Сертификацию по ISO 55001 прошла компания EtihadWE из Эмиратов

  • Posted by admin

Etihad Water and Electricity (EtihadWE) получила сертификат соответствия ISO 55001:2024 для своей системы управления активами. 

Сертификация охватывает активы EtihadWE по передаче и распределению электроэнергии и воды. Ключевым аспектом является то, что система управления активами была разработана и внедрена полностью собственными силами компании EtihadWE.

«Получение сертификата ISO 55001:2024 представляет собой важную веху в нашем пути к операционному совершенству и управлению активами мирового класса», - заявил Абдулла Мохаммед Аль-Хемейри, главный операционный директор EtihadWE.

Etihad Water and Electricity (EtihadWE) это государственная компания ОАЭ, которая обеспечивает электроэнергией и питьевой водой северные эмираты страны (Аджман, Рас-эль-Хайма, Умм-эль-Кайвайн и Фуджейра). Компания управляет энергосетью, включающей более 15,000 километров линий электропередач и многочисленные высоковольтные подстанции по всей территории Северных Эмиратов. Компания также эксплуатирует, модернизирует и расширяет обширную сеть водоснабжения и трубопроводную инфраструктуру в северных эмиратах ОАЭ.

Предиктивное обслуживание: бенчмарк по эффективности применения

  • Posted by admin

Предиктивное (или прогнозное) техническое обслуживание с использованием искусственного интеллекта (ИИ) — это уже зрелая, проверенная технология, но она по-прежнему требует точности в развертывании, реалистичности в ожиданиях и строгости в измерениях. От этой технологии ожидают сокращения затрат на техническое обслуживание и рентабельности инвестиций. Важное значение имеет такой показатель, как горизонт прогнозирования отказа — от него в конечном счете зависит принципиальная возможность извлечения выгоды из данной технологии. 

Однако, несмотря на зрелость рынка, по-прежнему не хватает надежной точки отсчета. Какой реальной окупаемости инвестиций следует ожидать? Какие виды отказов действительно обнаруживает ИИ, а какие пропускает? Как соотносятся сроки упреждения и частота ложной тревоги в разных классах активов? 

Неправильно настроенные системы вызывают усталость от оповещений с ложной тревогой. Прогнозы остаточного срока службы, сделанные без достаточных данных для машинного обучения, вводят в заблуждение специалистов по планированию технического обслуживания. Прогнозы рентабельности инвестиций, основанные на тематических исследованиях поставщиков, а не на операционных показателях, разочаровывают финансовых директоров. 

Чтобы дать ориентир и ответить на эти вопросы, был проведен анализ данных, содержащихся в многочисленных отраслевых исследованиях, технической документации OEM-производителей, рецензируемых научных работах, а также полевые данные реальных внедрений, охватывающих четыре отрасли (нефтегазовая, энергетика, автомобилестроение, водоснабжение) и четыре критически важных класса оборудования: 

  1. центробежные насосы, 
  2. роторные компрессоры, 
  3. обрабатывающие центры с ЧПУ,
  4. силовые трансформаторы. 

Результаты анализа сведены в отчет, цель которого — помочь разобраться в ситуации и предоставить научно обоснованные данные, необходимые для принятия уверенных решений по инвестированию в проекты предиктивного технического обслуживания.

Сводка результатов анализа статистики применения предиктивного обслуживания: 

  • снижение затрат на техническое обслуживание - 20-40%,
  • горизонт прогнозирования отказов - 3-21 дней,
  • частота ложной тревоги после оптимизации - 3-10%,
  • окупаемость инвестиций - 12-24 месяцев.

В отчете еще много полезной информации, касающейся упомянутых выше классов оборудования:

  • типичные причины отказов с частотой их возникновения,
  • основные контролируемые параметры состояния,
  • экономический эффект в количественном выражении от применения предиктивного обслуживания,
  • матрица сравнения применимости и эффективности видов датчиков в разных классах оборудования,
  • варианты стратегии предупреждения отказов в зависимости от горизонта их прогнозирования.

Многие организации недоинвестируют в предиктивное техническое обслуживание, поскольку в их бизнес-планах учитывается только прямая экономия затрат на техническое обслуживание, при этом упускается 60–70% общей выгоды. В этой связи сформирована модель рентабельности инвестиций в предиктивное техническое обслуживание. Она учитывает выгоду по четырем направлениям: 

  1. прямая экономия затрат, 
  2. косвенные операционные выгоды, 
  3. снижение рисков,
  4. стратегические преимущества. 

