Джимшер Челидзе - Цифровая трансформация для директоров и собственников. Часть 1. Погружение

• Благодаря сбору, визуализации и анализу данных появляется возможность принимать превентивные меры до наступления серьёзных аварий и повреждения оборудования.

• Оптимизировать затраты на техническое обслуживание с одновременным повышением общей надёжности. Возможность предсказывать отказы позволяет ремонтировать оборудование по фактическому состоянию, а не по «календарю». При этом не нужно держать большое количество оборудования на складе, то есть замораживать оборотные средства.

Использование ЦД в сочетании с большими данными и нейросетями позволяет сначала пройти путь от отчетов и мониторинга к системам предиктивной аналитики и предотвращению аварий

• Выстроить наиболее эффективные рабочие режимы и минимизировать издержки на производство. Чем дольше будет накопление данных и глубже аналитика, тем эффективнее пойдёт оптимизация.

При этом очень важно не путать виды прогнозирования. В последнее время, работая с рынком различных IT-решений, я постоянно вижу путаницу в понятиях предиктивной аналитики и машинного выявления отклонений в работе оборудования. То есть, используя машинное выявление отклонений, говорят о внедрении нового, предиктивного подхода к организации обслуживания.

С одной стороны, в обоих случаях действительно работают нейросети. При машинном выявлении аномалий нейросети тоже находят отклонения, что позволяет провести обслуживание до серьёзной поломки и заменить только износившийся элемент.

Но давайте внимательнее посмотрим на определение предиктивной аналитики.

Предикативная (или предиктивная, прогнозная) аналитика – это прогнозирование, основанное на исторических данных.

То есть это возможность предсказывать отказы оборудования до того, как отклонение наступило. Когда эксплуатационные показатели ещё в норме, но уже начинают формироваться тенденции к отклонениям.

Если перевести на совсем бытовой уровень, то выявление аномалий – это когда у вас меняется давление и вас об этом предупреждают прежде, чем заболит голова или начнутся проблемы с сердцем. А предиктивная аналитика – это когда всё ещё нормально, но у вас изменился режим питания, качество сна или что-то ещё, соответственно, в организме запущены процессы, которые впоследствии приведут к росту давления.

И получается, основная разница – в глубине погружения, наличии компетенций и горизонте предсказания. Выявление аномалий – это краткосрочное предсказание, чтобы не довести до критической ситуации. Для этого не нужно изучать исторические данные на большом промежутке времени, например за несколько лет.

А полноценная предиктивная аналитика – это долгосрочное предсказание. Вы получаете больше времени на принятие решения и выработку мер: запланировать закупку нового оборудования или запчастей, вызвать ремонтную бригаду по более низкой цене или изменить режим работы оборудования, чтобы не допустить возникновения отклонений.

Так думаю я, но, возможно, есть и альтернативные мнения, особенно у маркетологов.

Самым главным ограничением на данный момент я считаю сложность и дороговизну технологии. Создавать математические модели долго и дорого, а риск ошибок высок. Необходимо совместить технические знания об объекте, практический опыт, знания в моделировании и визуализации, соблюдение стандартов в реальных объектах. Далеко не для всех технических решений это оправданно, как и далеко не каждая компания обладает всеми компетенциями.

Поэтому я полагаю, что для производств целесообразно начинать с анализа аварий, определять критичные компоненты активов и создавать именно их модели. То есть использовать подход из теории ограничений системы.

Это позволит, во-первых, минимизировать риск ошибок. Во-вторых, войти в это направление с меньшими затратами и получить эффект, на который можно будет опираться в дальнейшем. В-третьих, накопить экспертизу по работе с данными, принятию решений на их основе и «усложнению» моделей. Наличие собственных компетенций в работе с данными – одно из ключевых условий успешной цифровизации.

Стоит помнить и о том, что пока это новая технология. И по тому же циклу Гартнер, она должна пройти «долину разочарования». А впоследствии, когда цифровые компетенции станут более привычными, а нейросети более массовыми, мы станем использовать цифровых двойников в полной мере.