Три шага, без которых невозможно внедрение предиктивной аналитики

Внедрение цифровых технологий «Индустрии 4.0» в промышленный сектор может принести значительные положительные экономические эффекты для бизнеса. Одна из самых популярных технологий цифровизации сегодня — предиктивная аналитика. Она исключает аварийность и заметно снижает затраты на экстренный ремонт и оплату простоев. Компания Clover рассказывает, какие этапы нужно пройти, чтобы внедрить

Несмотря на теоретическую простоту и очевидные выгоды для бизнеса, внедрение предиктивной аналитики не всегда оправдывает ожидания предпринимателей. Эксперты Clover определяют три основных этапа в этом процессе: работа с данными, разработка моделей и их валидация. Однако существуют дополнительные шаги, необходимые некоторым компаниям.

Этот этап называют еще и предпроектным анализом, когда происходит оценка цифровой зрелости предприятия. На практике это обыкновенный осмотр и интервьюирование сотрудников компании. Существуют самостоятельные способы оценки цифровой зрелости предприятия, например, исследование от acatech.

Основным и самым важным фактором, необходимыми для внедрения предиктивной аналитики, являются цифровые данные. Минимально необходимое оснащение должно включать систему сбора и управления данными (АСУ ТП или SCADA) и управления производственными активами (EAM и ERP). Лучше всего, если это централизованная система сбора данных со всего предприятия. Вторыми по важности являются системы автоматизации бизнес-процессов.

Для серьезно настроенных предприятий недостаток автоматизации не становится препятствием. Тогда наступает этап дооснащения, когда в производственные мощности внедряются датчики для сбора, анализа и хранения информации.

В случае, если минимальные требования были и так соблюдены, дооснащение помогает увеличить точность собираемых данных. А это в свою очередь влияет на точность работы составленной модели и аналитики.

Кроме минимального технического оснащения предиктивная аналитика требует готовности предприятия к прозрачности. В анализе важна каждая деталь, поэтому чем больше информации, тем лучше. Это может пугать управленцев в некоторых сферах, но таковы минимальные требования для внедрения предиктивной аналитики в промышленную компанию.

После прохождения этих этапов, компания готова приступать к процессу внедрения предиктивной аналитике.

Большинство предприятий производственного сектора уже имеют автоматизированное и полуавтоматизированное оборудование, но оно собирает разрозненные данные: датчики обеспечивают работу станка, но данные остаются в пределах этого же станка. В такой ситуации важна «открытость» оборудования, чтобы доступ к цифровым данным был беспрепятственным.

Обработка данных подразумевает под собой объединение и приведение их к «общему знаменателю». Такой процесс может занимать до 60% всего процесса аналитики.

На данном же этапе происходит оценка эффективности работы моделей. В случае выявления остаточных ошибок и слабых сторон происходит доработка и новая валидация. Этот шаг также может убедить управление предприятия в целесообразности использования предложенного инструмента.

После проделанной работы остается только встроить готовую модель на предприятие. Это последний этап, на котором инструмент предиктивной аналитики вводится в эксплуатацию. Если предприятие добралось до него, то работа прошла успешно. Теперь, кропотливый процесс работы с данными выполняет разработанная модель, которая на основе результатов этого процесса предлагает прогноз.

Каким бы трудоемким ни был этот процесс, результаты будут только положительными. Разработанная и обученная модель предоставляет прогноз в режиме реального времени и экономит ресурсы предприятия.