Предиктивное обслуживание оборудования

Какие данные могут использоваться

Набор зависит от оборудования и учёта событий. Для анализа могут потребоваться временные ряды датчиков, параметры технологического процесса, аварийные события, ремонты и регламентное обслуживание.

• Время, режим и нагрузка оборудования
• Сигналы датчиков и производственные параметры
• История отказов, осмотров и ремонтных работ

Как проверяется предсказуемость

События и измерения приводятся к общей временной шкале. На данных формируются признаки, затем модель проверяется на отложенных исторических периодах или известных событиях. Отдельно оцениваются пропуски, заблаговременность сигнала и ложные срабатывания.

• Сравнение с простыми базовыми правилами
• Проверка на событиях, не использованных при настройке
• Оценка того, успеет ли команда отреагировать на сигнал

От анализа к рабочей системе

Если исторические данные показывают полезный сигнал, можно спроектировать модель и способ передачи предупреждений в существующий рабочий контур. Возможны интеграция с внутренней системой и локальное развёртывание — архитектура зависит от инфраструктуры и ограничений заказчика.

• Определение владельца предупреждений и дальнейшего действия
• Интеграция через согласованный интерфейс
• Контроль качества модели и разбор ложных сигналов

Частые вопросы