Планово предупредительный ремонт: Планово-предупредительный ремонт (ППР) — Что такое Планово-предупредительный ремонт (ППР)?

Система планово-предупредительного ремонта (ППР) | Главный механик

Система планово-предупредительных ремонтов (ППР) – более простой и более надежный способ планирования ремонтных работ.

Основными условиями, обеспечивающими планово-предупредительный характер ремонту оборудования в системе периодических ремонтов, являются следующие:

• основная потребность оборудования в ремонте удовлетворяется посредством производимых через определенное число отработанных им часов плановых ремонтов, образующих периодически повторяющийся ремонтный цикл;
• каждый плановый предупредительный ремонт выполняется в объеме, необходимом для устранения всех дефектов (возникших в результате его эксплуатации) и обеспечивающем нормальную работу станка, машины до следующего очередного планового ремонта, срок которого определяется установленными межремонтными периодами;
• планирование ремонтов, расчеты затрат труда на их выполнение и контроль удовлетворения потребности оборудования в ремонте основываются на нормальном объеме ремонтных работ, выполнение которого путем периодически производящих плановых ремонтов обеспечивает содержание парка в работоспособном состоянии;
• нормальный объем ремонтных работ определяют исходя из установленных оптимальных периодов между плановыми ремонтами, порядка их чередования в ремонтном цикле путем оценки ремонтосложности объектов ремонта;
• между периодическими плановыми ремонтами (ППР) оборудование подвергается плановым осмотрам и проверкам, являющимся средством организованной профилактики.

Главные положения системы ППР вытекают из следующего. Общий объем всех ремонтных работ, которые необходимо выполнить для восстановления технических качеств парка оборудования, зависит от многих и, на первый взгляд, самых разнообразных факторов. Однако по некоторым общим признакам и своему характеру все они могут быть объединены в следующие пять групп.

Первая объединяет факторы, относящиеся к условиям работы оборудования. К этой группе относятся

• режимы, на которых производится обработка на нем деталей
• размеры деталей
• материал деталей
• конфигурация деталей
• твердость
• точность обработки, требуемая от станков
• квалификация станочников
• качество ухода за оборудованием
• состояние воздушной среды.

Вторая группа объединяет факторы, оказывающие влияние на объем ремонтных работ, которые условно можно назвать ремонтные особенности оборудования. К ним относятся

• конструктивная и кинематическая сложность оборудования
• класс его точности
• особенности сборки и разборки оборудования
• габаритные размеры и масса деталей, снимаемых и устанавливаемых при ремонте
• общая площадь поверхностей, подвергающихся при ремонте шабрению для исправления геометрической формы или восстановления взаимного положения механизмов и деталей

Третью группу составляют факторы, от которых зависит качество ремонтов и технического обслуживания оборудования. Такими являются:

• качество деталей, используемых для замены изношенных
• применение при ремонте упрочняющей технологии
• уровень технологических процессов ремонта
• оснащенность ремонтной службы специализированным оборудованием, специальным инструментом, контрольно-поверочными и технологическими приспособлениями, способствующими высокому качеству ремонтных работ
• квалификация ремонтного персонала
• организация технического контроля
• своевременность устранения дефектов оборудования (возникающих при эксплуатации), зависящая от организации технического обслуживания и применения стимулирующих повышение качества ремонтов форм оплаты труда ремонтных рабочих

К четвертой группе относятся такие влияющие на объемы ремонтных работ факторы, как степень использования оборудования, т. е. сменность его работы и коэффициент загрузки.

Обобщающим показателем указанного является время, отработанное оборудованием с момента последнего ремонта, т. е. число часов, отработанное оборудованием без ремонта.

Пятая группа слагается из факторов, определяющих уровень производительности труда ремонтных рабочих. Такими являются:

• техническая вооруженность ремонтной службы
• наличие в ремонтно-механическом цехе полного технологического комплекта оборудования
• обеспеченность специальным инструментом, технологическими и контрольно-поверочными приспособлениями, упрощающими выполнение работ
• степень механизации труда ремонтных рабочих
• замена ручных ремонтных операций механической обработкой
• применение прогрессивных технологических процессов ремонтных работ
• уровень специализации на ремонтных работах
• оснащенность ремонтных работ грузоподъемными механизмами и транспортными средствами
• организация рабочего места ремонтных рабочих
• применение рационального производственного инвентаря и оргоснастки
• качество конструкторской и материальной подготовки плановых ремонтов
• организация парка запасных частей
• применение стимулирующих форм оплаты труда ремонтных рабочих, способствующих повышению производительности труда на ремонтных работах

Поскольку эти пять групп включают практически все факторы, влияющие на объем ремонтных работ, можно считать, что для любого парка оборудования объем ремонтных работ, которые необходимо произвести в каждый данный момент для ликвидации износа, возникающего в результате эксплуатации, определяется:

1. условиями работы оборудования
2. его ремонтными особенностями
3. качеством выполнявшихся ремонтных работ и технического обслуживания
4. числом часов, отработанных каждой единицей оборудования без ремонта
5. уровнем производительности труда ремонтных рабочих.

Эта зависимость представляет собой первое основное положение, на котором базируется система периодических ремонтов оборудования. Являясь функцией указанных факторов, объем ремонтных работ подвергается изменению, т. е. может увеличиваться или уменьшаться в результате их влияния. Но характер и степень влияния приведенных факторов на величину объема ремонтных работ весьма различны. Изменение объема ремонтных работ под влиянием факторов, относящихся к условиям работы оборудования, не должно и практически не может быть сколько-нибудь значительным.

Увеличение объема ремонтных работ в результате ухудшения условий работы оборудования – явление ненормальное. Оно может быть следствием ослабления надзора за эксплуатацией и содержанием оборудования или ухудшения производственного обучения и инструктажа станочников. Такое положение недопустимо, и для его устранения на заводе должны немедленно приниматься меры.

Объем ремонтных работ при надлежащей постановке ремонтного дела на предприятии может увеличиваться или уменьшаться лишь в результате изменения загрузки оборудования при увеличении или уменьшении плановых заданий, переходе на выпуск другой продукции, коренных изменениях в технологии производства.

Я бы выделил пять основных, базовых положений, на которых основывается система планово-периодических  ремонтов (ППР).

1. В условиях нормально функционирующего предприятия, величина общего объема ремонтных работ на нем изменяется главным образом в результате изменения числа часов, отработанных оборудованием без ремонта.
2. При выполнении плановых ремонтов через определенное число часов, отработанных каждой единицей оборудования, объем ремонтных работ, требующихся для обеспечения надлежащего технического состояния парка оборудования, становится практически постоянным.
3. При принудительном выводе станков в плановые ремонты через определенное число отработанных ими часов исключается возможность прогрессирующего износа механизмов и связанное с этим прогрессирующее возрастание объема ремонтных работ. Вследствие этого общий объем работ по ремонту определенного парка оборудования не только становится практически постоянным, но и при правильно выбранных сроках работы, после которых должен производиться ремонт (оптимальных межремонтных периодах), снижается до минимальной величины.
4. В условиях периодического выполнения плановых ремонтов через определенное, правильно установленное число отработанных часов, объем работ по ремонту снижается до некоторого минимума, представляющего собой нормальный объем ремонтных работ, требующийся для поддержания технического состояния оборудования на нормальном уровне.
5. Основная потребность оборудования в ремонте может быть удовлетворена выполнением периодических ремонтов, составляющих структурно-тождественные повторяющиеся циклы.

Внимание покупателей подшипников

Уважаемые покупатели, отправляйте ваши вопросы и заявки по приобретению подшипников и комплектующих на почту или звоните сейчас:
tel:+7 (495) 646 00 12
[email protected]
Доставка подшипников по РФ и зарубежью.
Каталог подшипников на сайте

Внимание покупателей подшипников

Уважаемые покупатели, отправляйте ваши вопросы и заявки по приобретению подшипников и комплектующих на почту или звоните сейчас:
tel:+7 (495) 646 00 12
[email protected]
Доставка подшипников по РФ и зарубежью.
Каталог подшипников на сайте

Организация ппр — как делается на современном предприятии

Доброго времени суток уважаемые читатели и подписчики Блога Андрея Ноака! Сегодня я вам расскажу как делается правильно организация ппр.

В не зависимости от вида отрасли, производство продукции осуществляется на оборудовании которое нуждается в периодическом обслуживании и ремонте. От правильного обслуживания и ремонта в свою очередь зависит качество выпускаемой продукции, производительность и конечно же время простоев оборудования.

Время затрачиваемое на непосредственный ремонт оборудования, также может колебаться от профессионализма исполнителей и организаторов. Что же нужно знать при организации ремонтов оборудования?

Классификация ремонтов

Во первых все ремонты можно поделить на следующие виды:

• Ремонты не требующие остановки основного оборудования.
• Ремонты требующие остановки оборудования.

Ремонты требующие остановки оборудования в свою очередь бывают:

Ежедневные не запланированные.

1. Ежедневные запланированные.
2. Еженедельные. Очень часто такие ремонты называют ППР оборудования (планово предупредительный ремонт) или ТО оборудования (техническое обслуживание оборудования).
3. Капитальные ремонты.

ППР оборудования, он же планово предупредительный ремонт

Сегодня мы рассмотрим еженедельный ремонт оборудования (ППР или ТО). Еженедельным называют его символически, на самом деле, в зависимости от специфики оборудования, ремонт может быть организован как чаще, к примеру несколько раз в неделю (что очень редко встречается), так и гораздо реже, к примеру раз в две недели.

А может вообще раз в месяц (такие ремонты встречаются гораздо чаще). Частота проведения таких ремонтов зависит от нескольких факторов, вот некоторые из них:

1. Частота незапланированных ремонтов оборудования, если очень часто происходят незапланированные поломки, которые можно предупредить, то естественно ремонты должны планироваться чаще.
2. Возраст оборудования, на новом оборудовании время между ремонтами больше чем на хорошо поработавших станках.
3. Сложность оборудования. Чем сложнее и длительнее ремонт станка, тем нужно более тщательно его обслуживать.
4. Целесообразность проведения ремонта и остановки оборудования с той или иной частотой.
5. От экономической ситуации на предприятии. Одно предприятие может позволить себе проводить остановку оборудования еженедельно и содержать оборудование в порядке, другое предприятие может быть в долгах и кредитах за которые нужно расплачиваться и поэтому оборудование может работать на износ. Этот фактор сегодня, в рыночных условиях, играет чуть ли не основную роль в качестве и поддержании в порядке оборудования.
6. Еще одним фактором частоты технического обслуживания оборудования может быть финансирование ремонтов руководством. Если на ремонты, на запасные части выделяются очень хорошие средства, если подшипники, сальники или другие запасные части устанавливаются новые, то естественно ремонты узлов можно проводить гораздо реже. На некоторых производствах мне довелось видеть, как снимают старый негодный подшипник и ставят на узел другой старый подшипник, конечно такое отношение к финансированию производства будет вызывать и соответствующую отдачу от производства.
7. Качество проведения ремонтов персоналом, при некачественном проведении, поломки будут чаще. В этом случае нужно будет чаще планировать ремонты и обслуживание оборудования.
8. Качество планирования ремонтов, квалификация организаторов ремонта оборудования. К организаторам ремонтов оборудования на производстве можно отнести механика, а на больших производственных линиях даже полностью отдел главного механика. Если организаторы квалифицированы, знают и самое главное чувствуют производство, расставляют правильно приоритеты в ремонте узлов, определяют правильно степень изношенности оборудования, делают правильную оценку ремонта — именно в таких случаях снижаются простои оборудования.
9. Рекомендации производителей оборудования на замену масел, запасных частей, смазку узлов.

Как подобрать график ППР под свое производство

В общем это только некоторые параметры влияющие на частоту проведения ТО оборудования. А теперь давайте посмотрим как выбирают оптимальное время проведения планово предупредительного ремонта, по каким критериям:

• Для проведения ремонтов необходимо чтобы было все подготовлено, чтобы все запасные части, инструменты были или куплены или просто подготовлены. Каждый работник должен быть обеспечен инструментом.
• Если руководство чувствует выход из строя какого то узла, конечно лучше это предупредить заранее, согласитесь будет неприятно если узел выйдет из строя вечером, а производство, работающее круглосуточно, простоит двенадцать часов до утра.
• Ремонты организуются при остановке оборудования по независящим от руководства причинам. К примеру не завезли сырье для производства продукции или отключили подачу газа для профилактики, может быть и др…
• Планово предупредительные ремонты проводят при наличии всего обслуживающего персонала, если нет энергетика на производстве, то его энергетическая часть после ремонта, с большой вероятностью, будет выполнена не качественно или не в полном объеме. Поэтому на время проведения ремонтов не стоит отправлять в командировки или на служебные задания специалистов.
• Если ремонты оборудования зависят от погодных условий (к примеру часть оборудования нужно ремонтировать на улице), следует выбирать подходящие погодные условия. Не стоит в -40 градусов ремонтировать оборудование, если это не срочно, так как эффект будет минимальный.

