Интеллектуальная диагностика: как и зачем предприятиям переходить к ремонтам по состоянию

От ППР – к ремонтам по состоянию

В настоящее время большинство российских предприятий для ремонта сложного роторного оборудования (с вращающимися частями двигателей и рабочих машин) используют метод планово-предупредительного ремонта (ППР). Суть его проста - ремонт осуществляется после определенного срока работы оборудования (бытовой пример: замена масла в двигателе автомобиля раз в год или после 15 тыс. км пробега). Однако, на смену этому методу приходят более прогрессивные стратегии обслуживания, связанные с проведением ремонтов по состоянию. Этот метод предполагает, что корпоративная служба ТОиР (техническое обслуживание и ремонт) берется только за то оборудование, которое требует ремонта в тот или иной момент времени на основе проведенной диагностики. Если принят этот метод, то, получив информацию о состоянии оборудования, подразделения главного инженера могут принять обоснованные решения.

Для каждой единицы оборудования компания принимает свою стратегию обслуживания. Сейчас выделяют три основные стратегии организации ремонтов электрических и механических частей оборудования: помимо планово-предупредительного ремонта и ремонта по состоянию, в ряде случаев используется стратегия наработки на отказ (до тех пор, пока оборудование не выйдет из строя, в основном это применяется для некритичного оборудования). Например, если проводить аналогию с автомобилем, то планово-предупредительное обслуживание обычно используется в случае замены масла, ремонт по состоянию – при замене шины (оценив ее состояние по глубине износа протектора), а наработка на отказ – при замене стеклоочистителей и лампочек, - объясняет Константин Голубев, эксперт по промышленным решениям ИТ-компании Крок.

Стратегия предиктивного обслуживания и планы ремонтов

Наиболее прогрессивные подходы при выборе ремонта по состоянию связаны с диагностикой. Она может проводиться при обходах или удаленно, с помощью датчиков, установленных на оборудовании. Только комплексная диагностика позволяет проводить так называемое предиктивное обслуживание оборудования.

Можно выделить пять шагов перехода на предиктивное обслуживание (стратегия перехода):

• выделить на предприятии специалистов по надежности, которые будут курировать предиктивное обслуживание;
• категоризировать оборудование, разложив его по критичности и приоритетам;
• определить стратегию обслуживания для каждой единицы оборудования, основываясь на его критичности и контексте работы (наличия резерва);
• выбрать контролируемые параметры для отслеживания состояния оборудования (для метода ремонта по состоянию);
• выбрать конкретные системы и методы диагностики для отслеживаемых параметров оборудования.

Чтобы определить, по какой стратегии будет обслуживаться то или иное оборудование, в первую очередь необходимо разработать классификаторы, то есть создать список оборудования и разнести его по уровням критичности. Уровень критичности определяется, во-первых, по тому, как данное оборудование может влиять на жизнь и здоровье персонала, во-вторых, по тому, как оно влияет на аварийность, а в-третьих, по тому, как оно влияет на непрерывный производственный процесс, - комментирует Константин Голубев.

Для классификации чаще всего используют традиционную методику RCM2. В ней описано, каким образом категорировать оборудование и относить его к определенному уровню критичности, также в этом международном стандарте содержатся рекомендации о том, какую стратегию для какого оборудования и в какой момент времени выбрать. Витрина данных НОТА ВИЗОР для налогового мониторинга 2.1 т

По словам Константина Голубева, на эту методику важно опираться потому, что, помимо критичности, есть такой важное понятие, как контекст работы оборудования. Дело в том, что часто есть оборудование, которое зарезервировано. Например, у компании может быть два насоса: один рабочий, а второй стоит в резерве. Если первый насос выходит из строя, то включается второй, и ничего страшного не происходит.

В таком случае критичность оборудования считается не очень высокой, поскольку оно зарезервировано. Но когда первый насос выходит из строя, и мы переходим на второй насос, то этот второй насос тут же получает статус критичного оборудования, - говорит эксперт.

Уровень критичности оборудования не всегда зависит от его сложности. Например, может быть маленький дешевый насос, который работает в составе определенной установки, но если он выйдет из строя, не имея резерва, то вся установка выходит из строя. Это очень критично для производственного процесса, так что работу такого насоса надо регулярно отслеживать.

Для сверхкритичного оборудования, например, для турбогенераторов электростанций, заказчики пока предпочитают вести планово-предупредительный ремонт, потому что, во-первых, он основывается на рекомендациях завода-изготовителя, а, во-вторых, предполагает полное выполнение предписаний Ростехнадзора и других органов.

