Surveillance de l'état à distance et diagnostic prédictif de l'état technique des équipements coûteux, des ouvrages et structures critiques (maintenance prédictive)
Les spécialistes du service de surveillance et d'analyse des données de notre Centre effectuent une surveillance à distance des données de tout système dynamique pour maintenir la stabilité, identifier les signaux de pannes et les changements du système dans le fonctionnement des objets observés, des diagnostics prédictifs de l'état technique des équipements coûteux, structures et structures critiques.
Les applications de nos méthodes de surveillance et d’analyse des données sont infinies. Ils sont utilisés particulièrement efficacement dans le contrôle de processus comportant de nombreux facteurs qui ne sont même pas différenciés par les observateurs et dans des conditions d'incertitude.
Le refus de surveiller l'état technique des structures et des ouvrages a conduit à une catastrophe environnementale en raison de la dépressurisation d'un réservoir de carburant diesel survenue le 29 mai 2020 dans une centrale thermique affiliée à Norilsk Nickel.
Le 17 août 2009, dans la salle des machines de la centrale hydroélectrique de Sayano-Shushenskaya, de l'eau s'est échappée du cratère de la turbine à la suite de la destruction de l'unité hydraulique n°2, mise en service en 1979. Unité hydraulique n°2 a été endommagé du fait de la destruction des goujons fixant le couvercle de la turbine à son stator, ce qui a conduit à l'arrachement du couvercle. Le rotor du groupe hydraulique avec le couvercle de la turbine et la traverse supérieure a été projeté vers le haut par l'écoulement de l'eau. L'eau a rempli l'arbre de la turbine et inondé la salle des machines. Les équipements électriques et auxiliaires ont été endommagés et les structures du bâtiment de la salle des turbines se sont effondrées. Les 10 unités hydrauliques sont tombées en panne. L'analyse des données vibratoires à l'aide des cartes de contrôle Shewhart aurait permis d'éviter ce désastre.
La contamination du pétrole de l'oléoduc Transneft Druzhba par des composés organochlorés en 2019 a entraîné une perte de réputation à l'échelle internationale et d'importantes pertes financières directes pour l'industrie pétrolière russe.
Dans tous les projets, nous aidons nos clients à résoudre les problèmes actuels et à identifier de nouvelles opportunités (connaissances) pour améliorer les processus et le fonctionnement sûr des équipements, et élaborons des recommandations pratiques claires prenant en compte la faisabilité économique.
Nous investissons 30% des revenus de l'entreprise dans des activités scientifiques et de recherche.
Objectif : accroître l’efficacité économique
Grâce à la surveillance, à l'analyse et à l'interprétation des données, vous bénéficierez de capacités auparavant inaccessibles à votre équipe :
- identifier les signaux d'échecs de processus ;
- stabiliser les processus imprévisibles (statistiquement incontrôlables) pour pouvoir prédire et atteindre le meilleur état que votre système peut fournir ;
- ajuster les processus aux valeurs cibles (centre dans la tolérance, norme, spécification) ;
- améliorer la précision des prévisions ;
- faire une évaluation objective des résultats de tout changement « avant » et « après » ;
- développer des procédures pour un contrôle optimal des processus technologiques afin de minimiser les pertes dues erreurs du premier et du deuxième type (avec une réduction significative des fausses alarmes et des signaux manqués) ;
- prédire la survenance de situations d'urgence et prendre des mesures à l'avance pour les éliminer ou atténuer les conséquences néfastes ;
- maintenir les caractéristiques de performance des équipements, structures et structures coûteux et critiques au niveau requis, en identifiant rapidement les signes et le degré de dégradation des paramètres de contrôle ;
- minimiser la consommation de composants coûteux dans les processus technologiques tout en améliorant la qualité et l'uniformité des produits fabriqués ;
- mettre en œuvre des innovations en ingénierie.
Types de données analysées
Pour le diagnostic prédictif à distance, les données de surveillance provenant des équipements et des capteurs technologiques, des tests en laboratoire, mais également collectées manuellement, peuvent être utilisées, par exemple :
- données de vibration (diagnostic de vibration), écart, débit, niveau de liquide, pression, température, humidité, analyse de gaz, position, vitesse, force, viscosité, densité, dureté, radioactivité, taille, éclairage, teneur en poussière, concentration, présence et quantité d'impuretés, tribodiagnostics, acidité, contamination, mesures acoustiques, mesures électriques et autres mesures ;
- des données sur la fréquence des événements, des incidents, toute donnée quantitative (données de comptage.
Technologie de diagnostic prédictif
Les processus multifactoriels réels comportent une incertitude en raison de la nature de la variabilité des facteurs connus mesurables, numériquement inmesurables et même non différenciables. Cette incertitude et le manque de connaissances du personnel technologique sur la façon de la gérer créent un énorme gaspillage.
Nos solutions sont basées sur la méthodologie Statistical Process Control (SPC), l'outil principal étant les cartes de contrôle Shewhart. Malgré l'apparente simplicité des cartes de contrôle développées par le professeur Walter A. Shewhart, leur utilisation pratique et leur interprétation correcte restent encore le domaine de quelques spécialistes.
Notre travail avec les données comprend toute la gamme des opérations, à commencer par l'organisation de la procédure de collecte.
Nous examinons les données inextricablement du contexte de leur production. Par conséquent, pour élaborer des recommandations visant à améliorer les processus, nous nous appuyons sur les connaissances scientifiques et travaillons avec des experts en la matière.