Еще несколько советов

К особенностям проведения технического обслуживания оборудования можно отнести также то, что для этого ремонта отбираются именно те работы, которые требуют остановки оборудования. Работы не требующие остановки оборудования можно планировать в течении рабочих дней.

Работы не должны занимать большое количество времени (хотя случаются исключения когда нужны срочные ремонты каких то сложных узлов), слишком длинные по времени работы переносятся на время проведения капитальных ремонтов.

При проведении ремонтов, каждый оператор должен быть обеспечен работой и задействован. Для этого утверждается список с планом мероприятий, где расписаны все объемы работ, время на проведение работ и лица выполняющие работы.

Удачи и до новых встреч, с вами был Андрей Ноак!

Система планово-предупредительного ремонта — Студопедия

Виды ремонта

По способу организации различают два вида ремонтов – плановый и неплановый.

Плановый ремонт предусматривается рациональной системой ТОиР оборудования и выполняется или через установленное нормами количество часов, отработанных оборудованием, или по достижении установленного нормами его технического состояния.

Неплановый ремонт также предусматривается рациональной системой ТОиР оборудования, но осуществляется в неплановом порядке, по потребности. К этому виду относятся аварийный ремонт, вызванный дефектами конструкции или изготовления оборудования, а также дефектами ремонта и нарушением правил технической эксплуатации.

По составу и объему работ рациональная система ТОиРО предусматривает два вида ремонтов: текущий и капитальный.

Текущий ремонт – это плановый ремонт, выполняемый с целью гарантированного обеспечения работоспособности оборудования в течение установленного нормативами количества часов работы до следующего ремонта и состоящий в замене или восстановлении отдельных деталей или отдельных сборочных единиц и выполнении, связанных с этим разборочных, сборочных и регулировочных работ.

Капитальный ремонт – это плановый ремонт, выполняемый с целью восстановления исправности и гарантированного обеспечения работоспособности оборудования в течение установленного нормативами количества часов работы до следующего капитального ремонта, состоящий в восстановлении координации сборочных единиц и первоначальных траекторий их взаимного перемещения, сопровождающийся заменой или восстановлением деталей всех сборочных единиц с необходимой для этого полной разборкой машины, её сборкой и регулированием. При капитальном ремонте во время разборки оборудования обязательно составляется ведомость дефектов ремонтируемого агрегата. Каждую деталь рекомендуется маркировать, обозначая номер машины в числителе, а порядковый номер детали по ведомости дефектов – в знаменателе. Номера можно наносить клеймением на нерабочих поверхностях деталей или указывать на бирках, привязывая последние к деталям. Маркирование облегчает подбор деталей при сборке и контроль за прохождением ремонта.

Система планово-предупредительного ремонта (ППР) представляет собой комплекс организационно-технических мероприятий предупредительного характера, проводимых в плановом порядке для обеспечения работоспособности оборудования в течение всего предусмотренного срока службы. Основных систем ППР три:

1. Система периодических ремонтов, которая предусматривает проведение мероприятий по техническому обслуживанию и плановых ремонтов каждой единицы оборудования после отработки ею определенного времени. Наибольший экономический эффект применение данной системы дает в условиях массового и крупносерийного производства и строгого учета наработки оборудования.

2. Система послеосмотровых ремонтов, при которой необходимый объем ремонтных работ по данному оборудованию определяется после его осмотра. Применение этой системы целесообразно для эпизодически работающего оборудования.

3. Система стандартных ремонтов, которая предусматривает выполнение обусловленного объема ремонтных работ в определенные сроки. Система применяется для специального оборудования, работающего на постоянном режиме.

Планово-предупредительный ремонт оборудования — ППР

В целях обеспечения надежной работы оборудования и предупреждения неисправностей и износа на предприятиях периодически проводят планово-предупредительный ремонт оборудования (ППР). Он позволяет провести ряд работ, направленных на восстановление оборудования, замену деталей, что обеспечивает экономичную и непрерывную работу оборудования.

Чередование и периодичность планово-предупредительного ремонта (ППР) оборудования определяется назначением оборудования, его конструктивными и ремонтными особенностями, габаритами и условиями эксплуатации.

Оборудование останавливают для планово-предупредительного ремонта, когда оно еще находится в рабочем состоянии. Этот (плановый) принцип вывода оборудования в ремонт позволяет произвести необходимую подготовку к остановке оборудования — как со стороны специалистов сервисного центра, так и со стороны производственного персонала заказчика. Подготовка к планово-предупредительному ремонту оборудования заключается в уточнении дефектов оборудования, подборе и заказе запасных частей и деталей, которые следует сменить при ремонте.

Вырабатывается алгоритм проведения планово-предупредительного ремонта оборудования, обеспечивающий бесперебойную работу производства в период ремонта. Такая подготовка позволяет осуществлять полный объем ремонтных работ без нарушения нормальной работы предприятия.

Планово-предупредительный ремонт оборудования таких этапов ремонта:

1. Mежремонтный этап обслуживания

Межремонтный этап обслуживания оборудования осуществляется в основном без прекращения работы самого оборудования.

Межремонтный этап обслуживания оборудования состоит из:

• систематичекой очистки оборудования;
• систематической смазки оборудования;
• систематического осмотра оборудования;
• систематической регулировки работы оборудования;
• смены деталей с малым сроком эксплуатации;
• ликвидации малых неисправностей и дефектов.

Межремонтный этап обслуживания — это профилактика другими словами. Межремонтный этап обслуживания заключает в себе каждодневный осмотр и уход за оборудованием. Межремонтный этап обслуживания должен быть подобающе организован для того, чтобы:

• кардинально продлить период работы оборудования;
• сохранить отличное качество работы;
• сократить и ускорить затраты связанные с плановым ремонтом.

Межремонтный этап обслуживания заключается в:

• отслеживании, в каком состоянии находится оборудование;
• проведении рабочими правил подобающей эксплуатации;
• каждодневной чистке и смазке;
• своевременной ликвидации мелких поломок и регулировании механизмов.

Межремонтный этап обслуживания осуществляется без остановки процесса производства. Межремонтный этап обслуживания проводят в период перерывов в работе агрегатов.

2. Текущий этап планово-предупредительных ремонтов

Текущий этап планово-предупредительного ремонта зачастую осуществляют, не вскрывая оборудование, на время останавливая работу оборудования. Текущий этап планово-предупредительного ремонта заключается в ликвидации поломок, появляющихся во время работы. Текущий этап планово-предупредительного ремонта состоит из осмотра, смазки деталей, чистки и ликвидации выявленных поломок оборудования.

Текущий этап планово-предупредительного ремонта предшествует капитальному. На текущем этапе планово-предупредительного ремонта проводят важные испытания и измерения, ведущие к выявлению изъянов оборудования на раннем этапе их появления. Собрав оборудование на текущем этапе планово-предупредительного ремонта, его налаживают и испытывают.

Постановление о годности оборудования к дальнейшей работе выносится ремонтниками, основыващихся на сравнении итогов испытаний при текущем этапе планово-предупредительного ремонта с существующими нормами, итогами прошлых испытаний. Испытания оборудования, которое нет возможности транспортировать, проводят при помощи электротехнических мобильных лабораторий.

Помимо планово-предупредительного ремонта для ликвидации любых изъянов в работе оборудования осуществляют работы вне плана. Эти работы проводят после исчерпывания всего рабочего ресурса у оборудования. Еще для устранения последствий аварий проводится аварийно-восстановительный ремонт, который требует незамедлительного прекращения работы оборудования.

3. Средний этап планово-предупредительных ремонтов

Средний этап планово-предупредительного ремонта предназначен для частичного или полного восстановления отработавшего оборудования.

Средний этап планово-предупредительного ремонта заключается в том, что разбирают узлы оборудования для просмотра, очистки деталей и ликвидации выявленных изъянов, смены деталей и узлов, которые быстро изнашиваются, и которые не обеспечивают подобающее использование оборудования до следующего капитального ремонта. Средний этап планово-предупредительного ремонта осуществляют не более одного раза в год.

Средний этап планово-предупредительного ремонта заключает в себе ремонт, в котором нормативно-технической документацией устанавливается цикличность, объем и последовательность работ по ремонту, даже не взирая на техническое состояние, в котром находится оборудование.

Весь комплекс по планово-предупредительному ремонту состоит из таких пунктов:

• планирование планово-предупредительного ремонта оборудования;
• подготовка оборудования для планово-предупредительного ремонта;
• проведение планово-предупредительного ремонта оборудования;
• проведение мероприятий, связанных с планово-предупредительным ремонтом и техническим обслуживанием оборудования.

Средний этап планово-предупредительного ремонта влияет на то, что работа оборудования поддерживается в норме, возникает мало шансов на выход оборудования из строя.

4. Капитальный ремонт

Капитальный ремонт оборудования осуществляется путем вскрытия оборудования. Капитальный ремонт оборудования заключается в проверке оборудования с дотошным осмотром «внутренностей», испытаниями, измерениями, ликвидацией выявленных поломок. Капитальный ремонт оборудования обеспечивает восстановление первоначальных технических характеристик и проводится модернизация оборудования.

Капитальный ремонт оборудования осуществляется только после межремонтного периода. Перед капитальным ремонтом оборудования идет дотошная подготовка идет:

составление ведомости определенных работ;

• составление графиков выполнения работ;
• проводение предварительного осмотра и проверки;
• подготовление документации;
• подготовление инструментов, запчастей;
• выполнение противопожарных мероприятий и по технике безопасности.

Капитальный ремонт оборудования заключается:

• в замене или восстановлении изношенных деталей;
• модернизации каких-то деталей;
• выполнении профилактических измерений и проверок;
• осуществлении работ по ликвидации малых повреждений.

Изъяны, которые обнаруживаются при осуществлении проверки оборудования, ликвидируются при последующем капитальном ремонте оборудования. Поломки, которые носят аварийный характер, ликвидируют незамедлительно.

Конкретный вид оборудования имеет свою периодичность проведения планово-предупредительный ремонта, которая регламентируется Правилами технической эксплуатации.

Мероприятия по системе ППР отражаются в соответствующей документации, при строгом учете наличия оборудования, его состояния и движения. В перечень документов входят:

1. Технический паспорт на каждый механизм или его дубликат
2.  Карточка учета оборудования (приложение к техническому паспорту)
3. Годовой цикличный план-график ППР оборудования
4. Годовая план-смета капитального ремонта оборудования
5. Месячный план–отчет ремонта оборудования  
6. Приемо–сдаточный акт на проведение капитального ремонта
7. Сменный журнал нарушений работы технологического оборудования
8. Выписка из годового графика ППР.

На основании утвержденного годового плана-графика ППР составляется номенклатурный план на производство капитальных и текущих ремонтов с разбивкой по месяцам и кварталам.

Перед началом капитального или текущего ремонта необходимо уточнить дату постановки оборудования на ремонт.

Годовой план-график ППР и таблицы исходных данных являются основанием для составления годового плана-сметы, которая разрабатывается дважды в год. Годовая сумма плана-сметы разбивается по кварталам и месяцам в зависимости от срока проведения капитального ремонта согласно графику ППР данного года.

Необходимо также отметить, что приемо-сдаточный акт на производственный капитальный ремонт содержит следующие документы: непосредственно приемо-сдаточный акт; дефектную ведомость, исполнительную ведомость, потребность и расход запасных частей и материалов, сметную ведомость и данные о фактическом времени, затраченном на ремонт оборудования.

На основании плана-отчета в бухгалтерию предоставляется отчет о произведенных затратах по капитальному ремонту, а руководителю – отчет о выполнении номенклатурного плана ремонтов по годовому план-графику ППР.

В настоящее время для планово-предупредительного ремонта (ППР) все более широко используются средства вычислительной и микропроцессорной техники (установки, стенды, устройства для диагностики и испытания электрооборудования), позволяющие сокращать сроки проведения ремонтов, урезывать затраты на ремонт и повышать эффективность эксплуатации электрооборудования.

Составление годового план-графика планово — предупредительного ремонта оборудования

Цель: научиться рассчитывать периодичность работ по плановому ТО и ремонту. Составлять годовой план – график ППР оборудования.

