Проблема качества данных для управления активами имеет комплексный характер и единственного рецепта ее решения не существует. Как правило, решение включает в себя систему мер (организационных и технических). В статье на известном ресурсе Reliabilityweb рассмотрен один аспект этой проблемы: качество собираемых операторами данных снижается, если они не понимают, зачем это делается.

В рассмотренной ситуации типичны вопросы операторов: 

• «Я трачу часы на запись этих показаний, но никто их никогда не просматривает. Зачем я это делаю?»,
• «Я могу сказать вам, исправен ли насос, за 30 секунд, просто послушав его. Зачем мне регистрировать эти десять показателей?».

Если не ответить на эти вопросы, то невозможно будет эффективно руководить. Операторы — это не просто «сборщики данных», они являются первой линией обеспечения исправности оборудования. Если они не видят ценности этого процесса, мы не можем ожидать от них необходимой тщательности.

Пример решения этой проблемы на одном из предприятий. Они решили ее не с помощью дополнительного программного обеспечения или более строгих требований к работникам, а с помощью прозрачности. Они относились к своим операторам как к партнерам в обеспечении надежности. Вот как они это сделали:

Обучение и инвестиции: Они отошли от подхода «просто снимайте показания» к объяснению того, почему данные важны. Они показали операторам, как их полевые данные в сочетании с другими аналитическими данными предприятия позволяют инженерам по надежности проводить расширенную диагностику. Когда оператор понимает «общую картину», его восприятие задачи меняется с бремени на вклад.
Создание системы обратной связи: на предприятии разработан процесс, позволяющий операторам сообщать об аномалиях. Если оператор замечает определенную тенденцию или тревожный звук, система должна подтвердить это, отследить и — что наиболее важно — предоставить обратную связь о результате.
Периодический пересмотр маршрутов: Маршруты обходов часто разрабатываются по принципу «настроил и забыл», несмотря на то, что выполняются тысячи раз в год. Нужно позволить операторам вносить предложения по улучшению маршрутов. Корректировка маршрутов на основе отзывов операторов позволила предприятию сэкономить ценное время и, что более важно, укрепить доверие внутри организации.
Покажите результат: Когда операторы видят, что их рекомендации отслеживаются и выполняются, качество их отчетов естественным образом улучшается. Данные, которые они собирают, должны использоваться. Тогда они перестают быть пассивными наблюдателями и начинают активно участвовать в обеспечении надежности. 
Обучение работе с технологиями: Технологии хороши ровно настолько, насколько хорош пользователь. Распространенная ошибка — считать, что инструменты инструменты для обходов оборудования достаточно интуитивно понятны, чтобы операторы могли разобраться в них без дополнительного обучения. Это приводит к снижению качества данных и разочарованию. Обучение никогда не должно быть второстепенным вопросом. Будь то внедрение нового мобильного устройства или прием на работу нового сотрудника, обучение должно быть тщательным. Операторы должны в полной мере владеть всеми функциями инструмента. Они должны быть уверены в своих силах при использовании инструмента для выполнения своих задач.
Результаты: Культура надежности, когда операторы становятся частью процесса, приводит к глубоким изменениям. Количество высококачественных, действенных рекомендаций увеличивается. Время от выявления проблемы до ее решения сокращается, поскольку обратная связь замыкается и становится надежной.

В конечном счете, обеспечение надежности — это командная работа. Если вы хотите улучшить качество данных вашего предприятия и эффективность вашей программы обеспечения надежности, начните с устранения коммуникационного барьера.

Вывод: Устраните разрыв! Ваши операторы — ваши лучшие активы. Если вы инвестируете в них, объясняете им «почему» за данными стоят определенные задачи и даете им право голоса при разработке ваших процессов, вы получаете не только точные показания, но и культуру постоянного совершенствования и ответственности, которую не может обеспечить ни один программный пакет.

1. Usability (Пригодность). Данные применимы в рамках одного или нескольких бизнес-процессов или при принятии решений.
2. Precision (Детализация). Данные фиксируются с той степенью детализации, которая требуется для бизнес-процессов.
3. Timeliness (Своевременность). Данные обновляются с частотой, достаточной для удовлетворения бизнес-требованиям.
4. Accuracy (Точность). Значение данных точно отражает реальные объекты или события.
5. Nonduplication (Уникальность). Каждая запись данных уникальна с точки зрения используемого способа идентификации.
6. Availibility (Доступность). Данные доступны, их легко извлечь и интегрировать в бизнес-процессы.
7. Validity (Валидность). Данные соответствуют установленным требованиям и получены из проверяемого источника.
8. Consistency (Согласованность). Данные, хранящиеся в разных местах, имеют единообразную структуру и представление.
9. Completeness (Полнота). В записях нет пропущенных полей, а в наборах данных — пропущенных экземпляров.

Большинство руководителей служб технического обслуживания стремятся к одному и тому же: меньше неожиданностей, более безопасная работа, большее время безотказной работы и меньшие потери средств.

Прогнозное техническое обслуживание обещает все четыре аспекта, и почти каждая компания, предлагающая его, рисует одну и ту же картину: кривая зрелости, где реактивное обслуживание находится внизу, прогнозное — наверху, а стрелка указывает вверх и вправо.

Однако пятьдесят лет исследований выявили иную суть зрелого технического обслуживания, и вот она. Зрелые организации используют продуманное сочетание реактивных, превентивных и прогнозных стратегий, выбираемых для каждого актива и каждого вида отказов. Зрелость заключается в качестве принимаемых решений и данных, лежащих в их основе.

