Тенденция к возвращению промышленных производств в страны «золотого миллиарда» породила несколько лет тому назад концепцию «Индустрии 4.0». В ее основе лежит сбор разнообразной информации о станках и производимой продукции с целью последующего анализа для повышения качества и производительности труда.
В рамках выставки «Металлообработка» 26 мая прошла конференция «Эффективное производство 4.0». Уже по названию понятно, что участники данного мероприятия решили переосмыслить иностранную концепцию «Индустрии 4.0» применительно к российским реалиям. Хотя речь идет о металлообработке, материалы этой конференции представляют интерес и для специалистов по электротехнике. Во-первых, обсуждавшиеся технологии применяются в том числе и для изготовления деталей электрических приборов. А, во-вторых, концепция обслуживания оборудования по текущему состоянию приобретает все более широкое применение не только применительно к станкам, но и к электроэнергетическому оборудованию.
Сравнение способов обслуживания
Максим Кандлин, директор по развитию компании «Шпиндель-сервис», рассказал о способах технического обслуживания (ТО) оборудования на примере шпинделей токарных станков.
Реактивное ТО подразумевает осуществление действий по обслуживанию, когда произошли определенные события (например, поломка шпинделя). Недостаток данного способа, что называется, лежащий на поверхности — непредсказуемость моментов, когда придется останавливать станок для обслуживания. Но есть и еще одна причина, которую отмечают специалисты — изношенная деталь станка до того, как обнаружат поломку, может испортить и другие детали, с которыми она взаимодействует. И стоимость деталей, которые будут поломаны таким образом, может оказаться в несколько раз больше стоимости изношенной детали.
Планово-предупредительное ТО предусматривает проведение работ по обслуживанию станка согласно заданному расписанию. Данный способ является дорогостоящим, кроме этого, он снижает эффективность использования оборудования.
ТО по состоянию представляет собой оптимальный вариант. В этом случае на основе анализа состояния деталей делается вывод о времени проведения технического оборудования. При традиционном подходе для реализации указанного метода требуется задействовать опытных специалистов. Но цифровизация позволяет в данном случае обойтись без них.
Прескриптивный подход
Сейчас производство на многих заводах расширяется, требуется закупка новых станков. Продукция из недружественных стран стала недоступной из-за санкций, а отечественные станкостроители пока не могут изготовить многие виды оборудования. Остается приобретать станки в странах Юго-Восточной Азии. Как отметил в своем докладе продакт-менеджер ГК «Цифра» Александр Фокин, опыта обслуживания таких станков у наших предприятий пока нет. На все это накладываются нехватка запчастей для приобретенных ранее западных станков и постепенное снижение квалификации сотрудников. Для решения перечисленных проблем ГК «Цифра» создала комплекс IT-продуктов «Диспетчер». В нем, помимо предиктивного (прогнозирование неисправностей), введен также прескриптивный подход к техническому обслуживанию и ремонту. Суть прескриптивного подхода заключается в том, чтобы не просто предсказать момент, когда станку потребуется TO или ремонт, а еще и назначить данные мероприятия на такое время, чтобы они не мешали производственному процессу в масштабах всего предприятия. Делается это следующим образом. Если в текущем режиме эксплуатации станка не удается попасть в удобное временное «окно» для ремонта, система ищет способы продления времени работы оборудования в исправном состоянии. В качестве мер могут быть предложены корректировка технологических процессов или же ограничение режимов работы станка с целью снижения его износа. Реализация прескриптивного подхода требует обязательного использования искусственного интеллекта.
Вибродиагностика
Александр Фокин также рассказал о вибродиагностике, используемой в «Диспетчере». Наиболее подвержены износу в станках шпиндели, а также шарико-винтовые передачи. Новые и изношенные детали по-разному вибрируют при вращении. Определенным частотам вибрации соответствуют свои скрытые дефекты. Кроме этого, другие детали, вибрируя, могут снижать ресурс исследуемой детали. Если записать вибрации элементов оборудования и провести их анализ с учетом прежних отказов, можно с достаточно высокой точностью спрогнозировать момент выхода деталей из строя.
