高価な機器、重要な構造物、構造物の技術的状態の遠隔状態監視と予測診断 (予知保全)
当センターの監視およびデータ分析部門の専門家は、あらゆる動的システムからのデータの遠隔監視を実行して、安定性を維持し、観察対象の機能における障害やシステム変化の信号を特定し、高価な機器の技術的状態の予測診断を行います。重要な構造と構造。
当社のモニタリングおよびデータ分析方法の応用例は無限です。これらは、観察者によってさえ区別できない多くの要因を伴うプロセスや不確実な条件下でのプロセスを制御する場合に特に効果的に使用されます。
構造物や構造物の技術的状態の監視を拒否したため、2020年5月29日にノリリスク・ニッケル傘下の火力発電所で発生したディーゼル燃料タンクの減圧による環境災害が発生した。
2009 年 8 月 17 日、サヤノ・シュシェンスカヤ火力発電所のタービン室で、1979 年に運転を開始した水力ユニット No. 2 の破壊により、タービン クレーターから水が放出されました。タービンカバーをステータに固定しているスタッドが破壊され、カバーが引き裂かれたことが原因で損傷した。タービンカバーと上部クロスを備えた油圧ユニットローターが水流によって上方に投げ出されました。水がタービンシャフトを満たし、タービン室が浸水した。電源や補機類が損傷し、タービンホール建屋の建屋構造物が倒壊した。 10 台の油圧ユニットすべてが故障しました。シューハート管理図を使用して振動データを分析すれば、この惨事は回避できたでしょう。
2019年にトランスネフチ・ドルジバ石油パイプラインの有機塩素化合物による石油汚染は、国際規模での風評被害とロシア石油産業への重大な直接的経済的損失につながった。
すべてのプロジェクトにおいて、当社はお客様が現在の問題を解決し、プロセスと装置の安全な操作を改善するための新しい機会（知識）を特定し、経済的実現可能性を考慮した明確で実践的な推奨事項を作成するのを支援します。
当社は会社の収入の 30% を科学研究活動に投資しています。
目標: 経済効率の向上
データを監視、分析、解釈した結果、これまでチームでは利用できなかった次のような機能が得られるようになります。
- プロセス障害の信号を特定する。
- 予測不可能な (統計的に制御できない) プロセスを安定化して、システムが提供できる最良の状態を予測して達成できるようにします。
- プロセスを目標値（公差、標準、仕様の中心）に調整します。
- 予測精度を向上させる。
- 変更の「前」と「後」の結果を客観的に評価します。
- 技術プロセスを最適に制御し、損失を最小限に抑えるための手順を開発します。 第一種および第二種のエラー （誤報と信号の見逃しが大幅に減少します）。
- 緊急事態の発生を予測し、それを排除するか悪影響を軽減するために事前に行動を起こす。
- 高価で重要な機器、構造物、構造物の性能特性を必要なレベルに維持し、制御パラメータの兆候と劣化の程度を迅速に特定します。
- 製造される製品の品質と均一性を向上させながら、技術プロセスにおける高価なコンポーネントの消費を最小限に抑えます。
- エンジニアリングの革新を実現します。
分析されるデータの種類
リモート予測診断の場合は、機器や技術センサー、臨床検査、および手動で収集されたモニタリング データを使用できます。たとえば、次のとおりです。
- 振動データ（振動診断）、ギャップ、流量、液面、圧力、温度、湿度、ガス分析、位置、速度、力、粘度、密度、硬度、放射能、大きさ、照度、粉塵量、濃度、有無、量不純物、トライボ診断、酸性度、汚染、音響測定、電気測定およびその他の測定。
- イベント、インシデントの頻度に関するデータ、あらゆる定量的データ (計数データ)。
予測診断技術
実際の多因子プロセスには、既知の測定可能な因子、数値的に測定不可能な因子、さらには微分不可能な因子の変動性の性質により不確実性があります。この不確実性と、それを管理する方法に関する技術スタッフの知識の欠如により、膨大な無駄が生じます。
当社のソリューションは統計的プロセス管理 (SPC) 手法に基づいており、主なツールはシューハート管理図です。ウォルター・A・シューハート教授によって開発された管理図は一見単純であるにもかかわらず、その正しい実践的な使用法と解釈は依然として少数の専門家の領域のままです。
データの取り扱いには、データ収集手順の整理から始まるあらゆる業務が含まれます。
私たちはデータを、その生成のコンテキストから切り離さずに調査します。したがって、プロセス改善のための推奨事項を作成するために、当社は科学的知識に依存し、対象分野の専門家と協力します。
研究の「上流」への移行に伴うプロセスの失敗、異常、非効率の原因を見つけることで、プロセスの継続的な改善のために何を、どのように、どのレベルで行う必要があるかを理解できます。
描画。結果として生じる制御パラメータの変動の因果関係
統計的工程管理 (SPC) 手法を使用した診断の利点
データ要件が低い
