Профессиональные услуги

Сбор, обработка и анализ данных мониторинга любых динамических систем

 

Специалисты отдела мониторинга и анализа данных нашего центра осуществляют удаленный мониторинг данных любых динамических систем для поддержания стабильности, выявления сигналов сбоев и системных изменений технологических процессов, предиктивной диагностики технического состояния дорогостоящего оборудования, ответственных конструкций и сооружений.

 

Сферы применения наших методов мониторинга и анализа данных безграничны. Особенно эффективно они применяются в контроле над процессами со многими факторами, даже не дифференцируемыми наблюдателями и в условиях неопределённости.

 

Отказ от мониторинга технического состояния конструкций и сооружений привёл к экологической катастрофе из-за разгерметизации резервуара с дизельным топливом, произошедшей 29 мая 2020 года на ТЭЦ входящей в «Норникель».

 

Во всех проектах мы помогаем нашим заказчикам решать текущие задачи и выявляем новые возможности (знания) для совершенствования процессов и безопасной эксплуатации оборудования, вырабатываем четкие практические рекомендаций с учетом экономической целесообразности.

 

Около 30% доходов компании мы инвестируем в научную и исследовательскую деятельность.

 

 

Цель: повышение экономической эффективности

 

В результате мониторинга, анализа и интерпретации данных вы получите возможность:

• выявлять сигналы сбоев в процессах;

• стабилизировать непредсказуемые (статистически неуправляемые) процессы, для возможности прогнозирования и достижения лучшего состояния, которое способна обеспечить ваша система;

• настроить процессы на целевые значения (центрировать в поле допуска, норматива, спецификации);

• повысить точность прогнозирования;

• производить объективную оценку результатов любых изменений "до" и "после";

• разрабатывать процедуры оптимального управления технологическими процессами, позволяющие минимизировать потери от совершения ошибок первого и второго рода (с существенным снижением как ложных срабатываний, так и пропусков сигналов);

• предсказывать наступление нештатных ситуаций и заблаговременно предпринимать действия для их устранения или смягчения неблагоприятных последствий;

• поддерживать рабочие характеристики дорогостоящего и ответственного оборудования, конструкций и сооружений на требуемом уровне своевременно выявляя признаки и степень деградации по контрольным параметрам;

• минимизировать расход дорогостоящих компонентов в технологических процессах при улучшении качества и однородности производимых продуктов;

• внедрять инженерные инновации.

 

 

Типы анализируемых данных

 

Для удаленного предиктивного диагностирования могут быть использованы данные мониторинга, поступающие с датчиков оборудования и технологических процессов, лабораторных испытаний, а также собираемые вручную, например:

• данные вибрации (вибродиагностика), зазора, расхода, уровня жидкости, давления, температуры, влажности, газового анализа, положения, скорости, силы, вязкости, плотности, твердости, радиоактивности, размера, освещенности, запыленности, концентрации, наличия и количества примесей,  трибодиагностики, кислотности, загрязненности, акустических измерений, электрических измерений и др. измерения;

• данные о частоте событий, происшествий, любые количественные данные.

 

 

Технология

 

Реальные многофакторные процессы обладают неопределённостью обусловленной природой вариабельности известных измеримых, неизмеримых численно и даже не дифференцируемых факторов. Эта неопределённость и незнание технологическим персоналом, как управлять ею, создают огромные потери.

 

Наши решения основаны на методологии Статистического управления процессами (Statistical Process Control, SPC), основной инструмент — Контрольные карты Шухарта. Несмотря на внешнюю простоту и почти девяностолетний возраст контрольных карт, разработанных профессором Уолтером Эндрю Шухартом (Walter A. Shewhart), их верное практическое использование и интерпретация до сих пор остается уделом немногих специалистов.

 

Наша работа с данными включает весь комплекс операций, начиная с организации процедуры сбора.

 

Мы исследуем данные неразрывно с контекстом их образования. Поэтому для выработки рекомендаций по совершенствованию процессов мы опираемся на научные знания и экспертные оценки технологов предприятий.

 

Поиск причин сбоев, аномалий и неэффективности процессов с движением исследования «вверх по течению», дает понимание что, как и на каком уровне необходимо делать для непрерывного совершенствования процессов:

 

 

 

Преимущества диагностирования методами SPC

 

 

Незначительные требования к объему данных

Для мониторинга данных и диагностирования с помощью методов SPC требуется несравнимо меньший объем данных чем для диагностики с помощью методов машинного обучения (machine learning, ML). Для целей диагностирования и прогнозирования методами SPC не имеет значения, представляют ли данные 100% ряда данных или его часть, но данные должны быть организованы рационально и с учетом распространения во времени. Подойдут данные собираемые вручную. Как следствие, предъявляются незначительные требования к вычислительной мощности оборудования и хранению исторических данных (не требуется сплошной сбор данных).

