Джимшер Челидзе - Цифровая трансформация для директоров и собственников. Часть 1. Погружение
- Название:Цифровая трансформация для директоров и собственников. Часть 1. Погружение
- Автор:
- Жанр:
- Издательство:неизвестно
- Год:неизвестен
- ISBN:9785005669124
- Рейтинг:
- Избранное:Добавить в избранное
-
Отзывы:
-
Ваша оценка:
Джимшер Челидзе - Цифровая трансформация для директоров и собственников. Часть 1. Погружение краткое содержание
Цифровая трансформация для директоров и собственников. Часть 1. Погружение - читать онлайн бесплатно ознакомительный отрывок
Интервал:
Закладка:
• данные и информация, которые объединяют виртуальный и физический продукт.
Сам же цифровой двойник может быть:
• прототипом – аналогом реального объекта в виртуальном мире, который содержит все данные для производства оригинала;
• экземпляром – историей эксплуатации и данными обо всех характеристиках физического объекта, включая 3D-модель, экземпляр действует параллельно с оригиналом;
• агрегированным двойником – комбинированной системой из цифрового двойника и реального объекта, которыми можно управлять и обмениваться данными из единого информационного пространства.
Наибольшее развитие технология приобрела благодаря развитию искусственного интеллекта и удешевлению интернета вещей. Цифровые двойники стали получать «чистые» большие данные о поведении реальных объектов, появилась возможность предсказывать отказы оборудования задолго до происшествий. И хотя последний тезис довольно спорный, это направление активно развивается.
В результате цифровой двойник является синергией 3D-технологий, в том числе дополненной или виртуальной реальности, искусственного интеллекта, интернета вещей. Это синтез нескольких технологий и фундаментальных наук.
Сами по себе цифровые двойники можно разделить на 4 уровня.
• Двойник отдельного узла агрегата моделирует работу наиболее критичного узла агрегата. Это может быть конкретный подшипник, щётки электродвигателя, обмотка статора или электродвигатель насоса. В общем, тот узел, который имеет наибольший риск отказа.
• Двойник агрегата моделирует работу всего устройства. Например, газотурбинная установка или весь насос.
• Двойник производственной системы моделирует несколько активов, связанных воедино: производственную линию или весь завод.
• Двойник процесса – здесь речь идёт уже не о «железках», а о моделировании процессов. Например, при внедрении MES- или APS-систем. О них поговорим в следующей главе.
Какие же задачи позволяет решить технология цифрового двойника?
• Становится возможным уменьшить количество изменений и затрат уже на стадии проектирования оборудования или завода, что позволяет существенно сократить издержки на остальных этапах жизненного цикла. А также это позволяет избежать критических ошибок, изменение которых бывает невозможно на стадии эксплуатации.

Рост стоимости исправления ошибок от старта до закрытия проекта

Сравнение возможности и стоимости исправления ошибок
• 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.
Читать дальшеИнтервал:
Закладка: