Решения в области упреждающего обслуживания с использованием цифровых двойников помогают вести точный мониторинг состояния оборудования и своевременно распознавать потенциальные аномалии. Однако на их развертывание имеются ограничения, пишет главный технолог ScienceSoft Борис Шикло на портале InformationWeek.

Ожидается, что в ближайшие пять лет уровень цифровизации предприятий удвоится. При этом упреждающее обслуживание будет лидировать по размеру инвестиций. Вдохновленные усовершенствованиями, появившимися в результате применения решений в области упреждающего обслуживания к Интернету вещей (IoT), 55% предприятий запустили пилотные проекты. Однако только 4% специалистов по обслуживанию считают технологию цифровых двойников ключевой для упреждающего обслуживания.

Технология цифровых двойников предусматривает создание виртуальных представителей физических активов или систем, т. е. промышленной машины, производственной линии или даже завода в целом, для моделирования их состояния и производительности. Цифровые двойники представляют собой непрерывно обучающиеся на основе алгоритмов машинного обучения системы, что делает их адаптирующимися к изменениям в состоянии и конфигурации физических двойников.

В промышленности цифровые двойники используются для улучшения дизайна продуктов, мониторинга состояния оборудования с целью выявления потенциального снижения производительности, моделирования производственных операций и т. д.

Рассмотрим простой пример упреждающего обслуживания центробежного насоса с использованием цифрового двойника.

Шаг 1. Создание цифрового двойника

Необходимо создать точную 3D-модель и наполнить ее данными IoT. Для формирования 3D-модели специалисты по моделированию сотрудничают с инженерами (механиками, электриками и технологами) с целью описания и виртуального представления физических свойств насоса и его компонентов (например, тип турбины, число ступеней и т. д.). Затем 3D-модель наполняется данными IoT, полученными от подключенных к насосу датчиков. К таким данным относятся записи о производительности, состоянии и окружающих условиях (температура, напряжение, входное давление и т. д.).

Для повышения функциональности модели ПО цифрового двойника интегрируется с системами управления предприятия и цеха. Извлекая контекстные данные (например, нормативные, финансовые, операционные), скажем, из системы ERP, цифровой двойник может прогнозировать, как будет функционировать насос при различных внешних условиях.

Шаг 2. Приведение цифрового двойника в действие

ПО упреждающего обслуживания на базе цифрового двойника в реальном времени получает записи датчиков о состоянии и условиях работы насоса и анализирует их, сопоставляя с историческими данными о видах отказа насоса и их критичности, а также с контекстными данными, извлеченными из систем управления предприятия и цеха (например, с данными об обслуживании насоса).

Нейронная сеть обнаруживает аномалии в поступающих от датчиков данных и отображает их на предсказательные модели, которые затем используются для прогнозирования отказов. Таким образом, если есть вероятность, что данная конфигурация приведет к отказу, ПО цифрового двойника локализует проблему, оценивает степень ее критичности, уведомляет технических специалистов и рекомендует смягчающие риск меры.

Помимо прогнозирования отказов технология цифрового двойника обеспечивает:

  • возможность рассчитывать ключевые показатели эффективности (KPI) обслуживания, объединяя данные об отказах, факторах риска, конфигурации машины и сценарии эксплуатации: оставшийся срок службы (remaining useful life, RUL), конец срока службы (end of life, EoL), средняя наработка на отказ (mean time between failures, MTBF) и другие;
  • возможность предсказывать поведение машин в различных условиях. Будучи точной моделью состояния и функционирования объекта, работающей в реальном времени, цифровой двойник используется для симуляций и прогнозирует, как будет вести себя объект под воздействием определенных факторов, таких как продолжительность работы, жесткие условия эксплуатации и т. д.;
  • возможность моделировать различные сценарии обслуживания. Технические специалисты используют цифровых двойников для тестирования сценариев обслуживания или определенного ремонта и видят, как они повлияют на оборудование, прежде чем применить их к физическому двойнику.

Трудности

Хотя упреждающее обслуживание с помощью цифровых двойников имеет много преимуществ, его развертывание может быть сопряжено со следующими трудностями:

  • достоверная модель должна точно отражать все свойства физического двойника, включая давление всасывания, расчетную температуру и т. д., а также его электрические характеристики (емкость, проводимость и т. д.). Это требует участия руководителей предприятия, инженеров-технологов, инженеров-электриков, производителей оборудования и т. д., что усложняет развертывание;
  • требуются детальные сведения об отказах машины. Для прогнозирования отказов необходимо насыщать цифрового двойника данными о видах отказа оборудования. Такие данные следует собирать за длительный период (скажем, за год), чтобы наблюдать за процессом деградации машин;
  • при каждом изменении конфигурации оборудования или состояния его элементов необходимо заново создавать цифрового двойника. Любая модификация, затрагивающая работу оборудования, требует изменений в его модели и лежащих в ее основе алгоритмов. Такие модификации на уровне машины (замена оригинальных частей сделанными на заказ) или предприятия (изменения в операционной политике) не всегда отражаются в заводских спецификациях и потому не могут быть точно смоделированы, что повышает риск ошибок.

Хотя упреждающее обслуживание на базе цифрового двойника требует затрат времени и труда, эта технология предоставляет возможность своевременно распознать нарушения в работе активов, прогнозировать потенциальные проблемы и моделировать различные сценарии обслуживания. Она помогает предприятиям устранять простои машин, снижать затраты на обслуживание оборудования, повышать его надежность и увеличивать продолжительность срока его службы.

Версия для печати