Zarządzanie wydajnością aktywów oparte na AI dla niezawodności przemysłowej

Zarządzanie wydajnością aktywów rozwija się w kierunku predykcyjnych, opartych na danych strategii utrzymania ruchu, które ograniczają nieplanowane przestoje i poprawiają wykorzystanie zasobów w przemyśle procesowym i produkcji. W tym kontekście Emerson wprowadził zaktualizowaną wersję oprogramowania Aspen Mtell^® w ramach portfolio AspenTech APM.

Od monitorowania stanu do utrzymania predykcyjnego
Najnowsza wersja koncentruje się na rozszerzeniu tradycyjnego monitorowania stanu o predykcję awarii opartą na sztucznej inteligencji. Zamiast polegać wyłącznie na alertach progowych, system wykorzystuje modele uczenia maszynowego do wykrywania wczesnych oznak awarii na podstawie danych historycznych i bieżących.

Takie podejście umożliwia wcześniejszą identyfikację degradacji urządzeń, takich jak pompy, sprężarki czy maszyny wirujące, wspierając działania utrzymania ruchu zanim dojdzie do awarii. Wpisuje się to w szersze strategie cyfrowego łańcucha dostaw, gdzie niezawodność aktywów bezpośrednio wpływa na ciągłość produkcji.

Skalowanie monitorowania aktywów w skali przedsiębiorstwa
Jedną z kluczowych zmian w Aspen Mtell^® jest wykorzystanie wstępnie skonfigurowanych szablonów dostosowanych do konkretnych branż i typów urządzeń. Szablony te standaryzują wdrażanie analityki i ograniczają nakład pracy konfiguracyjnej, umożliwiając szybsze skalowanie monitorowania stanu aktywów w wielu zakładach.

Połączenie tych szablonów z wbudowanymi modelami analitycznymi pozwala rozszerzać zakres monitorowania bez konieczności szerokiej personalizacji lub angażowania wyspecjalizowanego personelu. Skraca to czas wdrożenia i przyspiesza osiąganie mierzalnych efektów, takich jak redukcja przestojów i kosztów utrzymania.

Priorytetyzacja alarmów i działania korygujące
System wprowadza zaawansowane zarządzanie alarmami poprzez ich priorytetyzację z wykorzystaniem AI. Alerty są automatycznie grupowane i klasyfikowane według poziomu istotności, ryzyka operacyjnego oraz danych historycznych, co pozwala zespołom utrzymania ruchu koncentrować się na najbardziej krytycznych problemach.

Dodatkowo wbudowana funkcja Failure Mode and Effects Analysis (FMA) łączy wykryte anomalie z prawdopodobnymi trybami awarii i rekomenduje działania naprawcze. Skraca to czas diagnostyki i ujednolica reakcje serwisowe w różnych zakładach.

Integracja z monitoringiem drgań i systemami przedsiębiorstwa
Zaktualizowana platforma integruje się bezpośrednio z rozwiązaniami Emerson AMS Machine Works i AMS Device Manager, umożliwiając ciągłe pozyskiwanie danych drganiowych i diagnostycznych. Ma to szczególne znaczenie dla maszyn wirujących, gdzie analiza drgań stanowi kluczowy wskaźnik stanu technicznego.

Platforma integruje się również z systemami ERP, umożliwiając włączenie danych o stanie aktywów do procesów planowania i zarządzania utrzymaniem ruchu. Dzięki temu predykcyjne wnioski mogą być bezpośrednio wykorzystywane w harmonogramowaniu prac, alokacji zasobów i planowaniu części zamiennych.

Ciągłe doskonalenie modeli niezawodności
System został zaprojektowany tak, aby z czasem doskonalić modele predykcyjne wraz ze wzrostem ilości danych operacyjnych. Pozwala to zwiększać dokładność prognoz i ograniczać liczbę fałszywych alarmów.

W branżach intensywnie wykorzystujących aktywa, takich jak przemysł naftowy i gazowy, chemiczny czy energetyczny, podejście to wspiera przejście do kompleksowych programów niezawodności, łączących analitykę predykcyjną, automatyczną diagnostykę i zintegrowane zarządzanie utrzymaniem ruchu.

Edytowane przez Aishwarya Mambet, redaktorkę Induportals, z pomocą AI.

www.emerson.com