Момент, который обычно упускается из виду при построении кривых зрелости технического обслуживания: для некоторых видов отказов правильным результатом является полное отсутствие планового технического обслуживания. Разница между уровнем 1 и уровнем 5 в модели зрелости технического обслуживания заключается в том, является ли реактивная стратегия стратегией, которую вы осознанно выбираете для каждого класса активов, или стратегией по умолчанию, которая выбирает вас.

В руководстве Министерства энергетики США по передовым методам эксплуатации и технического обслуживания аналогичный тезис подкрепляется цифрами. В нем рекомендуется использовать реактивный подход к обслуживанию недорогого, некритичного и резервированного оборудования, а также указывается, что структура высокоэффективного технического обслуживания составляет менее 10 процентов реактивного, от 25 до 35 процентов профилактического и от 45 до 55 процентов прогнозного обслуживания.

Уровень зрелости устанавливается для каждого класса активов и каждого вида отказов, а не для всего предприятия в целом. Упаковочные машины на конечной стадии линии с мониторингом вибрации могут находиться на 4-м уровне (проактивное обслуживание), в то время как клапаны в двух зданиях от них находятся на 2-м уровне (профилактическое плановое обслуживание), и оба варианта могут быть правильным решением. Усреднение по всему предприятию препятствует решениям, которые действительно имеют значение.

Опрос почти 700 специалистов и руководителей по техническому обслуживанию показал, что 47% из них столкнулись с невосполнимой потерей знаний после увольнения сотрудника. Семьдесят четыре процента респондентов заявили, что в их организациях есть важнейшие активы, которые зависят от знаний одного человека.

Две трети специалистов по техническому обслуживанию заявили, что лично обладают важными знаниями, которые нигде не задокументированы в системах их организации.

Результаты исследования подчеркивают растущую проблему, поскольку опытные специалисты уходят на пенсию или покидают компанию, а предприятиям трудно найти им замену. Знания о поведении оборудования, повторяющихся проблемах, процедурах ремонта и методах технического обслуживания могут накапливаться годами работы с техникой, но могут никогда не попасть в официальные записи о техническом обслуживании.

Крупные отделы технического обслуживания (с численностью персонала от 51 до 100 сотрудников) на 50% чаще, чем в среднем, сообщали о потере знаний, которые невозможно было восстановить после увольнения сотрудника.

Исследование также показывает, что предприятия по-прежнему больше обеспокоены наличием достаточного количества квалифицированных специалистов, чем заменой этих работников искусственным интеллектом. Когда руководителей служб технического обслуживания спросили, какое улучшение окажет наибольшее влияние на их бизнес, они поставили наём и удержание квалифицированных техников выше искусственного интеллекта.

На портале "Промышленные страницы" опубликована статья «Российское промышленное ПО: интеграция в гетерогенную среду» с комментариями НПП СпецТек.
 
В комментарии НПП СпецТек показана некоторая шизофреничность позиции государства в вопросах импортозамещения ПО. С одной стороны, российский законодатель фактически мотивировал крупные промышленные предприятия не покупать лицензионное ПО на рынке, а разрабатывать его самостоятельно или по заказу, автоматически получая исключительные права на заказную разработку. Мотивация здесь состоит в том, что согласно ч. 6 п. 3 ст. 257 Налогового кодекса РФ все затраты на самостоятельное создание ПО принимаются к учету с коэффициентом 2 (включая затраты на внедрение), а значит на удвоенную сумму всех расходов будет уменьшаться налоговая база по налогу на прибыль. А вот если предприятие приобретает лицензию на использование готового российского ПО, то с коэффициентом 2 принимается к учету только стоимость лицензии, а затраты на внедрение, составляющие 70 или более процентов от цены проекта (на языке закона – на адаптацию и модификацию приобретенного ПО), учитываются здесь с коэффициентом 1 (пп.26 п.1 ст. 264 Налогового кодекса РФ).

А с другой стороны государство в лице Минцифры РФ в целях государственной поддержки отечественных разработчиков неоднократно пыталось ограничить самостоятельную разработку, регулируя вопросы финансирования такой разработки и включения самостоятельно разработанного софта в Единый реестр отечественного ПО. Но промышленные корпорации каждый раз находят обходные пути. 

Таким образом, государство сначала мотивирует предприятия к самостоятельной разработке ПО, а потом с этим борется. Объяснение этой ситуации, вероятно, лежит в плоскости противоборства различных лоббирующих сил. В этом смысле самое свежее решение «о государственной поддержке» – это вступившие в силу с 1 марта 2026 года «Правила формирования и ведения перечня российских программ для ЭВМ и баз данных, разработанных и используемых для собственных нужд российскими юридическими лицами». 

Сведения о включенном в этот перечень софте являются закрытыми и не подлежат опубликованию, а сам софт вносится в этот перечень по решению Правительственной комиссии, а не Минцифры. Ведение этого перечня узаконено соответствующим федеральным законом, которым также предусмотрено, что если законом будет установлено требование об использовании программы из Единого реестра российских программ для ЭВМ, то это требование считается выполненным при использовании программ из этого нового перечня.

Фактически создан параллельный Единому реестру перечень, статус которого приравнен к Единому реестру. Софт без включения в Единый реестр может поставляться в качестве отечественного, в том числе для использования в критической информационной инфраструктуре. С попытками ограничить внутренние разработки промышленных корпораций покончено.

Фото: «ПромоГрупп Медиа»