 

Не реактивные, а основанные на знаниях действия

С использованием SPC, анализ причинно-следственных связей сбоев пополняет новыми сведениями базу знаний наших заказчиков о системе функционирования процессов, а не предлагает диспетчеру совершение реактивных действий без объяснения "почему", как в случае с одним из модных направлений цифровизации Машинным обучением (machine learning, ML), как будто можно "залить" любые данные, много данных, в умную машину и она выдаст ответы на все вопросы без необходимости использования научных знаний об исследуемой области и понимания контекста.

 

Опирается на научные и экспертные знаниях о процессах

В работе по совершенствованию используются научные знания о природе исследуемых явлений и обязательно участвуют компетентные сотрудники компании заказчика. Изучение контекста образования данных и работа с экспертами в исследуемой области — наши основополагающие принципы.

 

Учитывает статистическое состояние процесса для прогнозирования

Учитывает состояние исследуемого процесса (стабильное или непредсказуемое), что многократно повышает точность прогнозирования.

 

Минимизирует последствия от совершения ошибок первого и второго рода

Позволяет минимизировать последствия от совершения ошибок первого и второго рода в попытках совершенствования, указывая конкретные операциональные правила воздействия на процесс, а именно, требуется ли вмешательство в работу анализируемого процесса или наоборот, помогут только системные изменения.

Смотрите статью: Концепция вариабельности и управление технологическими процессами.

Открытое решение: АСУ ТП. Ошибки первого и второго рода.

 

Учитывает быструю потерю актуальности накопленных за прошлый период данных

Все течет, все меняется.

 

Создает индивидуальную сигнатуру сбоев

Наша методология операционально точно отделяет шум от сигналов, выявляя индивидуальную сигнатуру сбоев в работе оборудования и технологических процессов, а не требует установки вымышленных граничных значений.

 

Например, о проблеме, свидетельствующей об отсутствии таких знаний сообщила компания OSyS (Optimized Systems and Solutions, является дочерней компанией Rolls-Royce), которая специализируется на предоставлении СППР (Система поддержки принятия решений, англ. Decision Support System, DSS) для мониторинга и оптимизации высокоценных активов:

 

 

 

"При анализе параметров производительности специалисты компании OSyS столкнулись с тем, что им приходилось задавать либо слишком узкие граничные значения, и тогда резко увеличивалось количество оповещений, либо значения слишком широкого диапазона, и тогда получалось, что значения в оповещении не соответствуют требуемым пределам. Однако технические средства, знания и навыки анализа помогли им создать сигнатуру сбоя для всевозможных потоков данных, которые могут поступать с оборудования". - Источник: iot.ru

 

 

 

Удаленный мониторинг и предиктивная диагностика технического состояния

 

Мировая классификация типов технического обслуживания подразделяется на следующие виды:

• реактивное обслуживание (ремонт или замена по выходу из строя, Reactive Maintenance);

• профилактическое плановое обслуживание (ППР, ТО, Preventive Maintenance);

• предиктивное (прогностическое) обслуживание (Predictive maintenance) по признакам сбоев и начала деградации;

• обслуживание, ориентированное на экономическую целесообразность и безопасность (рационально совмещает все предыдущие типы технического обслуживания, Reliability Centered Maintenance).

 

Мы специализируемся на предиктивной диагностике для третьего типа, а именно для предиктивного технического обслуживания, осуществляемого на основании фактического состояния ответственных и особо ценных конструкций, сооружений и оборудования, с целью повышения степени их безопасной эксплуатации, увеличения полезного срока использования и снижения эксплуатационных расходов.

 

Эффект от применения предиктивного технического обслуживания:

 

 

Независимые отчеты* показывают, что запуск программы диагностического обслуживания обеспечивает, в среднем, следующий экономический эффект:

• Снижение стоимости обслуживания: 25% - 30% ;

• Снижение числа отказов: 70% - 75%;

• Снижение времени простоя: 35% - 45%, в том числе за счет заблаговременного заказа запчастей;

• Рост 20-25% производительности

 

*Источник: Департамент энергетики США

 

 

 

Получая от нас оперативные сообщения о присутствии особых причин, выводящих процесс функционирования наблюдаемого объекта из стабильного состояния, как только это стало статистически значимо, вы с легкостью сможете определить эти причины и заняться управлением ими (устранить или по возможности снизить их влияние). А сообщения о выявленной по отслеживаемым параметрам деградации, позволят своевременно принять меры по ее устранению или замедлению еще до наступления существенного износа компонента или оборудования.

 

 

Типы заинтересованных компаний

 

1. Компании, осуществляющие проектирование, производство, строительство, сервисное гарантийное и постгарантийное обслуживание дорогостоящего оборудования, ответственных конструкций и сооружений.

2. Эксплуатирующие компании.

Monitoring of International Space Station Telemetry Using Shewhart Control Charts

 

Мониторинг телеметрии Международной космической станции с помощью контрольных карт Шухарта в NASA

The Use of Statistical Process Control in Deep Space Network Operations

 

Использование Статистического управления процессами в Сети дальней космической связи NASA

E-mail: info@deming.pro

Тел.: (812) 679-79-71

Центр инновационного менеджмента Э. Деминга и Статистического управления процессами

Россия, Санкт-Петербург