Сама идея онлайн-сбора данных о работе оборудования не нова — попытки организовать получение информации от промышленных систем предпринимались еще до существования всемирной сети. Однако развития подобные проекты не получили по очень простой причине: собираемые данные приносили недостаточно практической пользы. Но ситуация меняется, развиваются системы обработки и передачи информации, растут вычислительные мощности. Едва ли не каждый день слышны новости про очередные достижения нейросетей: им под силу и поиск людей с похожими лицами, и анализ сбивчивой речи, и даже написание простых мелодий.
Перспективные разработки в области анализа данных есть и в России. Так, российский промышленный холдинг РОТЕК (входит в группу компаний «Ренова») предлагает отечественным предприятиям систему «ПРАНА». Прогнозная аналитика — именно этот термин лег в основу названия системы — способна предсказать поведение машины. Для этого «ПРАНА» строит индивидуальную модель каждой конкретной установки и сравнивает с ней поступающие с датчиков сигналы. Применение предиктивных математических алгоритмов при анализе данных позволяет системе выявлять дефекты в узлах и деталях установок за 2-3 месяца до того, как они приведут к поломке. Подключить к «ПРАНЕ» можно практически любое оборудование: ее математическое ядро «всеядно», а сама платформа легко интегрируется в штатные системы управления технологическим процессом. К слову, распространенные сегодня платформы АСУ ТП сигнализируют о неполадках лишь «по факту», т. к. показания датчиков в «зеленой зоне» они игнорируют, а значит, не в состоянии заблаговременно обнаружить опасные тенденции.
Сегодня система «ПРАНА» широко применяется в энергетике — свое оборудование технологиям прогностики доверили такие компании, как «Мосэнерго», «Т Плюс» и «Татэнерго». К серверам системы сегодня подключается более 3 ГВт генерирующих мощностей, а всего «ПРАНА» проанализировала более 1 млн часов работы оборудования. Совместно с «Мосэнерго» разработчик системы реализует пилотный проект по подключению энергоблока ПГУ-450 на московской ТЭЦ-27. «ПРАНА» будет прогнозировать состояние основного оборудования энергоблока — двух газотурбинных установок ГТЭ-160, паровой турбины, генератора, двух котлов-утилизаторов и дожимной компрессорной станции. Таким образом, все оборудование энергоблока будет анализироваться в рамках одной платформы. Такая степень унификации значительно упростит работу станционного персонала, а значит, повысит эффективность и безопасность эксплуатации энергоблока.
«ПРАНА» автоматически определяет деградацию проточной части турбины и компрессора, опорной и упорной части подшипников турбины и генератора, а также повреждения горелочных устройств и отказы контрольно-измерительных приборов. В случае комплексных дефектов оборудования, эксперты Ситуационного центра «РОТЕК» анализируют параметры, которые вносят наибольший вклад в выявленное отклонение — их конкретный перечень алгоритмы системы определяют автоматически. Это позволяет организовать круглосуточное экспертное сопровождение большого парка оборудования. При этом подключение к глобальной сети для системы не обязательно: математический аппарат «ПРАНЫ» годен к автономной работе на удаленных объектах: газоперекачивающих установках, генераторах, корабельных двигателях и пр.
«На одной из турбин при снижении активной мощности отмечался рост уровня осевой вибрации подшипника генератора №4. «ПРАНА» не только предсказала, когда эта вибрация выйдет на уровень сигнализации, но и помогла найти ее причину. И она оказалась достаточно нетривиальной: отклонение сопровождалось снижением температуры охлаждающего воздуха щеточно-контактного аппарата, который поступал через отверстие в подставке задней площадки генератора. Выяснилось, что с уменьшением нагрузки температура его корпуса снижалась, что приводило к ослаблению крепежа подшипникового узла, а значит, и росту осевой вибрации. Благодаря раннему оповещению, оператор турбины смог запланировать ремонт и устранить этот дефект во время планового останова. Вибрация была снижена более, чем в два раза и больше не росла», — рассказывает Технический директор проекта «ПРАНА» Максим Липатов.
Для эффективного управления активами детальные данные и прогноз состояния оборудования не менее важны, чем точная карта при кругосветном путешествии. Раннее выявление дефектов не просто спасает от аварий, но и качественно изменяет логику обслуживания оборудования: аварийные ремонты становятся плановыми. Зная о грядущей неполадке, менеджмент может запланировать останов оборудования, в комфортные сроки заказать необходимые комплектующие и провести качественный — а не экстренный — ремонт. Предсказуемость в этом процессе экономит компании значительные средства за счет оптимизации логистики и закупочных процессов.
Не стоит забывать и про субъективность сотрудников. Дело в том, что информация о реальном состоянии установок по пути к менеджменту часто искажается. Что привело к поломке погружного насоса? Неконтролируемая эксплуатация или механические загрязнения? Случайно или намерено, но неопределенность в этом вопросе чаще трактуется в пользу эксплуатационного персонала.
Есть у субъективного подхода к ремонтам и еще один минус: борьба менеджмента за сокращение ремонтных бюджетов парадоксально приводит к увеличению реальных расходов. С точки зрения эксплуатационного персонала, бюджет на плановый ремонт увеличить крайне сложно, а вот получить деньги на аварийное восстановление оборудования, напротив, достаточно легко. В результате затраты на ремонт из запланированных становятся непредсказуемыми, а значит, и контролировать их нельзя. Стоит ли говорить о том, что эффективность использования средств в этой логике оставляет желать лучшего?
Избавиться от таких факторов позволяет применение прогностики и технологий промышленного интернета вещей. Благодаря предиктивным системам, руководство получает полную картину состояния всего парка оборудования — от электродвигателя до газоперекачивающей установки. Подобная прозрачность значительно повышает эффективность управления: контролировать теперь можно не только работу эксплуатационного персонала, но и подрядчиков. Иначе говоря, надежность оборудования становится по-настоящему управляемым параметром.
Это означает, что в перспективе мы сможем отказаться от избыточных и строго регламентированных процедур. Ведь сегодня бесперебойная работа установок во многом обеспечивается их превентивным обслуживанием. Срок работы деталей рассчитывается на основании статистических данных об их эксплуатации, а значит, не обязательно отражает реальное состояние узлов. Именно поэтому превентивное обслуживание затратно: подшипник может проработать как вдвое больше, так и пять раз меньше назначенного ресурса. Поломка оборудования в этой логике все еще остается вопросом вероятности — несмотря на все расходы. Однако, уже в ближайшем будущем прогностика позволит чинить именно то, что в действительности скоро сломается.
Перевод аварийных ремонтов в плановые, предсказуемость поведения оборудования и рост эффективности его использования — ближайшее будущее сложных промышленных систем. Интеллектуальный задел и материальная база для очередной научно-технической революции уже появились, в том числе, и в России. В выигрыше останется тот, кто сможет перевести управление надежностью производственных активов в новую, в более эффективную логику. Дело за малым: управленческой волей.
