Clover Group
82

6 очевидных вопросов о предиктивной аналитике в промышленности

Отвечаем на часто задаваемые вопросы о технологии, которую используем в Clover Group, чтобы совершенствовать стратегии ремонтов и обслуживания промышленных компаний.

В закладки

Что представляет из себя технология предиктивной аналитики?

Предиктивная или прогнозная аналитика — это набор методов анализа данных, который на основе исторические данных по объекту может предсказать его поведение в будущем. Для прогнозирования используются математические модели, методы интеллектуального анализа данных, машинного обучения и другие.

Как предиктивную аналитику применяют в промышленности?

Промышленные компании внедряют ПО на базе предиктивной аналитики, чтобы оценивать техническое состояние оборудования и предсказывать его отказы. Такие решения популярны среди производителей оборудования и сервисных компаний. Они позволяют экономить на ремонтах и повышать надежность. Кроме того, с помощью прогнозной аналитики промышленники могут корректировать стратегии обслуживания и переходить на ремонт по фактическому состоянию.

Где взять данные для оценки технического состояния оборудования?

Перед сбором данных нужно определиться, зачем вообще нужна эта технология и чего хочется добиться. Ответы на эти вопросы помогут определиться с источниками данных. Чаще всего данные собирают с датчиков и контроллеров оборудования. Дополнительно может потребоваться информация из систем уровня АСУ ТП, MES, EAM и ERP.

Сколько нужно данных для анализа?

Если коротко: чем больше, тем лучше.

Если длиннее: от прозрачности сценариев поведения объекта зависит точность прогнозов. Наши эксперты в Clover Group запрашивают выгрузку значений параметров по оборудованию с максимальной дискретностью за максимально возможный период времени.

С какими проблемами можно столкнуться при внедрении?

К техническим ограничениям внедрения предиктивной аналитики можно отнести:

  • отсутствие API-интерфейсов и коннекторов для интеграции с другими системами;
  • разные режимы обработки и форматы хранения данных;
  • неравная степень автоматизации производства из-за чего могут отсутствовать массивы важных данных;
  • отсутствие нормализованной НСИ (нормативно-справочной информации);
  • специфические требования по информационной безопасности;
  • проблемы с покрытием сети передачи данных.

Среди организационных препятствий встречаются мало заинтересованные функциональные заказчики и пользователи, не готовые к изменениям.

Технические ограничения можно снять комплексным программным решением. Организационные — только объяснив персоналу преимущества и эффективность инноваций.

Какие эффекты могут принести решения на базе предиктивной аналитики в ТОиР?

Среди очевидных эффектов:

  • Снижение издержек на техническое обслуживание и ремонты производственного оборудования, а также повышение уровня безопасности на производстве.
  • Сокращение времени простоя оборудования за счет прогноза отказа и своевременной идентификации предотказного состояния.
  • Уменьшение количества внеплановых ремонтов за счет перехода на систему ремонта по состоянию.
  • Увеличение межремонтного периода и срока наработки на отказ.
  • Снижение стоимости ремонта за счет выявления дефектов до того, как они приведут к разрушению или выходу из строя смежных более дорогостоящих систем.
  • Сокращение объема недополученной прибыли из-за сдвига плана производства.

Материал опубликован пользователем.
Нажмите кнопку «Написать», чтобы поделиться мнением или рассказать о своём проекте.

Написать
{ "author_name": "Clover Group", "author_type": "self", "tags": [], "comments": 0, "likes": 0, "favorites": 0, "is_advertisement": false, "subsite_label": "unknown", "id": 108210, "is_wide": true, "is_ugc": true, "date": "Thu, 20 Feb 2020 18:55:14 +0300", "is_special": false }
0
Комментариев нет
Популярные
По порядку

Прямой эфир