Ход работы :

1.      Выбрать номер оборудование по варианту(см. в приложении 1)
2.     Вносим в пустую форму графика ППР наше оборудование.
3.     На этом этапе определяем нормативы ресурса между ремонтами и простоя:
4.     Смотрим приложение №1 «Нормативы периодичности, продолжительности и трудоемкости ремонта» выбираем значения периодичности ремонта и простоя при капитальном и текущем ремонтах, и записываем их в свой график.
5.     Для выбранного оборудования нам необходимо определиться с количеством и видом ремонтов в предстоящем году. Для этого нам необходимо определить количество отработанных часов оборудования ( расчет условно ведется с января месяца) ( см. приложение 2)
6.     4. Определяем годовой простой в ремонте
7.     В графе годового фонда рабочего времени указываем количество часов, которое данное оборудование будет находиться в работе за вычетом простоев в ремонте.
8.     Сделать вывод

Таблица 1 – Задание

Теоретическая часть

Планово-предупредительный ремонт (ППР) – это комплекс организационно-технических мероприятий по надзору, уходу и всем видам ремонта, которые проводятся периодически по заранее составленному плану.

Благодаря этому предупреждается преждевременный износ оборудования, устраняются и предупреждаются аварии, системы противопожарной защиты поддерживаются в постоянной эксплуатационной готовности.

Система планово-предупредительного ремонта включает в себя следующие виды технического ремонта и обслуживания:

•         еженедельное техническое обслуживание,

•         ежемесячный текущий ремонт,

•         ежегодный планово-предупредительный ремонт,

Ежегодный планово-предупредительный ремонт проводится в соответствии с годовым план-графиком ППР оборудования.

Составление графика ППР

Годовой график планово-предупредительного ремонта, на основе которого, определяется потребность в ремонтном персонале, в материалах, запасных частях, комплектующих изделиях. В него включается каждая единица, подлежащая капитальному и текущему ремонту.

Для составления годового графика планово-предупредительного ремонта (графика ППР) нам понадобятся нормативы периодичности ремонта оборудования. Эти данные можно найти в паспортных данных завода-изготовителя, если завод это специально регламентирует, либо использовать справочник «Система технического обслуживания и ремонта». 

Имеется некоторое количество оборудования. Все это оборудование необходимо внести в график ППР.

В графе 1 указывается наименование оборудования, как правило, краткая и понятная информация об оборудовании.

В графе 2 – кол-во оборудования

В графе 3-4 – указываются нормативы ресурса между капитальными ремонтами и текущими.(см приложение 2)

Графах 5-6 – трудоемкость одного ремонта ( см табл 2 приложение 3) на основании ведомости дефектов.

В графах 7-8 – указываются даты последних капитальных и текущих ремонтов (условно принимаем январь месяц текущего года)

В графах 9-20 каждая из которых соответствует одному месяцу, условным обозначением указывают вид планируемого ремонта: К – капитальный, Т – текущий.

В графах 21 и 22 соответственно записываются годовой простой оборудования в ремонте и годовой фонд рабочего времени.

Годовой план-график планово предупредительного ремонта оборудования можно скачать здесь.

Приложение 1

НОРМАТИВЫ ПЕРИОДИЧНОСТИ, ПРОДОЛЖИТЕЛЬНОСТИ И ТРУДОЕМКОСТИ ТЕХНИЧЕСКОГО ОБСЛУЖИВАНИЯ И РЕМОНТА

Приложение 2 

Приложение 3

Планово-предупредительный ремонт

Предупредительные мероприятия, осуществляемые при техни­ческом уходе, улучшают сохранность двигателя,

но не могут предотвратить естественного износа и связанного с ним нарушения геометрических форм деталей и величины зазоров.

Технический уход и связанный с ним осмотр определяет потреб­ность в планово-предупредительном ремонте.

Под планово-предупредительным ремонтом понимается ремонт, который производится в заранее установленные сроки и в объеме, обеспечивающем полную работоспособность двигателя до следующего планового ремонта. Планово-предупредительный ремонт разделяется на текущий, средний и капитальный. Категории ремонта характери­зуются сроком их проведения и объемом выполняемых работ.

Текущий ремонт предполагает, кроме операций, относящихся к техническому уходу, замену быстроизнашиваемых деталей и их ремонт. К текущему ремонту, в частности, относится: замена поршневых колец, отдельных цилиндровых крышек, смена изношенных деталей топливной аппаратуры, перетяжка подшипников и пр.

Текущий ремонт производится силами персонала, обслуживаю­щего двигатель при эксплуатации.

Средний ремонт предполагает значительный объем работ, хотя и без замены основных крупных деталей. К среднему ремонту относится: расточка цилиндров или втулок со сменой отдельных втулок, крышек, головок поршней, поршневых пальцев; шлифовка и калибровка шеек вала; перезаливка вкладышей шатунных и части коренных подшипников; переборка всех клапанов форсунок и топливного насоса с заменой изношенных деталей новыми.

При среднем ремонте выполняются также все работы, относя­щиеся к текущему ремонту.

Средний ремонт тихоходных двигателей производится один раз в два-три или несколько лет в установленные для данного двигателя сроки, удобные для обслуживаемого им предприятия.

Капитальный ремонт предполагает замену или ремонт основных крупных деталей двигателя, а также замену или восста­новление других деталей или узлов. При капитальном ремонте про­изводятся работы по восстановлению эксплуатационных качеств двигателя и сохранению их до следующего капитального ремонта, при условии выполнения в течение этого периода текущих и средних ремонтов. К капитальному ремонту относится: смена поршней и цилин­дровых крышек, частичная замена цилиндров, замена цилиндровых втулок; проверка шеек коленчатого вала на станке, перезаливка вкладышей всех подшипников; в отдельных случаях — замена колен­чатого вала; замена клапанов, форсунок, топливных насосов новыми.

Капитальный ремонт в большинстве случаев производится на ремонтном предприятии.

Время между капитальными ремонтами для разных двигателей даже одного типа может быть разным в зависимости от многих при­чин (условий работы, качества обслуживания, качества предыдущего ремонта и пр.). Для различных же типов двигателей оно значительно разнится. Так, для тихоходных двигателей время между капиталь­ными ремонтами определяется сроком в 5—8 лет, а например, для быстроходного двигателя Д6 межремонтный срок колеблется в пре­делах 4—6 тыс. час. работы.

Вы можете создать задачу профилактического обслуживания для регулярного обслуживания, такого как ежемесячная замена тонера принтера или выполнение регулярного отключения обслуживания для сайта учетной записи.

Чтобы запланировать профилактическое обслуживание,

1. Войдите в приложение ServiceDesk Plus — MSP, используя имя пользователя и пароль администратора.

2. Щелкните вкладку Admin в панели заголовка.

3. В блоке «Сведения об учетной записи» щелкните значок «Задачи профилактического обслуживания». Откроется страница мастера настройки.

4. Щелкните ссылку «Задачи профилактического обслуживания» в левой части страницы под блоком HelpDesk. Откроется страница «Запросить задачи обслуживания».

5. Щелкните ссылку Добавить новую задачу PM. Откроется страница «Добавить задачу профилактического обслуживания». Вы можете создать задачу профилактического обслуживания в два этапа.

Создание шаблона задачи

Шаблон задачи

состоит из четырех блоков: сведения о запросе, сведения о владельце, сведения о заявителе и сведения о категории.

1. Укажите Статус запроса в поле с гребенкой. Ex. Открыто.

2. Укажите уровень запроса в поле со списком. Уровень следует выбирать исходя из приоритета. Ex. Если приоритет запроса высокий, выберите Уровень 1.

3. Выберите режим в поле со списком. Это будет способ связи, чтобы проинформировать техника.

4. Выберите приоритет в поле со списком. Например,Высокий, средний, низкий и т. Д.

5. Выберите сайт в поле со списком. Это обязательное поле.

6. Выберите группу в поле со списком. Эта опция предназначена для группировки шаблона задачи. Ex. Сеть, оборудование и т. Д.

7. Выберите техника из поля со списком, чтобы назначить задачу, и щелкните значок списка запрашивающего, чтобы выбрать имя запрашивающего. Это обязательное поле. Другие данные, такие как контактный номер, идентификатор рабочей станции и отдел, заполняются автоматически на основе данных запрашивающего лица, указанных в форме запрашивающего.

8. Выберите категорию, подкатегорию и элемент из поля со списком.

9. В данном текстовом поле укажите тему задачи. Укажите актуальную информацию о задаче в соответствующем поле Описание.

10. Чтобы прикрепить файл к шаблону задачи, нажмите кнопку «Прикрепить файл», чтобы прикрепить файлы.

11. Вы можете добавить разрешение в текстовое поле разрешения.

12. Нажмите кнопку Далее >> для планирования задач.

Планирование задач

Чтобы запланировать задачу, выберите временной интервал из перечисленных вариантов:

Ежедневное расписание: чтобы запустить ежедневное задание по обслуживанию, щелкните переключатель «Ежедневное расписание».

1. В поле со списком выберите Время, в которое должно быть запланировано задание обслуживания.

2. Выберите дату, когда следует запланировать задачу обслуживания, с помощью кнопки «Календарь».

3. Сохраните детали.

Еженедельное расписание: Для запуска еженедельной задачи обслуживания щелкните переключатель Еженедельное расписание.

1. Выберите день недели, установив соответствующий флажок рядом с днем ​​недели.

2. В противном случае, если вы хотите планировать на все дни недели, установите флажок «Каждый день».

3. Выберите временные рамки для планирования задачи из поля со списком.

4. Сохраните детали.

Ежемесячное расписание: Чтобы запустить ежемесячную задачу обслуживания, щелкните переключатель «Ежемесячное расписание».

1. Выберите месяц для запуска задачи, установив флажок «Каждый месяц».

2. В поле со списком выберите дату, когда следует запланировать задачу.

3. В поле со списком выберите Время, когда должно быть запланировано задание.

4. Сохранить детали

Периодическое расписание: Чтобы запустить задачу периодического обслуживания, щелкните переключатель Периодическое расписание.

1. Укажите день (дни) в данном текстовом поле для планирования задачи обслуживания.то есть через каждый указанный n-й день будет выполняться задача обслуживания.

2. Сохраните детали.

Одноразовое расписание: Чтобы запустить одноразовую задачу обслуживания, щелкните переключатель Одноразовое планирование.

1. Выберите дату и время, когда должна выполняться задача обслуживания.

2. Сохраните детали.

Например:

Если вы хотите запланировать ежемесячную задачу по замене картриджей принтера,

1. Выберите переключатель «Ежемесячное расписание».

2. Установите флажок каждый месяц.

3. Выберите дату из поля со списком. Пример: 3 числа каждого месяца.

4. Выберите время в поле со списком. Пример: 1500 часов.

5. Сохраните это расписание. Задание на замену картриджа будет отправляться вам каждый месяц 3-го числа в 15:00, чтобы помочь вам выполнить плановое техническое обслуживание заранее, без каких-либо запросов от пользователей.

Программное обеспечение для планирования и составления графика техобслуживания

Программное обеспечение для планирования и составления графика техобслуживания | Платформа Prometheus

Обновите свой браузер

Чтобы использовать наш веб-сайт, обновите свой браузер до Chrome, Safari, Firefox или Edge.

Обновление

Модуль Planning & Scheduling платформы Prometheus предоставляет веб-решения по планированию и составлению графиков для управления техническим обслуживанием, а также возможность расширения до управления профилактическим обслуживанием, управления материалами и STO (остановки, ремонтные работы и простои). Это готовое решение, которое оптимизирует и улучшает процессы обслуживания с помощью приложений, которые полностью интегрируются с вашим решением ERP, EAM или CMMS (например, SAP, Oracle, IBM Maximo и др.), Сохраняя единый источник правда для ваших данных.

Взаимодействие с пользователем и взаимодействие с пользователем в Planning & Scheduling были разработаны с учетом потребностей конечного пользователя. Функции на основе браузера, интуитивно понятные функции и возможность использования нашего решения на любом устройстве гарантируют, что пользователи могут эффективно использовать Planning & Scheduling с минимальным обучением работе с самим решением и без обучения работе с реальной ERP, EAM или CMMS. Продукты в модуле Planning & Scheduling на платформе Prometheus повышают эффективность работы ваших планировщиков и составителей графиков и приводят к более проактивной программе технического обслуживания.

Navigator

Простая стандартизация процессов и повышение степени адаптации для всех ролей и пользователей.