Trouver les causes des échecs, des anomalies et des inefficacités dans les processus avec le mouvement de la recherche « en amont » permet de comprendre quoi, comment et à quel niveau doit être fait pour l'amélioration continue des processus :
Dessin. Relation de cause à effet de la variabilité résultante des paramètres contrôlés
Avantages du diagnostic à l'aide des méthodes de contrôle statistique des processus (SPC)
Faibles exigences en matière de données
La surveillance des données et les diagnostics utilisant les méthodes SPC nécessitent une quantité de données incomparablement plus petite que les diagnostics utilisant les méthodes d'apprentissage automatique (ML). Aux fins du diagnostic et de la prévision par les méthodes SPC, peu importe que les données représentent 100 % ou une partie de la série de données, mais les données doivent être organisées de manière rationnelle et dans le respect de leur répartition dans le temps. Les données collectées manuellement feront l’affaire. En conséquence, les exigences en matière de puissance de calcul de l'équipement et de stockage des données historiques sont mineures (une collecte continue de données n'est pas requise).
Voir l'article de Donald Wheeler : Expériences, big data ou cartes de contrôle Shewhart ? Diverses approches pour l'amélioration des processus. Votre approche répond-elle à vos besoins ?
Actions non réactives, mais basées sur la connaissance
Grâce à SPC, l'analyse des relations de cause à effet des pannes ajoute de nouvelles informations à la base de connaissances de nos clients sur le fonctionnement du système de processus, plutôt que de demander au répartiteur de prendre des mesures réactives sans expliquer « pourquoi », comme c'est le cas avec les machines. apprentissage (ML).
S'appuie sur une connaissance scientifique et experte des procédés
Dans les travaux d'amélioration, les connaissances scientifiques sur la nature des phénomènes étudiés sont utilisées et des employés compétents de l'entreprise cliente sont nécessairement impliqués. Explorer le contexte de production de données et travailler avec des experts du domaine étudié sont nos principes fondamentaux.
Prend en compte l’état statistique d’un processus pour faire des prédictions
Prend en compte l'état statistique du processus étudié (stable ou imprévisible).
Minimise les conséquences des erreurs du premier et du deuxième types
Vous permet de minimiser les conséquences des erreurs des premier et deuxième types dans les tentatives d'amélioration, en indiquant des règles opérationnelles spécifiques pour influencer le processus, à savoir si une intervention dans le travail du processus analysé est requise ou vice versa, seuls les changements systémiques le feront. aide.
Voir l'article Le concept de variabilité et de contrôle des processus et solution ouverte APC. Erreurs du premier et du deuxième type .
Prend en compte la perte rapide de pertinence des données accumulées sur la période écoulée
Tout coule, tout change.
Crée une signature d'échec personnalisée
Notre méthodologie sépare avec précision le bruit des signaux, révélant la signature individuelle des défaillances des équipements et des processus plutôt que de nécessiter la définition de valeurs limites fictives.
Par exemple, un problème indiquant un manque de connaissances a été signalé par OSyS (Optimized Systems and Solutions, une filiale de Rolls-Royce), spécialisé dans la fourniture de DSS (Decision Support System, DSS) pour la surveillance et l'optimisation d'actifs de grande valeur :
"Lors de l'analyse des paramètres de performances, les spécialistes d'OSyS ont été confrontés au fait qu'ils devaient soit définir des valeurs seuils trop étroites, ce qui entraînerait une forte augmentation du nombre d'alertes, soit des valeurs trop larges, puis il s'est avéré que les valeurs de l'alerte ne respectaient pas les limites requises. Cependant, les outils techniques, les connaissances et les compétences d'analyse les ont aidés à créer une signature de défaillance pour toutes sortes de flux de données pouvant provenir de l'équipement. "
La classification mondiale des types de maintenance est divisée en les types suivants :
- maintenance réactive (réparation ou remplacement en cas de panne, Maintenance Réactive) ;
- maintenance programmée préventive (PPR, maintenance, Maintenance Préventive) ;
- Maintenance prédictive basée sur les signes de pannes et l’apparition de dégradations ;
- maintenance axée sur la faisabilité économique et la sécurité (combine rationnellement tous les types de maintenance précédents, Reliability Centered Maintenance).
Nous nous spécialisons dans le troisième type, à savoir la maintenance prédictive, réalisée sur la base de l'état réel des structures, structures et équipements critiques et de grande valeur, afin d'augmenter le degré de sécurité de leur fonctionnement, d'augmenter leur durée de vie utile et de réduire les coûts d'exploitation.
L'effet de l'utilisation de la maintenance prédictive :
« Des rapports indépendants* montrent que le lancement d'un programme de maintenance prédictive apporte, en moyenne, les avantages économiques suivants :
Coûts de maintenance réduits : 25 % - 30 % ;
• Réduction du nombre de pannes : 70% - 75% ;
• Réduction des temps d'arrêt : 35 à 45 %, notamment grâce à la commande anticipée de pièces de rechange ;
• Augmentation de la productivité de 20 à 25 %.
En recevant des messages rapides de notre part sur la présence de raisons particulières qui font sortir le processus de fonctionnement de l'objet observé d'un état stable, dès que cela devient statistiquement significatif, vous pouvez facilement identifier ces raisons et commencer à les gérer (éliminer ou , si possible, réduire leur influence). Les signaux sur le début de la dégradation des paramètres surveillés permettront de prendre des mesures opportunes pour l'éliminer ou la ralentir avant même le début d'une usure importante du composant ou de l'équipement.
Types d'entreprises intéressées
1. Entreprises engagées dans la conception, la production, la construction, la garantie et la maintenance après garantie d'équipements coûteux, de structures et de structures critiques.
2. Sociétés d'exploitation.
Mode de surveillance
La surveillance peut être effectuée selon le mode souhaité par le client, d'une mise à jour par semaine en semaine à toutes les heures 24 heures sur 24. Une mise à jour peut inclure soit un point de données, soit une nouvelle série de points de données historiques pour toute la période depuis la mise à jour précédente.
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