Архитектура комплексной выгоды AI PdM

Категория выгоды Составляющие Доля в выгоде
Прямая экономия на техническом обслуживании Сокращение трудозатрат, комплектующих и расходных материалов 25–35%
Предотвращение простоев Потеря производства, затраты на перезапуск, штрафы 35–45%
Продление срока службы активов Отложенные инвестиции в замену активов 10–20%
Риск и соответствие нормативным требованиям Инциденты в сфере охраны труда и техники безопасности, экологические штрафы, страхование 10–15%
Энергоэффективность Оптимизированная загрузка, снижение потерь 5–10%

 

Снижение затрат на техническое обслуживание

Тип актива Экономия труда Экономия на запчастях Сокращение ТО Ключевой драйвер
Центробежные насосы 20–30% 25–40% 28–38% Оптимизация подшипников и уплотнений
Роторные компрессоры 25–35% 30–45% 30–42% Оптимизация работы клапанов и интервалов замены масла.
Станки с ЧПУ 18–28% 20–35% 22–38% Управление шпинделем и оснасткой
Силовые трансформаторы 30–40% 35–50% 35–45%

Анализ растворенных газов в масле (DGA)

 

Ошибка прогнозирования срока до отказа

Объект 30-дневный прогноз 90-дневный прогноз Лучший алгоритм Ограничивающий фактор
Подшипники насоса 12–20% 18–28% LSTM + физика Изменчивость нагрузки, история смазки
Клапаны компрессора 20–35% 30–50% Случайный лес Изменчивость состава газа
Подшипники шпинделя станков с ЧПУ 15–25% 22–38% CNN + вибрация Загрузка, зависящая от программы
Оснастка для станков с ЧПУ 8–15% Н/Д (горизонт в часах) Анализ спектра тока в реальном времени Изменчивость партий материалов
Изоляция трансформатора ±2–5 лет ±3–7 лет Температура +DGA-модель Историческая тепловая нагрузка неизвестна

Предиктивное обслуживание: проблема отсутствия контекста

  • Posted by admin

Стандарт ISO 55013:2024 и национальный ГОСТ Р 55.0.08–2025/ИСО 55013:2024 «Управление активами. Руководство по управлению активами данных» в числе прочего дает важную рекомендацию: процессы сбора данных должны быть нацелены на сбор не только самих данных об активах, но и сведений о контексте, в котором эти данные были собраны (например, принятые ранее решения или выполненные действия с активами и так далее). А процессы принятия решений на основе данных должны учитывать этот контекст.

В статье, доступной по ссылке, эта проблема рассматривается под углом организации предиктивного технического обслуживания и сбора данных о техническом состоянии. Корень проблемы: промышленные данные часто хранятся в отдельных, разрозненных системах. Платформы мониторинга состояния могут содержать данные о вибрации, температуре и смазке. В то же время, оперативная информация, такая как нагрузка, скорость, производительность, состояние процесса и производственный спрос, может храниться в системах SCADA, MES-системах и т.д. 

В результате аналитики часто оценивают данные о состоянии активов независимо от операционной среды, в которой они были получены. Например, на критически важном оборудовании появляется вибрационный сигнал, и обслуживающий персонал начинает анализ возможной неисправности, а спустя несколько дней выясняется, что оборудование исправно. Повышенные показания вибрации были вызваны не износом оборудования, а изменением условий эксплуатации. Данные были верны. Диагноз — нет.

Одна из фундаментальных реалий промышленного оборудования заключается в том, что машины не работают изолированно. На их поведение сильно влияют условия эксплуатации.

Уровень вибрации, считающийся приемлемым при работе под полной нагрузкой, может указывать на начинающуюся проблему при работе той же машины в условиях малой нагрузки.

Аналогично, рабочая температура 85°C может быть совершенно нормальной в периоды пиковой производственной нагрузки. Та же самая температура при низкой нагрузке может указывать на проблемы с охлаждением, смазкой или ненормальные условия нагрузки.

Анализ токов в двигателе представляет собой схожие проблемы. Изменения в характеристиках тока могут быть вызваны дефектами ротора, эксцентриситетом или механическими неисправностями. Однако они также могут отражать изменения в условиях технологического процесса, колебания нагрузки или режимах работы, не имеющие отношения к износу оборудования.

В каждом из этих примеров само измерение не вводит в заблуждение. Проблема возникает, когда измерение интерпретируется без понимания обстоятельств, при которых оно было проведено.

Контекст определяет значение. Без контекста специалисты по надежности рискуют сравнивать измерения, которые на самом деле не являются сопоставимыми.

Приведенные примеры еще раз подчеркивают важности интеграции данных об активах и построения единой информационной системы управления активами, включающей шлюзы со смежными системами, задающими контекст.