• Создавайте простые в использовании панели мониторинга и рабочие процессы на одном экране, которые подключаются к EAM, ERP или CMMS в режиме реального времени
• Легко переключайтесь между макетами экранов
• Сохраняйте экран по умолчанию для каждого пользователя

Планировщик

Возьмите под контроль свою запланированную работу с помощью удобного графического планировщика

• Графический планировщик диаграммы Ганта с перетаскиванием
• Функциональность массового изменения
• Автоматическое выравнивание
• Синхронизация в реальном времени с вашим EAM, ERP или CMMS
• Простое назначение персонала

Планировщик заказов

Планировщик заказов выводит вас из собственного графического интерфейса пользователя на платформу Prometheus для просмотра и планирования рабочих заданий.

• Оптимизированный и упрощенный вид
• Редактирование и создание рабочего задания
• Доступ к дополнительным улучшениям планирования

Диспетчер пакетов работ

Быстро компилируйте все документы, необходимые для выполнения рабочего задания.

• Выбор / отмена выбора / автоматический выбор документов для печати в рабочем пакете
• Опция мобильной доставки
• Цифровые подписи и пользовательские водяные знаки
• Автоматическая подборка документов и пакетов в один PDF-файл или задание на печать

От заказа к задаче Список и спецификация

Быстро шаблонизируйте информацию о рабочем задании для использования в будущем.

• Сокращение времени планирования при сохранении согласованности и точности
• Сокращение затрат на свободный текст
• Копирование рабочих заданий в списки задач и спецификации
• Поддержание точности и обновления спецификаций
• Обеспечение передачи знаний

Тележка для покупок с материалами

Сохранить время на поиск частей и сокращение затрат на свободный текст с помощью расширенного поиска по нескольким словам и множеству полей.

• Сэкономьте время на поиске запчастей и сократите расходы на бесплатный текст
• Просмотрите материалы или цены на поставку и их наличие перед выбором
• Получите основные номера материалов с помощью расширенного многословного поиска в любом порядке
• Поиск отдельных позиций на основе нескольких критериев включая подробные текстовые описания и характеристики

Координатор доступности материалов (MAC)

Устранение разрыва между техническим обслуживанием, закупками и складом путем агрегирования статуса всех материалов и автоматического применения обновлений статуса.

Расширенная функциональность (XF)

Поднимите планирование на новый уровень с режимом моделирования, отчетами в реальном времени, прогрессом работы и отслеживанием прогресса

Менеджер профилактического обслуживания (PMM)

Принимайте более обоснованные решения и планируйте больше эффективно за счет интеграции планов обслуживания и текущего обслуживания в одну доску расписания.

Остановки, ремонтные работы и отключения (STO)

Планируйте STO и капитальные проекты, интегрируя эти элементы вместе с заказами на работу в одну таблицу планирования.

Prometheus Planning and Scheduling for Maximo (ранее AKWIRE) предоставляет передовые решения для управления ежедневным / еженедельным обслуживанием, профилактическим обслуживанием, доступностью ресурсов, уточнением плана работ, фиксацией времени и остановками / ремонтами / простоями в IBM Maximo.

Узнать больше

ДЕМО ВИДЕО

Prometheus Planning & Scheduling

WATCh

DATA SHEET

Prometheus Planning & Scheduling

DOwnload

SAP WEBINAR

19

Scheduling

WATCH

SAP WHITEPAPER

Лучшие практики для планировщиков и составителей графиков

Скачать

SAP CASE STUDY

Hemlock достигает 80% производительности обслуживания и повышает производительность на 30%

DOWNload

Haunted 9000 WEB

Эти кошмары планирования и составления расписания?

Watch

SAP WHITEPAPER

Критичность оборудования и приоритизация заказов на работу

загрузить

ПРИМЕР

DTE Перераспределение энергии на 2 доллара США.7 млн. При сокращении отставания на 25% и повышении эффективности на 35%.

Скачать

ЗАПРОСИТЬ ДЕМО

Мы с нетерпением ждем возможности узнать о ваших потребностях и возможностях в области управления активами. Просто заполните форму ниже, чтобы запланировать персональную демонстрацию.

Присоединяйтесь к 50 000+ пользователей по всему миру в достижении высокого уровня обслуживания

Офисов

Штаб-квартира — Роли, Северная Каролина

Гейтсхед, Великобритания

Baltic Place, S Shore Rd. Gateshead
NE8 3AE, United Kingdom
Телефон: +441 7777
‍

Brisbane, AU

8A / 36 Agnes St, Fortitude Valley
QLD 4006, Australia
Телефон: +61 7 3188 5264
‍

Dordrecht, NL

Burgemeester de Raadtsingel 67, 3311 JG
Dordrecht, Нидерланды
Телефон: +31 78 614 6288
‍

Kerkrade, NL

Eurode-Park 1, Kerkrade, Limburg 6461
KB, Нидерланды
Телефон: +31 78 614 6288
‍ 9000 Сан-Паулу, BZ

R.Olimpíadas, 205, 4. Andar
Vila Olimpia, São Paulo, SP, CEP 04551-000
Телефон: +55 11 3728-9372
‍

Pretoria, SA

1 Pegasus Building 210 Amarand Ave
Waterkloof Glen, Pretoria, 0181
Южная Африка
Телефон: +27 12 003 2916
‍

© 2020 Prometheus Group Все права защищены.

Текущее профилактическое обслуживание ▷ испанский перевод

Mantenimiento prevtivo rutinario

Концентратор был специально разработан для минимизации планового профилактического обслуживания .

Концентратор оксигено-эстафета específicamente Disñado para minimizar el mantenimiento превентивно рутинный .

График профилактического обслуживания: задача технического обслуживания

График профилактического обслуживания

Что такое график профилактического обслуживания?

График профилактического обслуживания — это предварительное планирование технического обслуживания для исключения возможности выхода из строя машины или оборудования.Он может планировать ежедневные, еженедельные или полумесячные для каждой машины в зависимости от критического состояния. В графике профилактического обслуживания определена приоритетная группа для рассмотрения критических машин или условий.

Как реализовать график профилактического обслуживания?

Важность профилактического обслуживания в любой организации может дать преимущества для повышения производительности, удовлетворенности и качества продукции, в финансовом отношении и многого другого. Профилактическое обслуживание — это полностью задача обслуживания, которую следует выполнять на регулярной основе для поддержания графиков, операций и задач по улучшению.

Малый бизнес плохо осведомлен о соблюдении графика или профилактических действиях, чтобы избежать будущих возможностей, необходимо обновлять сотрудников малого и среднего бизнеса, чтобы принять меры, которые профилактическое обслуживание дает повышение эффективности вашего бизнеса, а также финансовую поддержку.

Здесь мы даем вам шаблон, который поможет составить график для машин вашей организации, вам нужно просто заполнить формат Excel, который готов, составленный график профилактического обслуживания, который охватывает все механизмы на вашей стороне.

Как запланировать пополнение в формате Excel?

Как никогда просто не было раньше, в формате Excel вы можете получить желтую ячейку, которая копирует, где вы хотите запланировать «НЕДЕЛЮ МЕСЯЦА», может быть 1 ^st неделя, 2 ^и неделя, 3 ^rd неделя и 4 ^-я неделя месяца. Неделя намного предпочтительнее, а фактические данные, как обычно, могут быть возможны, что ваша запланированная дата не может привести к техническому обслуживанию машины из-за загрузки производственной линии, чтобы избежать нарушения графика, и его отслеживание всегда предпочитает недели, и то же самое будет заполнено правильной отметкой, когда сделали профилактическую работу.

График профилактического обслуживания, который представляет собой единый документ, который очень помогает организации. Во время профилактического технического обслуживания персонал, обслуживающий персонал, может выявлять почти ошибки, что означает, что до истечения срока годности деталей или возможного более серьезного повреждения решение может быть выполнено без влияния на производственные графики, операции или задержки в выполнении заказов. с экономит возможные расходы на ущерб, которых вы никогда не ожидали.

Профилактическое обслуживание и срок службы машины

Сильная взаимосвязь между техническим обслуживанием и сроком службы машины, как вы знаете, регулярная очистка и проверка смазки Программа затяжки, которая является частью профилактического обслуживания, дает следующие преимущества:

1. Предотвращение амортизации части, которые курсируют друг с другом.
2. Выявить ослабленные провода и ослабленные соединения. Утерянные детали могут повредить машину или нанести серьезный вред людям.
3. Конечно, регулярная смазка, смазка, смазочное обслуживание всегда продлевает срок службы деталей.

Руководство по искусственному интеллекту Azure для решений по профилактическому обслуживанию — Team Data Science Process

• 10.01.2020
• 42 минуты на чтение

В этой статье

Резюме

Predictive maintenance ( PdM ) — это популярное приложение прогнозной аналитики, которое может помочь предприятиям в нескольких отраслях достичь высокого уровня использования активов и экономии эксплуатационных расходов.В этом руководстве собраны бизнес-рекомендации и аналитические рекомендации и передовой опыт для успешной разработки и развертывания решений PdM с использованием технологии платформы Microsoft Azure AI.

Для начала в этом руководстве представлены отраслевые бизнес-сценарии и процесс квалификации этих сценариев для PdM. Также представлены требования к данным и методы моделирования для создания решений PdM. Основное содержание руководства посвящено процессу науки о данных, включая этапы подготовки данных, разработки функций, создания модели и ее применения.В дополнение к этим ключевым концепциям в этом руководстве представлен набор шаблонов решений, помогающих ускорить разработку приложений PdM. В руководстве также указаны полезные учебные ресурсы для практиков, чтобы узнать больше об ИИ, лежащем в основе науки о данных.

Обзор руководства Data Science и целевая аудитория

В первой половине этого руководства описаны типичные бизнес-проблемы, преимущества внедрения PdM для решения этих проблем и перечислены некоторые распространенные варианты использования. Лица, принимающие бизнес-решения (BDM) получат выгоду от этого контента.Вторая половина объясняет науку о данных, лежащую в основе PdM, и предоставляет список решений PdM, созданных с использованием принципов, изложенных в этом руководстве. Он также предоставляет пути обучения и указатели на учебные материалы. Лица, принимающие технические решения (TDM) сочтут этот контент полезным.

Необходимые знания

Контент BDM не предполагает, что читатель имеет какие-либо предварительные знания в области науки о данных. Для контента TDM полезны базовые знания статистики и науки о данных. Рекомендуется знание служб данных Azure и AI, Python, R, XML и JSON.Техники ИИ реализованы в пакетах Python и R. Шаблоны решений реализуются с помощью служб Azure, средств разработки и пакетов SDK.

Бизнес-модель для профилактического обслуживания

Компаниям требуется, чтобы критически важное оборудование работало с максимальной эффективностью и загрузкой, чтобы окупить капитальные вложения. Эти активы могут варьироваться от авиационных двигателей, турбин, лифтов или промышленных холодильных машин, которые стоят миллионы, до бытовых приборов, таких как копировальные аппараты, кофеварки или водоохладители.

• По умолчанию большинство предприятий полагаются на корректирующее обслуживание , при котором детали заменяются по мере их выхода из строя. Корректирующее обслуживание обеспечивает полное использование деталей (что не приводит к потере срока службы компонентов), но требует для бизнеса простоев, затрат труда и внепланового обслуживания (нерабочее время или неудобное расположение).
• На следующем уровне предприятия практикуют профилактическое обслуживание , при котором они определяют полезный срок службы детали и обслуживают или заменяют ее до выхода из строя.Профилактическое обслуживание позволяет избежать внеплановых и катастрофических отказов. Но высокие затраты на запланированные простои, недоиспользование компонента в течение срока его полезного использования и трудозатраты остаются.
• Цель профилактического обслуживания состоит в том, чтобы оптимизировать баланс между корректирующим и профилактическим обслуживанием, позволяя точно вовремя заменять компоненты. Такой подход заменяет эти компоненты только тогда, когда они близки к отказу. Увеличивая срок службы компонентов (по сравнению с профилактическим обслуживанием) и сокращая внеплановое обслуживание и затраты на рабочую силу (по сравнению с корректирующим обслуживанием), предприятия могут добиться экономии затрат и получения конкурентных преимуществ.

Бизнес-проблемы в PdM

Предприятия сталкиваются с высоким операционным риском из-за неожиданных сбоев и имеют ограниченное понимание первопричины проблем в сложных системах. Вот некоторые из ключевых бизнес-вопросов:

• Обнаружение аномалий в работе или функциональности оборудования или системы.
• Предсказать, может ли актив обанкротиться в ближайшем будущем.
• Оцените оставшийся срок полезного использования актива.
• Определите основные причины отказа актива.
• Определите, какие действия по обслуживанию необходимо выполнить на активе и к какому сроку.

