Optymalizacja procesu utrzymania ruchu z wykorzystaniem metodologii RCM

Wprowadzenie

Reliability-Centered Maintenance (RCM) to szeroko stosowany proces służący do określenia najbardziej efektywnego i opłacalnego momentu przeprowadzania działań utrzymaniowych dla urządzeń. System OSIsoft PI to platforma infrastruktury danych, która umożliwia zbieranie, przechowywanie i analizę danych w czasie rzeczywistym. Strategie utrzymania ruchu oraz niezawodność urządzeń mogą zostać ulepszone dzięki integracji z podejściem RCM. Chociaż same dane czasu rzeczywistego mogą nie dawać pełnego obrazu ryzyka, nadal mogą być wykorzystywane do obliczania niektórych aspektów ryzyka w kontekście RCM.

Dane czasu rzeczywistego mogą służyć do ustalania wartości progowych lub limitów alarmowych dla różnych parametrów związanych ze stanem urządzeń. Progi te wskazują bezpieczny zakres pracy lub warunki eksploatacji urządzeń. Jeżeli dane czasu rzeczywistego przekroczą te limity, mogą uruchomić alarmy lub alerty, sygnalizując potencjalne ryzyko. Poprzez monitorowanie danych względem tych progów system może identyfikować odchylenia i pomagać ograniczać ryzyko związane z nieprawidłowymi warunkami pracy. Dane czasu rzeczywistego dostarczają cennych informacji o bieżącym stanie urządzeń. Odchylenia od normalnych warunków eksploatacji mogą być wykrywane poprzez ciągłe monitorowanie parametrów takich jak temperatura, ciśnienie, poziom drgań i natężenie przepływu. Takie odchylenia mogą wskazywać potencjalne ryzyka i mogą być analizowane w celu oceny ich wagi oraz możliwych konsekwencji.

Dane czasu rzeczywistego mogą być analizowane w ujęciu czasowym w celu identyfikowania trendów i wzorców. Analizując historyczne trendy parametrów urządzeń, personel utrzymania ruchu może identyfikować pogorszenie stanu lub zmiany wydajności. Nagłe zmiany lub pogarszające się trendy mogą wskazywać potencjalne ryzyka, które można następnie dalej badać i oceniać. Rzeczywiste dane historyczne mogą być wykorzystywane wraz z technikami analityki predykcyjnej do oceny ryzyka. Modele predykcyjne wytrenowane na danych historycznych mogą używać danych czasu rzeczywistego jako danych wejściowych do przewidywania prawdopodobieństwa i częstości przyszłych awarii lub zdarzeń krytycznych. Uwzględniając dane czasu rzeczywistego w tych modelach, można ilościowo określić ryzyko związane z potencjalnymi awariami i ustalić jego priorytet w zależności od wpływu na wydajność urządzeń i ogólne funkcjonowanie zakładu.

Choć dane czasu rzeczywistego są cenne, równie ważne w ocenie ryzyka są wiedza ekspercka i osąd personelu utrzymania ruchu. Dane czasu rzeczywistego stanowią podstawę do podejmowania decyzji, ale doświadczeni specjaliści potrafią interpretować i osadzać te dane w kontekście, opierając się na swojej wiedzy o urządzeniach i standardach branżowych. Mogą oni integrować dane czasu rzeczywistego z innymi istotnymi informacjami, takimi jak historyczne dane o awariach, rejestry utrzymania ruchu oraz czynniki środowiskowe, aby obliczać ryzyko i podejmować świadome decyzje dotyczące działań utrzymaniowych.

Należy pamiętać, że choć dane czasu rzeczywistego są wartościowe w ocenie ryzyka, kompleksowa ocena ryzyka w ramach RCM uwzględnia także inne czynniki, takie jak krytyczność urządzenia, konsekwencje awarii oraz skuteczność potencjalnych strategii utrzymania ruchu. Dane czasu rzeczywistego stanowią kluczowe wejście do procesu oceny ryzyka, pomagając identyfikować i priorytetyzować potencjalne zagrożenia oraz ukierunkowywać decyzje związane z utrzymaniem ruchu.

Rola integracji systemu OSIsoft PI i Smart RDM

Integracja systemu OSIsoft PI z platformą Smart RDM wspiera procedurę Reliability-Centered Maintenance (RCM), dostarczając zaawansowane możliwości zarządzania danymi, analityki i narzędzi wspomagających decyzje na różnych etapach tego procesu.