SPC 手法を使用したデータの監視と診断では、機械学習 (ML) 手法を使用した診断に比べて、比較にならないほど少量のデータが必要です。 SPC 手法による診断と予測の目的では、データがデータ系列の 100% を表すか、その一部を表すかは問題ではありませんが、データは合理的に、時間の経過に伴う分布を考慮して編成されている必要があります。手動で収集したデータでも十分です。その結果、機器の計算能力と履歴データの保存に関する要件はわずかです (継続的なデータ収集は必要ありません)。
Donald Wheeler の記事を参照してください。 実験、ビッグデータ、それともシューハート管理図?プロセス改善へのさまざまなアプローチ。あなたのアプローチはあなたが必要としているものを提供していますか？
事後対応ではなく、知識に基づいたアクション
SPC を使用して障害の因果関係を分析すると、機械の場合のように「理由」を説明せずにディスパッチャーに事後対応を求めるのではなく、プロセス機能システムに関するお客様の知識ベースに新しい情報が追加されます。学習（ML）。
プロセスに関する科学的かつ専門的な知識に依存します
改善作業には、研究対象の現象の性質に関する科学的知識が使用され、必ず顧客企業の有能な従業員が関与します。データ生成のコンテキストを調査し、研究対象分野の専門家と協力することが私たちの基本原則です。
プロセスの統計的状態を考慮して予測を行います
研究中のプロセスの統計的状態 (安定または予測不可能) を考慮します。
1 番目と 2 番目のタイプのエラーによる影響を最小限に抑える
改善を試みる際に 1 番目と 2 番目のタイプのエラーを犯した場合の結果を最小限に抑えることができ、プロセスに影響を与えるための特定の運用ルールを示します。つまり、分析されたプロセスの作業への介入が必要かどうか、またはその逆かどうか、システム的な変更のみが影響を及ぼします。ヘルプ。
記事を見る 変動性とプロセス制御の概念 そしてオープンなソリューション APCS。第一種および第二種のエラー 。
過去の期間に蓄積されたデータの関連性が急速に失われることを考慮に入れる
すべては流れ、すべては変化します。
カスタマイズされた障害シグネチャを作成します
当社の方法論は、操作上正確にノイズを信号から分離し、架空の境界値を設定するのではなく、機器やプロセスの障害の個々の兆候を明らかにします。
たとえば、そのような知識が欠如していることを示す問題が、高価値資産の監視と最適化のための DSS (意思決定支援システム、DSS) の提供を専門とする OSyS (ロールスロイスの子会社であるオプティマイズド システム アンド ソリューションズ) によって報告されました。
「OSyS スペシャリストは、パフォーマンス パラメータを分析する際に、しきい値を設定しすぎるとアラートの数が急激に増加するか、値が広すぎるかのどちらかであるという事実に直面しました。その後、アラートの値が必要な制限を満たしていないことが判明しました。しかし、技術ツール、知識、分析スキルが、機器から発生する可能性のあるあらゆる種類のデータ ストリームの障害の兆候を作成するのに役立ちました。 」
メンテナンスの種類を世界的に分類すると、次の種類に分類されます。
- 事後保全（故障時の修理または交換、事後保全）。
- 予防計画保守 (PPR、保守、予防保守)。
- 故障の兆候や劣化の始まりに基づいた予知保全。
- 経済性と安全性を重視したメンテナンス（これまでのすべての種類のメンテナンスを合理的に組み合わせた、信頼性中心のメンテナンス）。
当社は、重要かつ価値の高い構造物・構築物・設備の安全運用の度合いを高め、耐用年数を延ばし、運用コストを削減するために、実態に基づいて実施する3番目の予知保全を専門としています。
予知保全を使用する効果:
「独立したレポート* によると、予知保全プログラムを開始すると、平均して次のような経済的メリットがもたらされます。
メンテナンスコストの削減: 25% - 30%
• 障害件数の削減: 70% - 75%
• ダウンタイムの削減: スペアパーツの事前注文によるものを含め、35% ～ 45%。
• 生産性が 20 ～ 25% 向上します。
観察対象のオブジェクトの機能プロセスを安定した状態から外す特別な理由の存在に関するプロンプトメッセージを私たちから受け取ることで、これが統計的に有意になるとすぐに、これらの理由を簡単に特定して管理を開始できます（除去または除去）。可能であれば、その影響を軽減してください）。監視されているパラメータの劣化の始まりに関する信号により、コンポーネントや機器の重大な摩耗が始まる前であっても、劣化を除去または減速するためのタイムリーな措置を講じることができます。
興味のある企業の種類
1. 高価な設備、重要な構造物、構造物の設計、製造、建設、保証および保証後のメンテナンスを行っている企業。
2. 運営会社。
監視モード
平日の週1回更新から24時間365日まで、お客様のご要望に合わせた監視が可能です。 1 つの更新には、1 つのデータ ポイント、または前回の更新からの全期間にわたる新しい一連の履歴データ ポイントを含めることができます。
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