В случае с ППР обычно верстается план ремонтов на год. Далее под этот план выделяются бюджеты, программа утверждается, а потом ежемесячно и ежеквартально этот план актуализируется. Ревизия и уточнение плана требуются потому, что часть оборудование решили ремонтировать позднее, что-то отремонтировали раньше, что-то не успели отремонтировать.

Нюансы мониторинга

Определившись с тем оборудованием, которое будет обслуживаться по состоянию, надо решить, каким будет это состояние. Здесь целесообразно для каждой единицы оборудования определить свой набор критериев. Например, состояние насоса можно отслеживать по уровню вибрации, по нагреву, по уровню издаваемого шума, по цвету и объему подтекаемого масла. По каждому из этих параметров можно проставить три уровня состояния – «хороший», «удовлетворительный», «неудовлетворительный». Далее принимается решение о том, как эти параметры контролировать – с помощью систем диагностики или классическим способом, используя периодические обходы оборудования. Затем выбранные параметры постоянно контролируются, и специалисты по надежности на их основе принимают решения о состоянии оборудования и о том, нужно ли его ремонтировать.

В случае ППР, компании необходимо установить системы мониторинга, предотвращающие аварии оборудования. Например, для определения уровня критических вибрации такой системе можно задать пороговые значения – в случае их превышения система сигнализирует, чтобы не случилось аварии. Можно настроить систему так, чтобы она подавала сигнал на выключение оборудования при превышении пороговых значений определенных параметров.

Методы предиктивной диагностики

В отличии от систем мониторинга и аварийных защит, предиктивная диагностика позволяет выявить дефект на ранней стадии, то есть до того, как он разовьется до критического уровня.

Машинное обучение

Самый интересный на сегодня метод, который в той или иной степени пытаются опробовать внедрить на многих предприятиях – машинное обучение, то есть использование нейронных сетей и возможностей искусственного интеллекта. Это позволяет анализировать исторические данные и создавать модели машинного обучения.

Чтобы применить этот метод, нужна статистика, то есть набор исторических параметров работы оборудования. Для формирования данных требуются системы сбора информации, которые считывают технологические параметры с оборудования и передают их на сервер долговременного хранения. Накопив определенную базу данных (желательно за несколько лет), можно формировать статистику и проводить машинное обучение, строя различные предиктивные модели.

Обычно такие модели основаны на исторических событиях: если у нас когда-то случалась такая-то авария, то мы анализируем то, какие технологически события и значения технологических параметров этой аварии предшествовали и создаем модель, - рассказывает Константин Голубев. - Если эта модель говорит, что в настоящий момент «поведение» оборудования такое же, как перед аварией, случившейся несколько лет назад, то, скорее всего, скоро опять случится эта авария. Но если такой аварии не было, то мы этот дефект просто пропустим, так как нам не на чем обучать модель. Поэтому, зачастую, применяется противоположный подход: здесь мы тоже берем исторические данные, но говорим, что на выбранных промежутках времени наше оборудование работало нормально и обучаем модель на этих шаблонах «нормального поведения». Если какой-то параметр начинает выходить за пределы этой нормы, то это ненормальное состояние. То есть мы обучаем модель на норме, и если что-то выходит за пределы этой нормы, модель нам сигнализирует о необходимости более детальной проверки и диагностики оборудования.

Таким образом, метод машинного обучение имеет ряд недостатков. В частности, он требует достаточно глубоких исторических данных, а с ними обычно на предприятии сложно. Чтобы эти данные получать, необходим высокий уровень автоматизации. Кроме того, мы не можем описать все дефекты, которые не встречались в истории. Если же мы определяем ненормальное состояние, то нужно каждый раз разбираться: что же именно выходит за пределы нормы и по какой причине? Получается, что для каждого типа оборудования нужен свой R&D проект: взять исторические данные, очистить их, выдвинуть гипотезы, построить модели. Это достаточно трудоемкий процесс. Более того, эти модели надо постоянно переобучать, поскольку оборудование постоянно ремонтируют, какие-то характеристики меняются, и вы должны переобучить модель на новое состояние.

Вибродиагностика

Вибродиагностика – другой популярный метод диагностики для вращающегося роторного оборудования. Он довольно хорошо проработан и зафиксирован в документах Ростехнадзора. Поэтому предприятия склонны ему доверять и реализовывать на практике. Суть метода вибродиагностики в том, что на оборудование устанавливают датчики, которые контролируют вибрацию. На основании полученной от них информации делается вывод о состоянии механической части оборудования. Например, вибродиагностика позволяет определить, есть ли проблемы в приводе и подшипниках. Основной недостаток этого метода состоит в том, что он не позволяет контролировать электрическую часть, кроме того, требуется установка датчиков. Но есть оборудование, например, погружные скважинные насосы, которое практически невозможно обвесить датчиками.