Oto w jaki sposób integracja wspiera każdy etap procedury RCM:

• Zbieranie danych historycznych i budowanie kontekstu danych (kroki 1–3): System OSIsoft PI, a konkretnie PI Asset Framework (PI AF), odgrywa kluczową rolę na tym etapie. PI AF umożliwia tworzenie uporządkowanej hierarchii lub „drzewa” w oparciu o zależności urządzeń lub procesów produkcyjnych. Zapewnia ramy kontekstowe dla zasobów, umożliwiając organizacjom sprawne porządkowanie i łączenie elementów danych. PI AF może integrować dane z wielu źródeł oraz zewnętrznych relacyjnych baz danych, zapewniając integralność danych i umożliwiając realizację zaawansowanych operacji bez użycia zewnętrznych narzędzi analitycznych. Dane zebrane i uporządkowane w ramach PI AF stanowią podstawę analizy danych historycznych oraz zrozumienia funkcji zasobów.
• Analiza rodzajów i skutków uszkodzeń (FMEA) (krok 4): Moduł Big Data platformy Smart RDM, w połączeniu z danymi z systemu PI, wspiera proces FMEA. Dzięki wykorzystaniu danych historycznych, monitoringu czasu rzeczywistego oraz zaawansowanych możliwości analitycznych organizacje mogą systematycznie oceniać i priorytetyzować tryby uszkodzeń na podstawie ich wpływu na bezpieczeństwo, produkcję i koszty. Integracja umożliwia kompleksową analizę trybów uszkodzeń i ich wpływu na wydajność zasobów.
• Analiza krytyczności (krok 5): Integracja systemu PI i platformy Smart RDM umożliwia dokładną analizę krytyczności. Możliwości analityczne platformy Smart RDM, połączone z kontekstowymi danymi systemu PI, wspierają ocenę krytyczności zasobów i trybów uszkodzeń. Organizacje mogą oceniać konsekwencje, prawdopodobieństwo i wagę awarii, zwiększając dokładność ocen krytyczności i priorytetyzacji.
• Wybór strategii utrzymania ruchu (krok 6): Platforma Smart RDM zapewnia narzędzia wspomagania decyzji, które pomagają organizacjom wybierać najbardziej odpowiednie strategie utrzymania ruchu dla każdego zasobu na podstawie jego krytyczności i trybów uszkodzeń. Uwzględniając opłacalność, bezpieczeństwo i niezawodność, organizacje mogą podejmować świadome decyzje dotyczące podejścia do utrzymania ruchu. Integracja z systemem PI zapewnia, że zarówno dane historyczne, jak i dane czasu rzeczywistego są uwzględniane w procesie decyzyjnym.
• Tworzenie rankingu działań utrzymaniowych i wybór zadań (kroki 7 i 8): Integracja umożliwia organizacjom kompleksowe rangowanie zadań utrzymaniowych na podstawie krytyczności, dostępności zasobów oraz innych istotnych czynników. Łącząc dane z systemu PI i platformy Smart RDM, organizacje mogą ustalać priorytety działań utrzymaniowych. Pozostałe moduły platformy Smart RDM wspierają wybór zadań utrzymaniowych, uwzględniając dostępność zasobów, wymagane kompetencje oraz zależności między zadaniami, optymalizując harmonogram prac i zapewniając ich efektywną realizację.
• Optymalizacja utrzymania ruchu, monitorowanie wydajności i sprzężenie zwrotne (kroki 9–11): Integracja systemu PI z platformą Smart RDM ułatwia optymalizację utrzymania ruchu, monitoring czasu rzeczywistego i ocenę wydajności. Dzięki wykorzystaniu danych czasu rzeczywistego z systemu PI organizacje mogą stale monitorować wydajność zasobów, identyfikować potencjalne problemy i odpowiednio optymalizować działania utrzymaniowe. Platforma Smart RDM dostarcza metryki wydajności, KPI oraz mechanizmy sprzężenia zwrotnego, umożliwiając organizacjom mierzenie wpływu działań utrzymaniowych, identyfikowanie obszarów do poprawy i podejmowanie decyzji opartych na danych.

Podsumowanie

RCM to metodologia, która pomaga określać optymalny moment działań utrzymaniowych i poprawiać niezawodność urządzeń. To podejście historycznie odegrało bardzo ważną rolę m.in. w rozwoju lotnictwa, a dziś znajduje szerokie zastosowanie również w przemyśle.

Integracja OSIsoft PI System z platformą Smart RDM wzmacnia każdy etap procedury RCM. PI Asset Framework wspiera zbieranie danych historycznych i budowanie kontekstu, moduł Big Data Smart RDM wspiera analizę FMEA, a cała integracja podnosi jakość analizy krytyczności, doboru strategii utrzymania, rankingu działań, wyboru zadań, optymalizacji utrzymania oraz monitorowania wyników.

W efekcie organizacja zyskuje lepsze zarządzanie danymi, mocniejsze możliwości analityczne i bardziej dojrzałe wsparcie decyzyjne. To przekłada się na lepsze wyniki utrzymania ruchu i wyższy poziom doskonałości operacyjnej w firmach wdrażających RCM.