших парков локомотивов в мире», — говорит Дмитриев.
