Сила предсказуемости от компании SKF

Цифровые технологии позволяют по-новому взглянуть на старую индустриальную проблему: устранить неожиданное. В промышленности никто не любит сюрпризы.
Подшипниковая промышленность потратила десятилетия на исследование проблемы предсказуемости. Некоторые из самых больших проблем были решены. Например, понимание подповерхностной усталости позволило разработать надежные модели для прогнозирования времени, в течение которого любой подшипник может проработать в известных условиях эксплуатации, прежде чем его надежность будет снижена.
Однако подповерхностная усталость – это лишь примерно один из десяти случаев отказов подшипников. Другие неисправности вызваны множеством различных проблем: например, проблемами со смазкой, загрязнением, коррозией или повреждением от паразитных электрических токов. Эти проблемы гораздо сложнее решить. Они являются результатом неожиданных событий, которые трудно предвидеть. Однако своевременная, действенная информация может превратить потенциально дорогостоящую проблему в управляемую. И предоставление этой информации является целью крупных исследований и разработок продуктов, которые в настоящее время проводятся в SKF.
Работа по прогнозированию направлена на то, чтобы ответить на три основных типа вопросов клиентов:
1. Обнаружение. Есть ли проблема с моей машиной?
2. Диагностика. Что является основной причиной проблемы?
3. Прогноз. Могу ли я продолжать работать на машине до следующего запланированного интервала обслуживания? Должен ли я предпринять какие-либо действия сейчас?
Ответить на эти вопросы сложно, потому что они во многом зависят от конкретной рассматриваемой ситуации. Но достижения в области технологий дают новые способы решения этих проблем.
Интеллектуальные датчики и технологии мониторинга состояния SKF собирают данные о температуре, вибрации и обслуживании миллионов подшипников, работающих по всему миру. Объединение богатых реальных данных с передовыми теоретическими моделями помогает решать проблему предсказуемости с двух сторон. Во-первых, это дает лучшее представление о том, как подшипники работают в конкретных условиях эксплуатации. Во-вторых, помогает отвечать на сложные вопросы клиентов: обнаруживать проблемы раньше, диагностировать их более точно и прогнозировать их развитие с большей уверенностью.
По словам Берни Ван Леувена, директора по исследованиям и разработкам в SKF, проблема предсказуемости еще не решена, но компания добилась значительного прогресса, особенно в области обнаружения и диагностики. Одним из наиболее интересных атрибутов нового подхода к предсказуемости является эффект масштаба. Каждый новый поток данных от каждого установленного подшипника помогает дорабатывать и улучшать существующие модели. Это позволяет стать еще на шаг ближе к конечной цели: обеспечить каждому клиенту надежную техническую поддержку.