Система автоматизированной интеллектуальной диагностики (САИД)

Один из методов предиктивной диагностики – использование умной системы на основе специального контроллера. Система подключается к питающим проводам через трансформаторы тока и напряжения, протягивается линия Ethernet, разворачиваются автоматизированные рабочие места для специалистов по качеству. С помощью этой системы специалисты снимают спектрограмму и на основе ее анализа получают возможность выявления дефектов как в механической, так и в электрической части. Также система может быть настроена таким образом, чтобы автоматически посылать оповещения о выявленных проблемах в работе оборудования.

Компания КРОК разработала такую Систему автоматизированной интеллектуальной диагностики (САИД). В питающей ячейке выбранной единицы оборудования устанавливается контроллер, который следит за работой этого оборудования в режиме 24/7. В контроллере зашиты некоторые нейросети и модели, которые позволяют обучиться на основе исследования конкретной единицы оборудования и выявить пороговые значения, отслеживая спектрограмму. После того как проведено обучение, прибор переходит в режим мониторинга.

В САИД есть функция, которой лишены большинство диагностических систем, - определение срока работы оборудования до тех пор, пока дефект не достигнет критического уровня. Это значит, что специалист может определить, сколько у него есть времени до вывода оборудования в ремонт. Система на основе экстраполяции снакопленных в ней исторических данных позволяет дать достаточно точный прогноз, - отмечает Константин Голубев.

Особенность использования САИД связана с тем, что, в отличие от систем на основе метода вибродиагностики, когда датчики установлены на конкретную единицу оборудования, система определяет место образования дефекта достаточно условно. Иными словами, с помощью САИД можно выявить лишь узел, в котором возникает проблема, а конкретную деталь с дефектом выявить трудно. Поэтому компаниям важно использовать гибкую стратегию. КРОК рекомендует заказчикам придерживаться такой методики: если САИД сигнализирует, что с оборудованием возникли проблемы, тогда компании нужно выслать на место специалиста с портативной системой вибродиагностики. Там специалист ставит датчики на магнитах и определяет, в каком узле проявился дефект. Взяв на вооружение САИД, не надо все обвешивать датчиками и постоянно направлять людей для обследования оборудования – можно спокойно контролировать оборудование и посылать специалистов на место только в случае возникновения проблемы.

Чтобы потенциальные заказчики убедились в достоинствах САИД, специалисты КРОК практикуют выездные апробации системы у заказчиков. Например, САИД был успешно проверен в крупнейших генерирующих компаниях, в одном из крупнейших региональных водоканалов, в нефтедобывающей компании.

Приехав на место с чемоданчиком, в котором находится комплекс САИД, мы делаем диагностику оборудования, далее оно выводится в ремонт, а потом результаты нашей диагностики сравниваются с тем, что обнаружено при вскрытии оборудования в процессе его ремонта. Все те дефекты, которые были обнаружены на апробациях, оказались подтверждены актами вскрытия оборудования. Это дает нам право говорить, что наша методика действительно работающая. Она мультиотраслевая, то есть применима к разным видам оборудования и отраслевым спецификам его работы, - подчеркивает Константин Голубев.

Экспертная оценка бизнес-эффектов от использования САИД

• Экономия электроэнергии – от 2% до 5%: достигается за счет того, что использование САИД не допускает развитие критических дефектов в электрическом оборудовании, а значит можно быть уверенным в том, что не будут возникать утечки электроэнергии и короткие замыкания, оборудование не будет потреблять лишнюю электроэнергию.
• Увеличение средней производительности оборудования – на 5%. Благодаря интеллектуальной системе оборудование всегда находится в нормальном состоянии, не допускается ухудшение его характеристик, то есть поддерживается высокий КПД.
• Снижение объема планово-предупредительных работ – до 30%. Такой эффект достигается благодаря переходу к ремонтам по состоянию. В результате реализации такой стратегии компания перестает выполнять лишние планово-предупредительные ремонты, то есть начинает ремонтировать только то, что необходимо.
• Снижение эксплуатационных расходов – на 10%. С помощью САИД, компании не надо постоянно направлять обходчиков к оборудованию, она не тратится на дополнительные замеры, а просто спокойно контролирует состояние механизмов и электрической части.

Таким образом, Система автоматизированной интеллектуальной диагностики позволяет бизнесу реализовать простой и универсальный метод контроля текущего состояния оборудования, что дает реальную возможность перехода к новым, более эффективным стратегиям ремонтов и обслуживания.