Типичные формулировки целей от PdM:

• Снижение эксплуатационных рисков критически важного оборудования.
• Повышение рентабельности активов за счет прогнозирования сбоев до их возникновения.
• Контролируйте затраты на техническое обслуживание, позволяя выполнять операции обслуживания точно в срок.
• Снижение оттока клиентов, улучшение имиджа бренда и снижение продаж.
• Снижение затрат на складские запасы за счет снижения уровня запасов за счет прогнозирования точки повторного заказа.
• Найдите закономерности, связанные с различными проблемами обслуживания.
• Предоставьте KPI (ключевые показатели эффективности), такие как оценки состояния активов.
• Оценить оставшийся срок службы активов.
• Рекомендовать своевременное техническое обслуживание.
• Обеспечьте своевременную инвентаризацию, оценив даты заказа на замену деталей.

Эти цели являются отправными точками для:

• специалистов по данным для анализа и решения конкретных задач прогнозирования.
• облачные архитекторы и разработчики для создания комплексного решения.

Отборочные задачи для профилактического обслуживания

Важно подчеркнуть, что не все сценарии использования или бизнес-задачи могут быть эффективно решены с помощью PdM. При выборе задачи необходимо учитывать три важных квалификационных критерия:

• Проблема должна носить прогнозирующий характер; то есть должна быть цель или результат, который нужно предсказать.Проблема также должна иметь четкий путь действий для предотвращения сбоев при их обнаружении.
• Проблема должна иметь запись об истории эксплуатации оборудования, которая содержит как хороших, так и плохих результатов . Набор действий, предпринятых для смягчения плохих результатов, также должен быть доступен как часть этих записей. Отчеты об ошибках, журналы обслуживания снижения производительности, журналы ремонта и замены также важны. Кроме того, полезен ремонт, проводимый для их улучшения, и записи о замене.
• Записанная история должна быть отражена в релевантных данных , которые имеют достаточного качества для поддержки варианта использования. Дополнительные сведения о релевантности и достаточности данных см. В разделе Требования к данным для профилактического обслуживания.
• Наконец, в бизнесе должны быть эксперты в предметной области, которые имеют четкое представление о проблеме. Они должны знать внутренние процессы и методы, чтобы помочь аналитику понять и интерпретировать данные.Они также должны иметь возможность вносить необходимые изменения в существующие бизнес-процессы, чтобы при необходимости собирать правильные данные для решения проблем.

Примеры использования PdM

В этом разделе рассматриваются примеры использования PdM в нескольких отраслях, таких как аэрокосмическая промышленность, коммунальные службы и транспорт. Каждый раздел начинается с бизнес-проблемы и обсуждает преимущества PdM, соответствующие данные, связанные с бизнес-проблемой, и, наконец, преимущества решения PdM.

Решения

Решения

В следующем разделе подробно рассказывается о том, как реализовать преимущества PdM, описанные выше.

Data Science для профилактического обслуживания

В этом разделе представлены общие руководящие принципы принципов и практики Data Science для PdM.Он предназначен для того, чтобы помочь TDM, архитектору решений или разработчику понять предварительные условия и процесс создания комплексных приложений ИИ для PdM. Вы можете прочитать этот раздел вместе с обзором демонстрационных примеров и шаблонов для проверки концепции, перечисленных в шаблонах решений для профилактического обслуживания. Затем вы можете использовать эти принципы и передовые методы для реализации решения PdM в Azure.

Требования к данным для профилактического обслуживания

Успех любого обучения зависит от (а) качества того, что преподается, и (б) способностей ученика.Прогностические модели изучают закономерности на основе исторических данных и предсказывают будущие результаты с определенной вероятностью на основе этих наблюдаемых закономерностей. Прогностическая точность модели зависит от релевантности, достаточности и качества данных обучения и тестирования. Новые данные, которые «оцениваются» с помощью этой модели, должны иметь те же функции и схему, что и данные обучения / тестирования. Характеристики функций (тип, плотность, распределение и т. Д.) Новых данных должны совпадать с характеристиками обучающих и тестовых наборов данных.Основное внимание в этом разделе уделяется таким требованиям к данным.

Соответствующие данные

Во-первых, данные должны быть релевантными для проблемы . Рассмотрим описанный выше вариант использования из строя колеса — обучающие данные должны содержать функции, связанные с операциями колеса. Если проблема заключалась в прогнозировании отказа системы тяги , данные обучения должны охватывать все различные компоненты системы тяги. Первый случай нацелен на конкретный компонент, тогда как второй случай нацелен на отказ более крупной подсистемы.Общая рекомендация состоит в том, чтобы проектировать системы прогнозирования для конкретных компонентов, а не для более крупных подсистем, поскольку последние будут иметь более разрозненные данные. Эксперт в предметной области (см. Определение проблем для профилактического обслуживания) должен помочь в выборе наиболее подходящих подмножеств данных для анализа. Соответствующие источники данных более подробно описаны в разделе «Подготовка данных для профилактического обслуживания».

Достаточно данных

В отношении данных истории отказов обычно задают два вопроса: (1) «Сколько событий отказов требуется для обучения модели?» (2) «Сколько записей считается« достаточно »?» Однозначных ответов нет, есть только практические правила.Для (1), чем больше количество отказов, тем лучше модель. Для (2) точное количество отказов зависит от данных и контекста решаемой проблемы. Но с другой стороны, если машина выходит из строя слишком часто, бизнес заменяет ее, что сокращает количество отказов. Здесь снова важно руководство эксперта в предметной области. Однако есть способы справиться с выдачей редких событий . Они обсуждаются в разделе Обработка несбалансированных данных.

Данные о качестве

Качество данных имеет решающее значение — каждое значение атрибута предиктора должно быть точным вместе со значением целевой переменной. Качество данных — хорошо изученная область в статистике и управлении данными и, следовательно, выходит за рамки данного руководства.

Примечание

Есть несколько ресурсов и корпоративных продуктов для обеспечения качества
данные. Образец ссылок представлен ниже:

• Дасу, Т., Джонсон, Т., Исследовательский анализ данных и очистка данных,
  Wiley, 2003.
• Исследовательский анализ данных, Википедия
• Хеллерштейн, Дж., Количественная очистка данных для больших баз данных
• de Jonge, E, van der loo, M, Введение в очистку данных с помощью R

Подготовка данных для профилактического обслуживания

Источники данных

Соответствующие источники данных для профилактического обслуживания включают, но не ограничиваются:

• История отказов
• История обслуживания / ремонта
• Условия эксплуатации станка
• Метаданные оборудования

История отказов

Сбои в приложениях PdM встречаются редко.Однако при построении моделей прогнозирования алгоритму необходимо узнать о нормальном рабочем шаблоне компонента, а также о его шаблонах отказов. Таким образом, обучающие данные должны содержать достаточное количество примеров из обеих категорий. Записи о техническом обслуживании и история замен деталей являются хорошими источниками для обнаружения неисправностей. С помощью некоторых знаний предметной области аномалии в данных обучения также можно определить как сбои.

История обслуживания / ремонта

История технического обслуживания актива содержит подробную информацию о замененных компонентах, выполненных ремонтных работах и ​​т. Д.Эти события фиксируют закономерности деградации. Отсутствие этой важной информации в обучающих данных может привести к неверным результатам модели. Историю отказов также можно найти в истории технического обслуживания в виде специальных кодов ошибок или дат заказа деталей. Дополнительные источники данных, влияющие на характер отказов, должны быть исследованы и предоставлены экспертами в предметной области.

Условия эксплуатации станка

Потоковая передача данных об оборудовании на основе датчиков (или других) является важным источником данных.Ключевое предположение в PdM состоит в том, что состояние работоспособности машины со временем ухудшается во время ее обычной работы. Ожидается, что данные будут содержать изменяющиеся во времени особенности, отражающие этот образец старения, и любые аномалии, которые приводят к ухудшению качества. Временной аспект данных необходим для того, чтобы алгоритм изучил закономерности отказов и исправлений с течением времени. Основываясь на этих точках данных, алгоритм учится предсказывать, сколько еще единиц времени машина может продолжать работать, прежде чем выйдет из строя.

Данные статических элементов

Статические характеристики — это метаданные об оборудовании.Примерами являются марка оборудования, модель, дата изготовления, дата начала обслуживания, расположение системы и другие технические характеристики.

Примеры соответствующих данных для примеров использования PdM приведены в таблице ниже:

Датчики

Типы данных

С учетом вышеуказанных источников данных в домене PdM наблюдаются два основных типа данных:

• Временные данные : рабочая телеметрия, состояние машины, типы рабочих заданий, коды приоритета, которые будут иметь отметки времени во время записи. История отказов, обслуживания / ремонта и использования также будет иметь временные метки, связанные с каждым событием.
• Статические данные : Функции машины и функции оператора в целом статичны, поскольку они описывают технические характеристики машин или атрибутов оператора. Если эти функции могут изменяться со временем, они также должны иметь связанные с ними временные метки.

Предикторные и целевые переменные должны быть предварительно обработаны / преобразованы в числовые, категориальные и другие типы данных в зависимости от используемого алгоритма.

Предварительная обработка данных

В качестве предварительного условия для разработки функций подготовьте данные из различных потоков для создания схемы, на основе которой будет легко создавать функции.Сначала визуализируйте данные в виде таблицы записей. Каждая строка в таблице представляет обучающий экземпляр, а столбцы представляют предикторных характеристик (также называемых независимыми атрибутами или переменными). Организуйте данные так, чтобы последний столбец (и) был целевым (зависимая переменная). Для каждого обучающего экземпляра присвойте метку как значение этого столбца.

Для временных данных разделите длительность данных датчика на единицы времени. Каждая запись должна принадлежать единице времени для актива, , и предлагать отдельную информацию .Единицы времени определяются исходя из потребностей бизнеса в секундах, минутах, часах, днях, месяцах и т. Д. Единица времени не обязательно должна совпадать с частотой сбора данных. Если частота высока, данные могут не показывать какой-либо существенной разницы от одного устройства к другому. Например, предположим, что температура окружающей среды измерялась каждые 10 секунд. Использование того же интервала для обучающих данных только увеличивает количество примеров без предоставления какой-либо дополнительной информации.В этом случае лучшей стратегией было бы использовать усреднение данных за 10 минут или час в зависимости от бизнес-обоснования.

Для статических данных

• Записи обслуживания : необработанные данные обслуживания имеют идентификатор актива и временную метку с информацией о действиях обслуживания, которые были выполнены в данный момент времени. Преобразуйте действия по обслуживанию в категориальных столбцов , где каждый дескриптор категории однозначно соответствует определенному действию обслуживания.Схема для записей обслуживания будет включать идентификатор актива, время и действия по обслуживанию.

• Записи о сбоях : Сбои или причины сбоев могут быть записаны как конкретные коды ошибок или события сбоя, определяемые конкретными бизнес-условиями. В случаях, когда оборудование имеет несколько кодов ошибок, эксперт в предметной области должен помочь определить те из них, которые имеют отношение к целевой переменной. Используйте оставшиеся коды ошибок или условия, чтобы построить функции предиктора , которые коррелируют с этими сбоями.Схема для записей о сбоях будет включать идентификатор актива, время, сбой или причину сбоя — если таковая имеется.

• Метаданные станка и оператора : объедините данные станка и оператора в одну схему, чтобы связать актив с его оператором вместе с их соответствующими атрибутами. Схема для условий машины будет включать идентификатор актива, характеристики актива, идентификатор оператора и функции оператора.

Другие шаги предварительной обработки данных включают обработку пропущенных значений и нормализацию значений атрибутов.Подробное обсуждение выходит за рамки этого руководства — некоторые полезные ссылки см. В следующем разделе.

При наличии указанных выше предварительно обработанных источников данных окончательное преобразование перед проектированием функций состоит в объединении указанных выше таблиц на основе идентификатора актива и временной метки. Результирующая таблица будет иметь нулевые значения для столбца сбоев, когда компьютер находится в нормальном режиме работы. Эти нулевые значения могут быть вменены индикатором нормальной работы. Используйте этот столбец сбоев для создания меток для прогнозной модели .Для получения дополнительной информации см. Раздел о методах моделирования для профилактического обслуживания.

