Автоматизация контроля износа оборудования и прогнозов: с нуля и исправление чужих ошибок. Кейсы.
Кейс 1. Автоматизация контроля износа оборудования "с нуля"
На производстве металлоизделий была постоянная проблема: оборудование ломалось внезапно, приводя к простоям и увеличению затрат на ремонты. Задача — настроить автоматизацию контроля износа и прогнозирования поломок на базе 1С ERP, чтобы минимизировать непредвиденные поломки и повысить эффективность обслуживания.
- Сбор требований и анализ процессов. Мы провели встречи с руководством и инженерами, чтобы понять, какие параметры критичны для контроля. Составили перечень оборудования и выделили ключевые параметры эксплуатации: наработка, температура, вибрация.
- Разработка архитектуры решения. Создали справочник "Оборудование" и настроили регистр сведений для хранения параметров эксплуатации. Разработали алгоритм расчета износа, учитывающий накопленную наработку и другие параметры эксплуатации.
- Реализация прогнозирования поломок. Построили модель прогнозирования на основе линейной экстраполяции, используя данные о текущем уровне износа для расчета даты следующего отказа. Настроили уведомления для ответственных сотрудников при достижении критических значений.
- Тестирование и внедрение. Сначала протестировали решение на одном участке производства, получили положительные результаты: снизилось количество незапланированных простоев на 30%. После этого система была внедрена на всех участках.
Мы выбрали подход поэтапного тестирования и внедрения, чтобы минимизировать риски и учесть особенности каждого участка производства. Это позволило выявить и оперативно устранить возможные проблемы на начальном этапе.
Кейс 2. Исправление чужих ошибок при автоматизации контроля износа
На производстве стройматериалов уже была внедрена система учета параметров эксплуатации в 1С УПП, но она работала некорректно: износ рассчитывался неправильно из-за ошибок в формуле, а прогнозы поломок не соответствовали реальности. В результате оборудование часто выходило из строя, несмотря на регулярные ТО.
- Аудит системы. Мы проанализировали текущую конфигурацию и обнаружили, что ошибки возникали из-за неправильно настроенного алгоритма расчета и отсутствия нормализации данных по параметрам. Прогнозирование поломок было слишком упрощенным и не учитывало важные факторы, такие как частота обслуживания и изменения условий эксплуатации.
- Исправление конфигурации. Мы обновили алгоритм расчета износа, добавив точные коэффициенты и учтя данные о ремонтах. Переписали логику прогнозирования, применив более сложную модель, включающую анализ временных рядов и учёт исторических данных по поломкам.
- Оптимизация уведомлений. Настроили гибкую систему оповещений для разных уровней критичности износа. Добавили отчёты по прогнозируемым поломкам и эффективности ремонтов, чтобы оценивать результативность изменений.
- Тестирование и внедрение. Провели тестирование исправленного решения на пилотной линии, после чего внесли дополнительные корректировки и распространили на все производственные линии.
При исправлении ошибок чужой автоматизации важна гибкость: нельзя сразу менять всё, иначе риски возрастают. Мы начали с анализа и небольших улучшений, чтобы проверять каждое изменение и убедиться в его эффективности, а затем постепенно внедрили обновления на всех линиях.
Пишите. Все настроим и исправим.