Пока система прогнозирования поломок опробована только для шпинделей. Уже удалось достичь точного прогнозирования на 90 дней вперед. На момент написания этой статьи система требовала участия квалифицированных экспертов при анализе данных. Но уже сейчас ведутся работы по внедрению машинного обучения на примерах вибраций различных образцов деталей. И уже в ближайшее время прогнозы по времени их отказа будет делать искусственный интеллект без участия людей.
Доклад заместителя технического директора ОКБ «Кристалл» Сергея Митягина был посвящен внедрению методики оценки состояния оборудования по создаваемой им вибрации. В условиях санкций время доставки запасных частей к станкам увеличилось. Соответственно, надо заранее планировать закупки деталей в подменный фонд, для чего необходимо точно прогнозировать моменты их выхода из строя. Закупать же лишние детали «на всякий случай» экономически невыгодно.
На ОКБ «Кристалл» для прогнозирования поломки деталей были внедрены программный комплекс «Диспетчер» и мобильная система вибромониторинга «Диамех». Пока рано говорить о результатах, но в КБ «Кристалл» надеются на отдачу от внедрения уже в ближайшем будущем. Но уже сейчас мониторинг вибраций в ежедневном режиме позволяет обнаружить неправильное использование оборудования персоналом. Основной проблемой на предприятии считают необходимость задействовать специалистов при анализе данных. И ждут наступления момента, когда этим будет заниматься искусственный интеллект.
Прогнозирование отказов на основе анализа вибраций используется и в платформе Cyberstudio, созданной компанией CyberPhysics в сотрудничестве с учеными НИТУ «МИСИС». О платформе рассказал в своем докладе генеральный директор CyberPhysics Сергей Николаев.
Платформа Cyberstudio внедрена во многих отраслях, в том числе и в энергетике. Эти отрасли объединяет наличие в них непрерывных производств. Там она используется для предиктивной аналитики состояния ТЭС. Решение внедрено уже на 10 объектах энергетики, экономия операционных затрат на каждой ТЭС составляет 100 млн. руб. в год. Уже удалось предотвратить более 70 внештатных ситуаций на ТЭС, где установлено данное решение.
А вот в металлобработке платформа Cyberstudio пока не применяется. Причина — для работы ей нужен большой массив данных, получаемых от различных предприятий. Металлообрабатывающие заводы такие данные посторонним предоставляют крайне неохотно.
По мнению докладчика, процессы, связанные с возникновением дефектов в различных деталях, с точки зрения физики, протекают похожим образом. Поэтому на первом месте должен быть анализ физики происходящих процессов, а анализу данных должно отводиться второе место. При этом системы предиктивного анализа, основанные на искусственном интеллекте, одновременно с прогнозированием отказа оборудования, могут решать на основе имеющегося массива данных и другие задачи, например, оптимизацию энергопотребления на предприятии.
Особенность платформы Cyberstudio – обучение ведется на примере именно исправного оборудования. Дело в том, что для исправных деталей можно собрать больше данных, чем для неисправных, соответственно, обучение будет более эффективным. Система подает сигнал тревоги, не тогда, когда обнаруживает заложенные в нее симптомы неисправности, а тогда, когда обнаруживает отклонения в работе детали по сравнению с исправными образцами.
Выводы
Внедрение ТО по состоянию оборудования требует получения большого массива данных. И как раз их недостаток может стать препятствием на пути внедрения данного подхода. Если у предприятия есть воля к внедрению новых технологий контроля состояния оборудования, оно может обмениваться данными с другими предприятиями, входящими в тот же холдинг. Независимо существующая компания может опасаться использования данных конкурентами. Есть еще проблема секретности, связанная с данными от предприятий «оборонки» и госструктур. Все эти вопросы пока ясно и четко не прописаны в российском законодательстве. Но их придется когда-нибудь отрегулировать нормативными актами, если мы хотим развивать отечественную промышленность на современной основе.