Разработка функций

Разработка признаков — это первый шаг перед моделированием данных. Его роль в процессе обработки данных описана здесь. Элемент — это прогнозирующий атрибут модели, например температура, давление, вибрация и т. Д. Для PdM проектирование функций включает в себя абстрагирование состояния машины по историческим данным, собранным в течение значительного периода времени.В этом смысле он отличается от своих аналогов, таких как удаленный мониторинг, обнаружение аномалий и обнаружение сбоев.

Окна времени

Удаленный мониторинг включает в себя отчеты о событиях, произошедших в моментов времени . Модели обнаружения аномалий оценивают (оценивают) входящие потоки данных, чтобы пометить аномалии на определенный момент времени. Обнаружение сбоев классифицирует сбои определенного типа по мере их возникновения в определенные моменты времени. Напротив, PdM включает в себя прогнозирование отказов на будущих периодов времени на основе характеристик, которые представляют поведение машины за исторического периода времени .Для PdM данные о характеристиках за отдельные моменты времени слишком зашумлены, чтобы их можно было прогнозировать. Таким образом, данные для каждой функции должны быть сглажены путем агрегирования точек данных по временным окнам.

Характеристики отставания

Бизнес-требования определяют, насколько модель должна прогнозировать будущее. В свою очередь, эта продолжительность помогает определить, «как далеко назад должна заглянуть модель», чтобы делать такие прогнозы. Этот период «оглядки назад» называется отставанием , а функции, разработанные в течение этого периода задержки, называются функциями отставания .В этом разделе обсуждаются функции задержки, которые могут быть созданы из источников данных с отметками времени, и создание функций из статических источников данных. Характеристики запаздывания обычно имеют характер числовых значений .

Важно

Размер окна определяется экспериментальным путем и должен быть
доработан с помощью специалиста по предметной области. То же самое относится и к
выбор и определение характеристик запаздывания, их агрегации и
тип окон.

Агрегаты прокатные

Для каждой записи об активе выбирается скользящее окно размера «W» как количество единиц времени для вычисления агрегатов.Затем вычисляются характеристики запаздывания с использованием периодов W до даты этой записи. На рисунке 1 синие линии показывают значения датчиков, записанные для актива в каждую единицу времени. Они обозначают скользящее среднее значений функций в окне размером W = 3. Скользящее среднее вычисляется по всем записям с отметками времени в диапазоне от t ₁ (оранжевым) до t ₂ (зеленым). Значение W обычно выражается в минутах или часах в зависимости от характера данных. Но для некоторых проблем выбор большого W (скажем, 12 месяцев) может предоставить всю историю актива до момента записи.

Рис. 1. Характеристики прокатных агрегатов

Примерами скользящих агрегатов в течение временного окна являются: счетчик, среднее значение, CUMESUM (совокупная сумма), минимальные / максимальные значения. Кроме того, часто используются дисперсия, стандартное отклонение и количество выбросов, превышающих N стандартных отклонений. Примеры агрегатов, которые могут быть применены для вариантов использования в этом руководстве, перечислены ниже.

• Задержка рейса : количество кодов ошибок за последний день / неделю.
• Отказ детали авиационного двигателя : средства качения, стандартное отклонение, сумма за последний день, неделю и т. Д.Этот показатель должен определяться вместе с экспертом в области бизнеса.
• Отказы банкоматов : скользящие средние, медиана, диапазон, стандартные отклонения, количество выбросов, превышающих три стандартных отклонения, верхний и нижний CUMESUM.
• Отказы двери поезда метро : Счетчик событий за последний день, неделю, две недели и т. Д.
• Неисправности выключателя : Количество отказов за последнюю неделю, год, три года и т. Д.

Другой полезный метод в PdM — фиксировать изменения тренда, всплески и изменения уровня с использованием алгоритмов, обнаруживающих аномалии в данных.

Галтовочные агрегаты

Для каждой помеченной записи актива определено окно размером W- _k , где k — количество окон размером W . Затем создаются агрегаты для k переворачивающихся окон W-k, W- _(k-1) ,…, W- ₂ , W- ₁ для периодов до временной метки записи. k может быть небольшим числом, чтобы фиксировать краткосрочные эффекты, или большим числом, чтобы фиксировать долгосрочные модели деградации.(см. рисунок 2).

Рис. 2. Характеристики галтовочного агрегата

Например, функции запаздывания для варианта использования ветряных турбин могут быть созданы с W = 1 и k = 3. Они подразумевают отставание за каждый из последних трех месяцев с использованием максимальных и минимальных выбросов.

Статические элементы

Технические характеристики оборудования, такие как дата производства, номер модели, местоположение, являются некоторыми примерами статических характеристик. Для моделирования они рассматриваются как категориальных переменных, .Некоторые примеры использования выключателя: напряжение, ток, мощность, тип трансформатора и источник питания. В случае поломки колес, например, тип покрышек (легкосплавные или стальные).

Обсуждаемые до сих пор усилия по подготовке данных должны привести к организации данных, как показано ниже. Данные обучения, тестирования и проверки должны иметь эту логическую схему (в этом примере время отображается в днях).

Последним шагом в разработке функций является присвоение метки целевой переменной.Этот процесс зависит от техники моделирования. В свою очередь, метод моделирования зависит от бизнес-задачи и характера имеющихся данных. Маркировка обсуждается в следующем разделе.

Важно

Подготовка данных и разработка функций
важно как методы моделирования для достижения успеха
Решения PDM. Специалист в предметной области и практикующий специалист должны
потратьте много времени на разработку нужных функций
и данные для модели. Небольшой отрывок из многих книг по
технические характеристики перечислены ниже:

• Пайл, Д.Подготовка данных для интеллектуального анализа данных (серия Morgan Kaufmann
  в системах управления данными), 1999
• Zheng, A., Casari, A. Разработка функций для машинного обучения:
  Принципы и методы для специалистов по данным, О’Рейли, 2018.

.

• Донг, Дж. Лю, Х. (редакторы), Feature Engineering for Machine
  Обучение и анализ данных (Chapman & Hall / CRC Data Mining и
  Knowledge Discovery Series), CRC Press, 2018.

.

Методы моделирования для профилактического обслуживания

В этом разделе обсуждаются основные методы моделирования проблем PdM, а также их конкретные методы построения меток.Обратите внимание, что один метод моделирования может использоваться в разных отраслях. Метод моделирования связан с проблемой науки о данных, а не с контекстом имеющихся данных.

Важно

Выбор меток для случаев сбоя и стратегия маркировки
должны определяться после консультации с экспертом в предметной области.

Двоичная классификация

Двоичная классификация используется для прогнозирования вероятности того, что часть оборудования выйдет из строя в течение будущего периода времени , называемого периодом будущего горизонта X .X определяется бизнес-проблемой и имеющимися данными после консультации с экспертом в предметной области. Примеры:

• минимальное время выполнения заказа , необходимое для замены компонентов, развертывания ресурсов обслуживания, выполнения технического обслуживания, чтобы избежать проблемы, которая может возникнуть в этот период.
• минимальное количество событий, которые могут произойти до возникновения проблемы.

В этой методике определены два типа обучающих примеров. Положительный пример, , который указывает на сбой с меткой = 1.Отрицательный пример, который указывает на нормальные операции, с меткой = 0. Целевая переменная и, следовательно, значения метки — категориальных . Модель должна идентифицировать каждый новый пример как вероятный отказ или нормально работать в течение следующих X единиц времени.

Конструкция этикетки для двоичной классификации

Здесь возникает вопрос: «Какова вероятность того, что актив выйдет из строя в следующие X единиц времени?» Чтобы ответить на этот вопрос, пометьте X записей до сбоя актива как «вот-вот выйдет из строя» (метка = 1), а все остальные записи — как «нормальные» (метка = 0).(см. рисунок 3).

Рисунок 3. Маркировка для двоичной классификации

Примеры стратегии маркировки для некоторых вариантов использования перечислены ниже.

• Задержки рейсов : X можно выбрать как один день, чтобы прогнозировать задержки в следующие 24 часа. Тогда все рейсы, которые происходят в течение 24 часов до отказа, помечаются как 1.
• Сбои выдачи наличных в банкоматах : Целью может быть определение вероятности сбоя транзакции в течение следующего часа.В этом случае все транзакции, которые произошли в течение последнего часа после сбоя, помечаются как 1. Для прогнозирования вероятности отказа для следующих N выданных банкнот все банкноты, выданные в течение последних N банкнот сбоя, помечаются как 1.
• Неисправности выключателя : Цель может заключаться в прогнозировании следующего сбоя команды выключателя. В этом случае X выбирается как одна из будущих команд.
• Отказ дверей поезда : X можно выбрать как два дня.
• Отказ ветряной турбины : X можно выбрать как два месяца.

Регрессия для профилактического обслуживания

Регрессионные модели используются для вычисления оставшегося срока полезного использования (RUL) актива . RUL определяется как время, в течение которого актив находится в рабочем состоянии до того, как произойдет следующий сбой. Каждый обучающий пример — это запись, которая принадлежит единице времени nY для актива, где n — кратное. Модель должна рассчитывать RUL каждого нового примера как непрерывное число . Это число обозначает период времени, оставшийся до отказа.

Построение метки для регрессии

Здесь возникает вопрос: «Каков оставшийся срок службы (RUL) оборудования?» Для каждой записи до сбоя вычислите метку как количество единиц времени, оставшееся до следующего сбоя. В этом методе метки являются непрерывными переменными. (См. Рисунок 4)

Рисунок 4. Маркировка для регрессии

Для регрессии маркировка выполняется со ссылкой на точку отказа. Его расчет невозможен без знания того, как долго актив просуществовал до отказа.Таким образом, в отличие от двоичной классификации, активы без каких-либо сбоев в данных не могут использоваться для моделирования. Эту проблему лучше всего решить с помощью другого статистического метода, называемого анализом выживаемости. Но при применении этого метода к случаям использования PdM, которые включают изменяющиеся во времени данные с частыми интервалами, могут возникнуть потенциальные сложности. Для получения дополнительной информации об анализе выживаемости см. Этот одностраничный просмотрщик.

Классификация по нескольким классам для профилактического обслуживания

Методы классификации нескольких классов могут использоваться в решениях PdM для двух сценариев:

• Предсказать два будущих результата : Первый результат — интервал времени до отказа для актива.Активу назначается один из нескольких возможных периодов времени. Второй результат — это вероятность отказа в будущем периоде из-за одной из множественных основных причин . Этот прогноз позволяет обслуживающей бригаде отслеживать симптомы и планировать графики технического обслуживания.
• Предсказать наиболее вероятную основную причину данного сбоя. Этот результат рекомендует правильный набор действий по обслуживанию для устранения сбоя. Ранжированный список основных причин и рекомендуемый ремонт может помочь техническим специалистам определить приоритетность действий по ремонту после сбоя.

Конструкция этикетки для мультиклассовой классификации

Здесь возникает вопрос: «Какова вероятность того, что актив выйдет из строя в следующие nZ единиц времени, где n — количество периодов?» Чтобы ответить на этот вопрос, пометьте nZ записей до сбоя актива, используя периоды времени (3Z, 2Z, Z). Отметьте все остальные записи как «нормальные» (метка = 0). В этом методе целевая переменная содержит категориальных значений . (См. Рисунок 5).

Рисунок 5.Маркировка для мультиклассовой классификации для прогнозирования времени отказа

Здесь возникает вопрос: «Какова вероятность того, что актив выйдет из строя в следующие X единиц времени из-за основной причины / проблемы P _i ?» где i — количество возможных первопричин. Чтобы ответить на этот вопрос, пометьте X записей до сбоя актива как «готовый к отказу из-за основной причины P _i » (метка = P _i ). Обозначьте все остальные записи как «нормальные» (метка = 0).В этом методе метки также являются категориальными (см. Рисунок 6).

Рис. 6. Маркировка для мультиклассовой классификации для прогнозирования первопричин

Модель назначает вероятность отказа из-за каждого P _и , а также вероятность отсутствия отказа. Эти вероятности можно упорядочить по величине, чтобы можно было прогнозировать проблемы, которые наиболее вероятно возникнут в будущем.

Здесь возникает вопрос: «Какие действия по обслуживанию вы рекомендуете после сбоя?» Чтобы ответить на этот вопрос, маркировка не требует выбора горизонта будущего , потому что модель не предсказывает сбой в будущем.Это просто предсказание наиболее вероятной основной причины , если отказ уже произошел .

Методы обучения, проверки и тестирования для профилактического обслуживания

Team Data Science Process полностью покрывает цикл модельного обучения, тестирования и проверки. В этом разделе обсуждаются аспекты, уникальные для PdM.

