Успешные практики и стратегии внедрения предиктивного обслуживания

В нашей предыдущей статье «Предиктивное техническое обслуживание: преимущества и вызовы внедрения в Казахстане» мы обсудили идею предиктивного обслуживания (PdM). Также рассмотрели разницу между реактивным, профилактическим и предиктивным обслуживанием, выделили преимущества и проблематику внедрения этой стратегии. Применение этого метода позволяет не только предвидеть неисправности и отказы оборудования, но и оптимизировать графики и ресурсы обслуживания. В этой статье описываются успешные практики и стратегии внедрения предиктивного обслуживания в горнодобывающей промышленности, включая примеры ведущих горнодобывающих корпораций.

Для успешного внедрения предиктивного обслуживания на производственных объектах важно следовать ряду передовых практик, которые помогут обеспечить эффективное функционирование системы и достижение желаемых результатов:

1. Сосредоточьтесь на критически важных машинах и оборудовании: важно начать программу PdM с выявления и расстановки приоритетов для активов, отказ которых, может спровоцировать существенные потери. Это гарантирует, что усилия по обслуживанию будут сосредоточены в первую очередь в критических местах.

2. Постепенная реализация: начните с пилотных проектов на критически важном оборудовании и постепенно расширяйте программу, обучаясь и адаптируясь по мере развития процесса. Это позволяет более управляемо анализировать модель предиктивного обслуживания и ее влияние перед масштабированием.

6. Интеграция в ежедневные операции: внедряйте идеи PdM в ежедневные рабочие процессы для своевременного принятия решений.

 

7. Постоянный обзор и совершенствование: регулярно проверяйте и обновляйте стратегии PdM на основе новых данных, идей и технологических достижений.

8. Сотрудничество с техническими партнерами: если не хватает внутренних знаний, рассмотрите возможность сотрудничества с внешними поставщиками, экспертами или консультантами, которые специализируются на предиктивном обслуживании. Они могут предложить ценные рекомендации на протяжении всего процесса внедрения и обеспечить постоянную поддержку.

9. Управление изменениями: системный подход к управлению организационными изменениями, связанными с внедрением новых технологий, жизненно важен для успешного внедрения стратегий предиктивного обслуживания.

Практики предиктивного обслуживания широко используются в различных отраслях, включая производство, энергетику, транспорт и горнодобывающую промышленность. Например, в производственном секторе предиктивное обслуживание используется для мониторинга критически важного оборудования, такого как турбины, компрессоры и конвейерные системы. В энергетическом секторе оно помогает поддерживать надежность оборудования для генерации электроэнергии, а в транспортной отрасли обеспечивает бесперебойную работу транспортных средств и инфраструктуры.

В горнодобывающей промышленности передовые методы предиктивного обслуживания играют решающую роль в поддержании надежности критического оборудования, такого как дробилки, мельницы измельчения, ленточные конвейеры и экскаваторы. Предотвращая внезапные поломки, стратегии внедрения предиктивного обслуживания помогают минимизировать дорогостоящие простои и достигать производственных целей.

Крупнейшие горнодобывающие компании, такие как BHP, Rio Tinto, Newcrest и Newmont, являются признанными лидерами в области внедрения передовых практик и стратегий предиктивного обслуживания, что подтверждается множеством примеров успешных внедрений и ощутимых результатов в отрасли.

• BHP: BHP использует лучшие практики в области предиктивного обслуживания для мониторинга состояния своего крупного горнодобывающего оборудования, что значительно сокращает время простоя и расходы на обслуживание. Используя аналитику данных, BHP может предсказывать отказы оборудования, более эффективно планировать обслуживание и повысить общую эффективность работы.
• Rio Tinto: Внедрение технологий PdM компанией Rio Tinto позволило компании оптимизировать графики обслуживания, что привело к увеличению времени безотказной работы оборудования и снижению эксплуатационных расходов. Их передовые возможности анализа данных сыграли ключевую роль в прогнозировании и предотвращении отказов оборудования. Простой самосвалов Rio Tinto, которые круглосуточно перевозят железную руду, напрямую приводит к потере дохода. Один день простоя обходится в сумму порядка двух миллионов долларов, а в случае эвакуации эта сумма возрастает еще больше. Чтобы справиться с этой дорогостоящей проблемой, Rio Tinto воспользовалась возможностями Интернета вещей (IoT) для предиктивного обслуживания. Компания оснастила свой парк из 900 самосвалов 92 датчиками каждый. Эти датчики постоянно отслеживают работу двигателя, трансмиссии и колес, генерируя ежедневный поток данных объемом 4,9 терабайта. Используя передовые компьютерные алгоритмы, включая машинное обучение, эти данные анализируются практически в режиме реального времени. Например, система может определить 60%-ную вероятность выхода детали из строя за три недели. Благодаря такому прогнозу, Rio Tinto может заранее заказывать детали и планировать техническое обслуживание, что сокращает внеплановые простои и значительно экономит средства.

Пример внедрения предиктивного технического обслуживания конвейера при помощи системы “Умный ролик” иллюстрирует, как лучшие практики и стратегии предиктивного обслуживания были успешно применены в критических областях, принося ощутимые преимущества.

Внедрение практик предиктивного обслуживания трансформирует горнодобывающую промышленность, предлагая более эффективный, экономически выгодный и безопасный подход к обслуживанию оборудования. Хотя переход от реактивного к предиктивному обслуживанию требует определенных изменений в системе ТОиР, долгосрочные преимущества очевидны и значительны. Компании, которые успешно внедряют и адаптируются к этим изменениям, получат значительное конкурентное преимущество.
Ведущие компании, такие как BHP, Rio Tinto, Newcrest и Newmont, демонстрируют, что использование передовых практик и стратегий в предиктивном обслуживании ведет к значительным операционным улучшениям и экономии затрат. Будущее технического обслуживания в горнодобывающей промышленности, несомненно, будет опираться на предиктивные стратегии.