Od lat producenci polegają na danych procesowych, aby kierować operacjami i optymalizować efektywność. Dane procesowe pomagają utrzymać właściwy kurs, ale nie zawsze pokazują, kiedy zbliża się problem. W tym miejscu z pomocą przychodzą dane z zakresu utrzymania predykcyjnego (PdM). Narzędzia do monitorowania stanu, takie jak analiza drgań, czujniki jakości oleju czy termografia, dostarczają wczesnych sygnałów ostrzegawczych o pogarszającym się stanie technicznym urządzeń.
Jednak dane procesowe i predykcyjne często są od siebie odseparowane, co powoduje, że organizacje tracą szanse na uniknięcie przestojów i dokonanie strategicznego przejścia od identyfikacji problemów do proaktywnego utrzymania ruchu. Wyzwanie to wynika z istnienia odrębnych silosów danych, charakterystycznych dla reaktywnego podejścia do konserwacji.
Dlaczego odseparowane silosy danych stanowią problem
Dane procesowe są zazwyczaj gromadzone automatycznie i przechowywane w dedykowanych systemach oprogramowania. Wykorzystuje się je do identyfikacji najbardziej wydajnych cykli produkcyjnych, tzw. „złotych partii” (ang. golden batch).
Z kolei dane PdM często są przechowywane w innych systemach, co utrudnia powiązanie kondycji technicznej maszyn z warunkami procesowymi. Brak interoperacyjności między silosami danych uniemożliwia inżynierom niezawodności odkrycie głębszych zależności i ukrytych przyczyn awarii.
Przykładowo: wirnik pompy może zostać uszkodzony w wyniku kawitacji. Narzędzia PdM mogą wykryć uszkodzenie, ale nie powiedzą, dlaczego do niego doszło. Przyczyna leży w warunkach operacyjnych, a nie mechanicznych. Tylko dane procesowe mogą pokazać, że w danym momencie ciśnienie i przepływ przyczyniły się do awarii.
Połączenie danych PdM z danymi procesowymi pozwala całkowicie uniknąć tego typu zdarzeń.
Unikanie pułapki jeziora danych
Wiele firm zakłada, że wystarczy zebrać wszystkie dane w tzw. jeziorze danych i przeanalizować je później. Problem w tym, że „później” często nigdy nie nadchodzi, a takie podejście rzadko przynosi realną wartość.
Zamiast tego warto strategicznie określić, które dane są naprawdę potrzebne do przewidywania awarii i ich przyczyn. W tym kontekście doskonale sprawdza się metodologia analizy awarii oparta na danych (Data-Oriented Failure Analysis, DOFA), wywodząca się z filozofii utrzymania ruchu opartego na niezawodności (Reliability-Centered Maintenance, RCM).
DOFA pomaga zidentyfikować, które dane z czujników, takie jak drgania, temperatura czy stan oleju, są rzeczywiście przydatne w przewidywaniu i zapobieganiu awariom. Jeśli potraktujemy wszystkie dane jak ryby w jeziorze, to właśnie RCM i metodologia DOFA pomagają wyłowić te najbardziej wartościowe.
Prawdziwą barierą nie jest technologia, lecz ludzie
Choć integracja starszych systemów może stanowić wyzwanie, największą przeszkodą dla wdrożenia PdM są często czynniki kulturowe. Sukces konserwacji predykcyjnej zależy od współpracy między działami operacyjnym, IT, inżynierii i zakupów. Przejście od tradycyjnych ról i obowiązków do współpracy opartej na danych i technologiach cyfrowych bywa dla wielu osób trudne.
Ludzie często obawiają się podejmowania błędnych decyzji przy użyciu nowych narzędzi lub martwią się tempem zmian w środowisku cyfrowym. Pokonanie ludzkiego oporu wobec zmian może znacznie przyspieszyć proces wdrażania PdM w organizacji.
Jak zrobić kolejny krok
Czy Twoja organizacja jest gotowa przyjąć zasady PdM? Pierwszym krokiem jest połączenie danych procesowych i predykcyjnych. Nie trzeba od razu przebudowywać całego systemu. Zacznij od oceny, gdzie i jak przechowywane są dane oraz czy są dostępne i możliwe do współdzielenia. Następnie poszukaj rozwiązań, które umożliwią integrację danych PdM z danymi procesowymi.
Kolejnym krokiem jest analiza zespołu i ocena, czy pracownicy są gotowi na zmianę. Inwestycja w szkolenia oraz współpraca z partnerem oferującym zintegrowane i elastyczne rozwiązania może przynieść znacznie większą wartość niż zakup najnowszych czujników czy aplikacji.
Przyszłość utrzymania ruchu polega na zapobieganiu przewidywalnym awariom. Aby to osiągnąć, wszystkie systemy i ludzie muszą działać w pełnej harmonii.
Jeśli chcesz zobaczyć, jak może to wyglądać w Twojej organizacji, Poznaj nasze rozwiązania w zakresie Predictive Maintenance tutaj.