Перекрестная проверка

Цель перекрестной проверки — определить набор данных для «тестирования» модели на этапе обучения. Этот набор данных называется набором проверки .Этот метод помогает ограничить проблемы, такие как , переоснащение , и дает представление о том, как модель будет обобщена на независимый набор данных. То есть неизвестный набор данных, который может быть из реальной проблемы. Процедура обучения и тестирования для PdM должна учитывать изменяющиеся во времени аспекты, чтобы лучше обобщать невидимые будущие данные.

Многие алгоритмы машинного обучения зависят от ряда гиперпараметров, которые могут значительно изменить производительность модели. Оптимальные значения этих гиперпараметров не вычисляются автоматически при обучении модели.Их должен указать специалист по данным. Есть несколько способов найти хорошие значения гиперпараметров.

Наиболее распространенным является k-кратная перекрестная проверка , которая случайным образом разбивает примеры на k крат. Для каждого набора значений гиперпараметров запустите алгоритм обучения k раз. На каждой итерации используйте примеры в текущей свертке как набор проверки, а остальные примеры как обучающий набор. Обучите алгоритм на примерах обучения и вычислите показатели производительности на примерах проверки.В конце этого цикла вычислите среднее значение из k показателей производительности. Для каждого набора значений гиперпараметров выберите те, которые имеют лучшую среднюю производительность. Задача выбора гиперпараметров часто носит экспериментальный характер.

В задачах PdM данные записываются как временные ряды событий, которые поступают из нескольких источников данных. Эти записи могут быть заказаны согласно времени маркировки. Следовательно, если набор данных случайным образом разделен на на набор для обучения и проверки, некоторые из обучающих примеров могут быть позже по времени, чем некоторые из примеров проверки.Будущая эффективность значений гиперпараметров будет оцениваться на основе некоторых данных, полученных до обучения модели . Эти оценки могут быть излишне оптимистичными, особенно если временной ряд не является стационарным и со временем меняется. В результате выбранные значения гиперпараметров могут быть неоптимальными.

Рекомендуемый способ — разделить примеры на набор для обучения и проверки в соответствии с зависящим от времени способом , где все примеры проверки выполняются позже, чем все обучающие примеры.Для каждого набора значений гиперпараметров обучите алгоритм на наборе обучающих данных. Измерьте производительность модели на одном и том же наборе для проверки. Выберите значения гиперпараметров, которые показывают лучшую производительность. Значения гиперпараметров, выбранные разделением «поезд / проверка», приведут к лучшей производительности будущей модели, чем значения, выбранные случайным образом путем перекрестной проверки.

Окончательная модель может быть сгенерирована путем обучения алгоритма обучения по всем обучающим данным с использованием лучших значений гиперпараметров.

Тестирование на работоспособность модели

После того, как модель построена, требуется оценка ее будущей эффективности на новых данных. Хорошая оценка — это показатель производительности значений гиперпараметров, вычисленный по набору проверки, или показатель средней производительности, вычисленный на основе перекрестной проверки. Эти оценки часто бывают излишне оптимистичными. У бизнеса часто могут быть дополнительные рекомендации относительно того, как они хотели бы протестировать модель.

Рекомендуемый способ для PdM — разделить примеры на наборы данных для обучения, проверки и тестирования в зависимости от времени .Все тестовые примеры должны быть позже, чем все обучающие и проверочные примеры. После разделения сгенерируйте модель и измерьте ее производительность, как описано ранее.

Когда временные ряды являются стационарными и легко предсказуемыми, как случайный, так и зависящий от времени подходы генерируют аналогичные оценки будущих показателей. Но когда временные ряды нестационарны и / или трудно предсказать, зависимый от времени подход даст более реалистичные оценки будущих показателей.

Сплит, зависящий от времени

В этом разделе описываются передовые методы реализации разделения по времени.Зависящее от времени двухстороннее разделение между обучающими и тестовыми наборами описано ниже.

Предположим, что это поток событий с отметками времени, таких как измерения от различных датчиков. Определите функции и метки обучающих и тестовых примеров за временные рамки, которые содержат несколько событий. Например, для двоичной классификации создайте объекты, основанные на прошлых событиях, и создайте метки на основе будущих событий в пределах «X» единиц времени в будущем (см. Разделы по проектированию объектов и методам моделирования).Таким образом, временные рамки обозначения примера наступают позже, чем временные рамки его характеристик.

Для зависящего от времени разделения выберите время окончания обучения T _c , в которое следует обучать модель, с гиперпараметрами, настроенными с использованием исторических данных до T _c . Чтобы предотвратить утечку будущих меток, превышающих T _c , в обучающие данные, выберите самое позднее время для маркировки обучающих примеров в единицах X до T _c . В примере, показанном на рисунке 7, каждый квадрат представляет собой запись в наборе данных, где функции и метки вычисляются, как описано выше.На рисунке показаны записи, которые должны войти в наборы для обучения и тестирования для X = 2 и W = 3:

.

Рисунок 7. Зависящее от времени разбиение для двоичной классификации

Зеленые квадраты представляют записи, относящиеся к единицам времени, которые можно использовать для обучения. Каждый обучающий пример генерируется с учетом трех прошлых периодов для создания признаков и двух будущих периодов для маркировки до T _c . Если какая-либо часть двух будущих периодов выходит за пределы T _c , исключите этот пример из набора обучающих данных, поскольку не предполагается никакой видимости за пределами T _c .

Черные квадраты представляют записи последнего помеченного набора данных, которые не должны использоваться в обучающем наборе данных, учитывая указанное выше ограничение. Эти записи также не будут использоваться в данных тестирования, поскольку они предшествуют T _c . Кроме того, их временные рамки маркировки частично зависят от временных рамок обучения, что не идеально. Данные обучения и тестирования должны иметь отдельные временные рамки маркировки, чтобы предотвратить утечку информации на этикетке.

Методика, обсуждаемая до сих пор, допускает перекрытие между обучающими и тестовыми примерами, которые имеют временные метки около T _c .Решение для достижения большего разделения состоит в том, чтобы исключить примеры, которые находятся в пределах W единиц времени от T _c из набора для испытаний. Но такое агрессивное разделение зависит от наличия достаточного количества данных.

Модели регрессии, используемые для прогнозирования RUL, в большей степени подвержены проблеме утечки. Использование метода случайного разделения приводит к чрезмерной подгонке. Для задач регрессии разделение должно быть таким, чтобы записи, принадлежащие активам с отказами до T _c , попадали в обучающий набор.Записи об активах, которые имели отказы после отсечки, попадают в набор тестов.

Еще один лучший способ разделения данных для обучения и тестирования — использовать разбиение по идентификатору активов. Разделение должно быть таким, чтобы ни один из активов, используемых в обучающем наборе, не использовался при тестировании производительности модели. Используя этот подход, модель имеет больше шансов обеспечить более реалистичные результаты с новыми активами.

Обработка несбалансированных данных

В задачах классификации, если имеется больше примеров одного класса, чем других, набор данных считается несбалансированным .В идеале в обучающих данных должно быть достаточное количество представителей каждого класса, чтобы можно было различать разные классы. Если один класс составляет менее 10% данных, данные считаются несбалансированными. Недопредставленный класс называется класс меньшинства .

Многие проблемы PdM сталкиваются с такими несбалансированными наборами данных, когда один класс сильно недопредставлен по сравнению с другим классом или классами. В некоторых ситуациях класс меньшинства может составлять только 0,001% от общего числа точек данных.Классовый дисбаланс характерен не только для PdM. Другие области, в которых сбои и аномалии являются редкими, сталкиваются с аналогичной проблемой, например, обнаружение мошенничества и вторжение в сеть. Эти неудачи составляют примеры класса меньшинства.

Из-за несбалансированности данных по классам снижается производительность большинства стандартных алгоритмов обучения, поскольку они направлены на минимизацию общей частоты ошибок. Для набора данных с 99% отрицательных и 1% положительных примеров можно показать, что модель имеет точность 99%, пометив все экземпляры как отрицательные.Но модель неверно классифицирует все положительные примеры; поэтому, даже если его точность высока, алгоритм бесполезен. Следовательно, обычные метрики оценки, такие как общая точность при частоте ошибок , недостаточны для несбалансированного обучения. При столкновении с несбалансированными наборами данных для оценки модели используются другие метрики:

• Точность
• Отзыв
• Результаты F1
• ROC с поправкой на стоимость (рабочие характеристики приемника)

Дополнительные сведения об этих показателях см. В разделе Оценка модели.

Однако есть несколько методов, которые помогают решить проблему дисбаланса классов. Двумя основными из них являются методы выборки и обучение с учетом затрат .

Методы отбора проб

Несбалансированное обучение предполагает использование методов выборки для преобразования набора обучающих данных в сбалансированный набор данных. К испытательному набору не применяются методы отбора проб. Хотя существует несколько методов выборки, наиболее простыми из них являются случайная передискретизация и недостаточная выборка .

Случайная передискретизация включает выбор случайной выборки из класса меньшинства, воспроизведение этих примеров и добавление их в набор обучающих данных. Следовательно, количество примеров в классе меньшинства увеличивается, и в конечном итоге уравновешивается количество примеров из разных классов. Недостатком передискретизации является то, что несколько экземпляров определенных примеров могут привести к тому, что классификатор станет слишком конкретным, что приведет к чрезмерной подгонке. Модель может показывать высокую точность обучения, но ее производительность на невидимых тестовых данных может быть неоптимальной.

И наоборот, random under sampling выбирает случайную выборку из класса большинства и удаляет эти примеры из набора обучающих данных. Однако удаление примеров из класса большинства может привести к тому, что классификатор упустит важные концепции, относящиеся к классу большинства. Гибридная выборка , при которой класс меньшинства подвергается избыточной выборке, а класс большинства в то же время не выбирается, является еще одним жизнеспособным подходом.

Существует множество сложных методов отбора проб.Выбранный метод зависит от свойств данных и результатов итерационных экспериментов, проведенных специалистом по данным.

Обучение с учетом затрат

В PdM сбои, составляющие класс меньшинства, представляют больший интерес, чем обычные примеры. Таким образом, основное внимание уделяется производительности алгоритма при сбоях. Неправильное предсказание положительного класса как отрицательного может стоить дороже, чем наоборот. Эту ситуацию обычно называют неравными потерями или асимметричной стоимостью неправильной классификации элементов по разным классам.Идеальный классификатор должен обеспечивать высокую точность прогноза для класса меньшинства без ущерба для точности для класса большинства.

Есть несколько способов достичь этого баланса. Чтобы смягчить проблему неравных потерь, назначьте высокую стоимость неправильной классификации класса меньшинства и постарайтесь минимизировать общие затраты. Алгоритмы, такие как SVM (машины опорных векторов) , по сути принимают этот метод, позволяя указывать стоимость положительных и отрицательных примеров во время обучения.Точно так же методы повышения, такие как деревья решений с усилением , обычно показывают хорошую производительность с несбалансированными данными.

Оценка модели

Неверная классификация — серьезная проблема для сценариев PdM, в которых стоимость ложных срабатываний для бизнеса высока. Например, решение о приземлении самолета, основанное на неверном прогнозе отказа двигателя, может нарушить графики и планы поездок. Отключение машины от конвейера может привести к потере дохода.Поэтому оценка модели с правильными показателями производительности по новым тестовым данным имеет решающее значение.

Типичные показатели производительности, используемые для оценки моделей PdM, обсуждаются ниже:

• Точность — самый популярный показатель, используемый для описания работы классификатора. Но точность зависит от распределения данных и является неэффективной мерой для сценариев с несбалансированными наборами данных. Вместо этого используются другие показатели. Такие инструменты, как матрица неточностей, используются для вычисления и оценки точности модели.
• Точность моделей PdM связана с количеством ложных срабатываний. Более низкая точность модели обычно соответствует большему количеству ложных срабатываний.
• Скорость отзыва означает, сколько отказов в наборе тестов было правильно идентифицировано моделью. Более высокий уровень отзыва означает, что модель успешно определяет истинные неудачи.

Оценка

• F1 — это среднее гармоническое значение точности и запоминания со значением от 0 (худшее) до 1 (лучшее).

