Здоровые станки. Как бумажный завод оцифровал мониторинг оборудования

Крупный российский производитель бумаги занимает около 20% отечественного рынка по объёму выручки. Продукция компании экспортируется в 80 стран. На предприятии трудится более 4000 человек. 

Рассказываем, почему фабрике потребовалось автоматизировать работу технического персонала и к каким результатам это привело.

Проблема

На предприятии используют свыше 20 000 различных видов оборудования и агрегатов. Для непрерывного круглогодичного производства вся эта техника должна работать без сбоев. 

Мониторинг за оборудованием в компании не был оцифрован. Обходчики проверяли технику, используя бумажные чек-листы с перечнем оборудования и параметров. В конце смены заполненные вручную документы сдавались мастерам, которые анализировали данные и фиксировали информацию о выявленных дефектах.   

В результате:

• не было оперативной информации о состоянии оборудования;
• бумажные документы терялись;
• возникали ошибки, связанные с человеческим фактором; 
• росло количество сбоев и аварий;
• уменьшался срок эксплуатации оборудования;
• повышались затраты на техническое обслуживание и ремонт.

Решение

Внедрить специализированный программный комплекс, который автоматизировано собирает информацию об оборудовании и планирует его обслуживание. Партнёром в реализации проекта выступила компания «Технологии Надёжности».

Система автоматизирует основные процессы мониторинга:

• назначение заданий и маршрутов;
• формирование отчётов;
• хранение истории измерений;
• фиксация дефектов и передача их в систему управления бизнес-процессами;
• отслеживание маршрутов и заданий.

Технологии

В основе решения лежит методология RCM (reliability-centered maintenance, техническое обслуживание, ориентированное на безотказность). Не все отказы оборудования имеют одинаковое значение, поэтому нужно сосредоточиться на наиболее критичных аспектах.

В этом помогают:

• датчики на оборудовании, которые передают информацию о показателях в систему;
• автоматическое отслеживание запланированного технического обслуживания;  
• автоматизированное формирование отчётов; 
• централизованная база данных, интегрированная с системами для управления бизнес-процессами и 1С;
• веб-версия системы, в которой работают инженеры, мастера и администраторы. Она состоит из нескольких основных модулей: управление инцидентами, управление осмотром оборудования, управление производственными активами, справочная информация;
• мобильная версия для оперативного персонала, который осматривает оборудование. Она позволяет вести сбор данных в автономном режиме, создавать и автоматически направлять дефекты в систему, отслеживать передвижения персонала по маршруту, вести фото- и видеофиксацию;
• планшеты с приложением, работающим в автономном режиме. 

Языки программирования, используемые при разработке: Java, React.js, Kotlin и Python.

Сложности

После масштабирования системы перечень технической информации в ней резко увеличился и поиск нужных сведений стал отнимать много времени. Проблему удалось решить, внедрив нейросеть, которая позволяет находить информацию в документах в 10 раз быстрее.

Ещё одна сложность — проверка достоверности сведений с маршрута. Обходчики могли не дойти до нужной точки и заполнить чек-листы, основываясь на предыдущих показателях. Поэтому для подтверждения прохождения маршрутов стали  использовать NFC-метки и GPS.

Этапы работы

• Май — июль 2023 года. Анализ процессов, подготовка и утверждение техзадания. 
• Июль — октябрь 2023 года. Разработка и внедрение системы в службе механиков предприятия.
• Октябрь — декабрь 2023 года. Опытно-промышленная эксплуатация и масштабирование системы на другие службы. Внедрение нейросети для поиска по технической информации и документам. 

Результаты

• Сбор информации о состоянии оборудования ускорился на 30%, а распределение задач для персонала — на 20%.
• Время на регистрацию дефектов сократилось в 2 раза.
• Производственные издержки, связанные с человеческим фактором, уменьшились на 40%.
• Оборудование стало эксплуатироваться на 10% дольше.
• Компания полностью перешла на автоматизированные рабочие места сотрудников (АРМ).

Следующие шаги

В 2024 году предприятие планирует расширить систему на все остальные подразделения и добавить в неё дополнительный функционал. В том числе — дашборды для визуализации данных и новые виды заданий. Кроме того, на базе нейросетевых технологий будут развивать умного помощника, встроенного в систему.  

• СберПро Медиа теперь можно читать в «Телеграме» и «Дзене». Чтобы быть в курсе важных трендов, свежих кейсов лидеров бизнеса и мнений ведущих экспертов, следите за нами в телеграм-канале. Развитие навыков управления, личностный рост, актуальные подходы в маркетинге, новинки бизнес-литературы — эти темы мы подробно рассматриваем в «Дзене».