Сертификацию по ISO 55001 прошла индийская DMRC

  • Posted by admin

Delhi Metro Rail Corporation (DMRC) стала первой в Индии организацией метрополитена, получившей сертификат соответствия системы управления активами по станданту ISO 55001:2024. Область распространения системы - линия метро Мумбаи-3. 

Эта сертификация отражает сдвиг DMRC от традиционной практики технического обслуживания к стратегическому подходу, основанному на риске и модели жизненного цикла, предполагающей управление производительностью активов, рисками, затратами и долгосрочной стоимостью.

Структурированный, основанный на жизненном цикле подход помогает операторам метро лучше управлять расходами, снижать операционные риски и обеспечивать эффективное функционирование дорогостоящих активов в долгосрочной перспективе.

DMRC отвечает за эксплуатацию и обслуживание 33,5 км Линии-3 метро Мумбаи - это магистраль, соединяющая Колабу, Бандру и SEEPZ. Полномочия DMRC охватывают целый ряд критически важных объектов инфраструктуры и систем, включая подвижной состав, тягу, сигнализацию, телекоммуникации, станции, лифты, эскалаторы, транспортную и гражданскую инфраструктуру.

Об одной ошибке Root Cause Analysis

  • Posted by admin

В этой статье рассматривается реальный случай повторяющихся отказов поршневого компрессора на производственном предприятии. Опыт выполнения RCA (анализ коренных причин) показал, что некоторые проблемы с надежностью выходят за рамки технического обслуживания и требуют внимания к конструктивным решениям и фактическим условиям эксплуатации.

Программа технического обслуживания компрессора была составлена на основе рекомендаций поставщика. Воздушные фильтры и смазочное масло заменялись через определенные промежутки времени, проводились периодические проверки и мониторинг состояния оборудования, критически важные запасные части имелись в наличии, а команда технического обслуживания обладала достаточным опытом работы с оборудованием. Кроме того, регулярно планировались и выполнялись плановые работы по техническому обслуживанию, такие как проверка системы впуска, очистка охладителя и проверка вспомогательных систем. По результатам первичной проверки не было выявлено явных проблем в программе технического обслуживания.

После отказа компрессор был отремонтирован, но после непродолжительной работы снова произошел тот же отказ. После второго отказа интервал между плановыми работами по обслуживанию был сокращен, замена воздушного фильтра и некоторые виды технического обслуживания стали проводиться чаще.

Несмотря на эти меры, произошла третья авария — на этот раз после еще более короткого периода эксплуатации. Внимание переключилось на команду по обеспечению надежности. Главный вопрос заключался в том, почему проблема не была решена, несмотря на действия со стороны отдела управления проектами, ремонтные работы и неоднократные последующие действия.

Для изучения проблемы была сформирована межфункциональная команда из специалистов по техническому обслуживанию, эксплуатации и инжинирингу. Анализ RCA показал, что загрязнения во всасываемом компрессором воздухе приводили к попаданию частиц пыли в оборудование, что увеличивало износ и снижало чувствительность внутренних компонентов.

Также было установлено, что уровень запылённости на объекте превышает проектные возможности существующей системы фильтрации.

На основе результатов анализа первопричин были определены и реализованы несколько корректирующих мер:

  • сокращение интервала замены воздушного фильтра,
  • совершенствование инспекционной деятельности,
  • пересмотр процедур технического обслуживания с учетом пыльных условий эксплуатации.

Все корректирующие действия были реализованы и ожидалось, что отказы прекратятся. Однако они продолжились. Поэтому команда RCA снова собралась и провела более тщательный анализ реальных условий на объекте.

Дальнейшая оценка показала, что коренная причина была связана не с техническим обслуживанием, а с ограничениями в конструкции системы фильтрации. Фокусировка исключительно на совершенствовании программы технического обслуживания была ошибкой. На этом этапе команда начала смотреть на проблему под другим углом. Также стало ясно, что реальный уровень запыленности на объекте значительно выше, чем предполагалось изначально.

Увеличение интенсивности технического обслуживания лишь снизило частоту отказов, но более фундаментальная проблема — несовершенство конструкции системы впуска воздуха — никуда не делась. На этом этапе понимание проблемы командой начало меняться.

После выявления конструктивных ограничений результаты были представлены высшему руководству, и было рассмотрено несколько инженерных решений. В итоге перед основным фильтром воздухозаборника была установлена система предварительной фильтрации, чтобы уменьшить количество поступающей пыли и предотвратить быстрое засорение существующего фильтра.

Один из важных уроков этого случая заключается в том, что организации не должны рассчитывать на то, что ремонтные бригады сами решат все проблемы с надежностью. В некоторых случаях для долгосрочного улучшения ситуации могут потребоваться конструктивные изменения.