Для двоичной классификации

• Рабочие характеристики приемника (ROC) также являются популярным показателем.В кривых ROC производительность модели интерпретируется на основе одной фиксированной рабочей точки на ROC.
• Но для задач PdM более информативными являются децильных таблиц и графиков подъема . Они ориентированы только на положительный класс (отказы) и дают более сложную картину производительности алгоритма, чем кривые ROC.
  • Таблицы децилей создаются с использованием тестовых примеров в порядке убывания вероятностей отказа. Затем упорядоченные выборки группируются в децили (10% выборок с наибольшей вероятностью, затем 20%, 30% и так далее).Отношение (истинно положительная частота) / (случайная базовая линия) для каждого дециля помогает оценить производительность алгоритма в каждом дециле. Случайная базовая линия принимает значения 0,1, 0,2 и т. Д.
  • Диаграммы подъема показывают соотношение истинно положительных децилей и случайных истинно положительных значений для всех децилей. Первые децили обычно являются фокусом результатов, поскольку они показывают наибольший прирост. Первые децили также могут рассматриваться как репрезентативные для «подверженного риску» при использовании для PdM.

Ввод модели в действие для профилактического обслуживания

Польза от упражнения по науке о данных реализуется только тогда, когда обученная модель работает.То есть модель должна быть развернута в бизнес-системах, чтобы делать прогнозы на основе новых, ранее невидимых данных. Новые данные должны точно соответствовать сигнатуре модели обученной модели двумя способами:

• все функции должны присутствовать в каждом логическом экземпляре (например, в строке в таблице) новых данных.
• новые данные должны быть предварительно обработаны, и каждая из функций должна быть спроектирована точно так же, как обучающие данные.

Вышеупомянутый процесс по-разному изложен в научной и отраслевой литературе.Но все следующие утверждения означают одно и то же:

• Оцените новые данные , используя модель
• Применить модель к новым данным
• Ввести в эксплуатацию модель
• Развернуть модель
• Запустить модель по новым данным

Как указывалось ранее, модель реализации для PdM отличается от аналогичных моделей. Сценарии, включающие обнаружение аномалий и обнаружение сбоев, обычно реализуют онлайн-скоринг (также называемый реальным скорингом ).Здесь модель оценивает каждой входящей записи и возвращает прогноз. Для обнаружения аномалии прогноз является показателем того, что аномалия произошла (пример: SVM одного класса). Для обнаружения отказа это будет тип или класс отказа.

Напротив, PdM включает пакетных оценок . Чтобы соответствовать сигнатуре модели, функции в новых данных должны быть спроектированы таким же образом, как и данные обучения. Для больших наборов данных, типичных для новых данных, функции агрегируются по временным окнам и оцениваются в пакетном режиме.Пакетная оценка обычно выполняется в распределенных системах, таких как Spark или Azure Batch. Есть пара альтернатив — обе неоптимальные:

• Механизмы потоковой передачи данных поддерживают агрегирование по окнам в памяти. Таким образом, можно утверждать, что они поддерживают онлайн-скоринг. Но эти системы подходят для плотных данных в узких временных окнах или разреженных элементов в более широких окнах. Они могут плохо масштабироваться для плотных данных в более широких временных окнах, как это видно в сценариях PdM.
• Если пакетная оценка недоступна, решение состоит в том, чтобы адаптировать онлайн-оценку для обработки новых данных небольшими партиями за раз.

Шаблоны решений для профилактического обслуживания

В последнем разделе этого руководства представлен список шаблонов решений PdM, руководств и экспериментов, реализованных в Azure. В некоторых случаях эти приложения PdM можно развернуть в подписке Azure за считанные минуты. Их можно использовать в качестве демонстрационных примеров, песочниц для экспериментов с альтернативами или ускорителей для реальных производственных реализаций. Эти шаблоны находятся в галерее искусственного интеллекта Azure или в Azure GitHub.Эти различные образцы со временем будут добавлены в этот шаблон решения.

Учебные ресурсы для профилактического обслуживания

Microsoft Azure предлагает пути изучения основополагающих концепций, лежащих в основе методов PdM, помимо контента и обучения по общим концепциям и практике ИИ.

Профилактическое обслуживание пильного оборудования

Регулярное плановое профилактическое обслуживание ленточных пил может помочь максимизировать производительность пильного центра за счет снижения затрат, времени простоя и разочарований.Это также снижает потребность в привлечении посторонних для завершения работы.

При профилактическом обслуживании увеличивается срок службы станка и лезвия, а срочные и аварийные ремонтные работы становятся менее частыми. Хорошо обслуживаемые машины обеспечивают эффективную, безопасную и качественную резку, помогая повысить репутацию магазина.

Для производственных и сварочных цехов особенно важно использовать ленточные пилы, которые режут с максимальной эффективностью и точностью в силу характера выполняемой работы. Разрезы должны быть прямыми и гладкими, особенно если они будут сварены вместе.

График технического обслуживания с указанием необходимых действий должен находиться рядом с каждой ленточной пилой. Это не только напомнит операторам о необходимости поддерживать машину в оптимальном состоянии, но и послужит записью даты завершения каждой функции обслуживания.

Очень важно выделять время для профилактического обслуживания через запланированные интервалы. Обычно для выполнения всех необходимых проверок и обслуживания требуется не более 30–60 минут. Это небольшие затраты времени по сравнению с экономией средств, которую можно получить за счет максимального продления срока службы машины и лезвия.

Критические контрольные точки

Для выполнения надлежащего и тщательного профилактического обслуживания вы должны знать конкретные контрольные точки машины. Обратитесь к руководству по ленточной пиле, чтобы убедиться, что не пропущено ни одно место, требующее регулярного обслуживания.

Daily

• Удалите стружку с губок тисков, ленточных колес, направляющих лезвий и грязесъемников, щетки для стружки и поддонов, а также с поверхностей станка.
• Осмотрите лезвие, дворники лезвия, направляющие лезвия и щетку для удаления стружки на предмет износа.
• Заменить изношенные детали.
• Проверить жидкость для пиления и смазочные материалы.

Каждые три месяца

• Очистите резервуар для жидкости / смазки и сетку.

Каждые шесть месяцев

• Замените фильтры гидравлической жидкости.
• Очистить магнитную пробку бачка гидравлической жидкости.
• Смажьте точку поворота стойки пилы.
• Осмотрите и отрегулируйте направляющие лезвия.

Один раз в год

• Слейте гидравлическую жидкость из бака и замените жидкость.
• Очистите сетчатый фильтр гидравлической жидкости и фильтр жидкости.
• Заменить трансмиссионное масло.

Проверка и регулировка ленточных пил

Регулярная проверка рабочих частей ленточной пилы и внесение необходимых регулировок так же важны, как и плановое профилактическое обслуживание. Как вы увидите из следующего списка, проверки и регулировки машины обеспечивают правильную резку и предотвращают серьезное повреждение машины.

Ленточные колеса — проверяйте при каждой замене лезвия.

Поверхности: если они некруглые, с трещинами или изношены, замените ленточные колеса, чтобы предотвратить преждевременную поломку лезвия.

Фланцы: если они изношены, имеют конус, трещины или сколы, замените колеса, чтобы предотвратить преждевременную поломку лезвия.

Канавки для жидкости: если канавки заполнены стружкой, лезвие не будет правильно двигаться по кругу. Очистите их жесткой металлической щеткой и обязательно наденьте перчатки.

Ленточные подшипники ступицы колеса — проверяйте каждые шесть месяцев.

Проверьте ленточные ступичные подшипники на предмет необычного движения колеса и при необходимости замените их.Это состояние может вызвать преждевременный износ опорных направляющих. Неправильное отслеживание движения полотна может вызвать отказ полотна или более серьезное повреждение машины.

Направляющие ремешка — проверяйте каждые шесть месяцев.

Бесперебойная работа начинается с правильной установки. Все направляющие должны быть установлены в соответствии с инструкциями производителя станка. Неправильная установка может привести к изогнутым порезам, преждевременному выходу из строя полотна и, возможно, неправильному потоку пильной жидкости / смазки.

Боковые направляющие: изношенные, сколотые, сломанные или содержащие заедание роликовые подшипники боковые направляющие могут стать причиной кривых порезов, задиров на боковых сторонах полотна и короткого срока службы полотна.При необходимости поверните, отшлифуйте или замените боковые направляющие.

Резервные направляющие: изношенные, потрескавшиеся, сколы, заедания или отсутствие направляющих могут вызвать усталостные трещины на задней кромке лезвия, обжатие, потерю набора зубьев и короткий срок службы лезвия. При необходимости поверните, отшлифуйте или замените опорные направляющие.

Натяжение полотна — проверяйте при каждой замене полотна.

Нож должен быть натянут в соответствии с рекомендациями производителя станка. Лопатки с недостаточным натяжением будут криво порезаться и образовывать усталостные трещины, в то время как лезвия с чрезмерным натяжением будут растягиваться и, в конечном итоге, вызовут преждевременный износ подшипника ступицы колеса.Оба условия могут вызвать плохое отслеживание.

Отслеживание лезвия — проверьте перед снятием каждого лезвия.

Когда лезвие правильно натянуто, правильное расстояние между задней кромкой лезвия и фланцем колеса должно составлять около 132 дюймов. Неправильный интервал приводит к плохому отслеживанию, что может привести к усталости задней кромки, плохим резкам и возможному повреждению машины. В руководстве к машине объясняется, как правильно отрегулировать расстояние.

Гидравлическая система — проверяйте ежедневно.

Низкий уровень масла может вызвать попадание воздуха в трубопроводы и неправильную работу всего, что выходит за пределы гидравлической системы (системы подачи, тисков и т. Д.). Осадок со дна резервуара может вызвать закупорку линии и фильтра, что приведет к потере давления. Часто проверяйте уровень масла.

Накопители — проверяйте каждые шесть месяцев.

Подшипники и уплотнения: Осмотрите все участки, где находятся подшипники. Убедитесь в отсутствии утечек масла, которые могут указывать на неисправность подшипника или уплотнения, что, в свою очередь, может повредить систему привода.Во время проверки проверьте уровень масла в трансмиссии и замените дефектный подшипник или уплотнение.

Шестерни: проверьте ведущее колесо машин с зубчатым приводом на предмет чрезмерного люфта. Это может указывать на изношенные шестерни. Если вы не замените шестерни при необходимости, в машине могут возникнуть проблемы с приводным валом и трансмиссией.

Шкивы: проверьте правильность центровки, натяжения и износа. Неправильная центровка или натяжение могут вызвать преждевременный износ ремня и выход из строя подшипников. Если возможно, отрегулируйте шкивы или замените их в случае повреждения.

Ремни — проверяйте каждые шесть месяцев.

Приводной ремень: проверьте наличие трещин, износа и растяжения. Эти условия вызывают изменение скорости ленты, что приводит к нестабильной производительности резки и сокращению срока службы полотна. При необходимости замените приводной ремень.

Ремень щетки для стружки: проверьте на износ, трещины и растяжение. Если есть проблемы, замените ремень в соответствии с руководством по эксплуатации машины. Не ждите, пока он сломается во время резки.

Выравнивание направляющей — проверяйте ежедневно.

Если резы начинают становиться неправильными или искривленными, или если лезвие выходит из строя преждевременно, обратитесь к обслуживающему персоналу для регулировки выравнивания в соответствии с руководством производителя.

Тиски — проверяйте каждые шесть месяцев.

Проверьте износ как неподвижных, так и подвижных тисков и при необходимости отрегулируйте, отремонтируйте или замените их. Чрезмерный износ приводит к кривым резкам.

Также проверьте совмещение тисков с лезвием и при необходимости выровняйте или отрегулируйте.Стационарные тиски должны располагаться под прямым углом к ​​лезвию. При любом другом угле рез будет кривой.

Скорость полосы — проверяйте еженедельно.

Проверьте максимальный и минимальный диапазон скорости с помощью тахометра. Показание должно быть таким же, как на манометре. Неправильная скорость может вызвать множество проблем с лезвиями. Если скорость неправильная, узнайте у производителя машины, как правильно калибровать датчик скорости.

Система удаления стружки — проверяйте ежедневно.

Убедитесь, что шнек или конвейерная система работают правильно и удаляют все стружки.Очистите и осмотрите все сита, чтобы убедиться, что стружка не попадает в резервуар для жидкости / смазки, что может привести к остановке работы насоса или остановке потока жидкости / смазки.

Также проверьте щетку для стружки. Если он не вращается, значит, он изношен. Если он не находится в правильном положении на лезвии, стружка может попасть в заготовку и привести к срезанию зуба.

Режущая жидкость — проверяйте ежедневно.

Проверьте состояние и соотношение жидкости для резки с помощью рефрактометра.Если любой из них неверен, заготовка может перегреться, и срок службы лезвия может сократиться. Также поддерживайте уровень жидкости для пиления в соответствии со спецификациями станка и убедитесь, что жидкость свободно протекает через все сопла для жидкости.