Объяснение концепции APM управления эффективностью активов

В статье говорится, что Asset Performance Management (APM) объединяет методологии технического обслуживания с передовым программным обеспечением, чтобы максимизировать ценность и производительность активов на протяжении их жизненного цикла. Для промышленных операций критично поддерживать оптимальную работу физического оборудования: в нефтегазовой цепочке создания стоимости, на электростанциях и в горнодобывающей отрасли надёжность и эффективность активов непосредственно влияют на операционное совершенство и прибыльность бизнеса. Авторы указывают, что практика APM существенно изменилась под влиянием технологического развития и новых требований отраслей: интеграция аналитики данных, Интернета вещей (IoT) и искусственного интеллекта (ИИ) изменила подходы к мониторингу, управлению и оптимизации активов.

Базовый процесс APM-программы начинается со сбора и централизации данных об активах. В набор входят технические спецификации, данные датчиков и сигнализаций в реальном времени, показания температурных и напорных приборов, полевые наблюдения, отчёты об инспекциях, история технического обслуживания и иные источники цифрового и физического мониторинга. Затем эти данные оцениваются с помощью ИИ, машинного обучения (ML), аналитических методов и других методологий обслуживания — для поиска закономерностей и аномалий, отклонений от ожидаемых состояний, потенциальных рисков и ранних признаков напряжённого состояния либо отказа.

Результатом анализа становятся приоритизированные действия по эксплуатации и техническому обслуживанию (O&M). Их задача — перевести организацию от реактивной культуры обслуживания к более проактивным и предиктивным стратегиям. Как подчёркивает материал, APM-программное обеспечение оцифровывает связывание разрозненных источников информации со стратегиями и действиями O&M.

В числе функций APM-систем названа интеграция данных: ПО автоматически получает и централизует сведения от датчиков и IoT-устройств, исторических архивов, CMMS, EAM и систем управления, после чего организует и контекстуализирует их. Экспертно разработанная диагностическая, описательная и предиктивная аналитика рассматривает информацию по нескольким площадкам, выявляя паттерны и возможности для улучшений. С появлением генеративного ИИ APM, по мнению автора, получает потенциал формировать рекомендации по обслуживанию на основе структурированных и неструктурированных данных.

Для выявления проблем на критически важных активах APM использует модели Цифровых двойников, сопоставляющие ожидаемый режим работы оборудования с почти реальными данными датчиков и мониторинга. Статистически значимое отклонение фактической работы оборудования служит предупреждением о возможном простое и необходимости ремонта. Благодаря централизованному представлению о состоянии активов на основе мониторинга состояния и оценке текущего и будущего риска отказа операторы могут определить, соответствует ли работа актива ожиданиям, какими способами он может отказать, как и по какой цене снизить риск, каковы бизнес-последствия отказа и какие действия нужны сейчас. Кроме того, система помогает формировать общую стратегию активов, эффективнее обслуживать менее критичное оборудование и проверять, контролируются ли нужные активы и данные.

Наибольшую ценность APM обеспечивает как интегрированное, связанное решение масштаба предприятия. Enterprise APM позволяет фондоёмким организациям находить новые тенденции и выводы для более безопасной и надёжной работы, оптимальной производительности и снижения устойчивых затрат. Раннее обнаружение проблем помогает предотвращать внеплановые простои и отказы критического оборудования; предприятия, применяющие APM, достигают увеличения доступности на 2–6%. Оптимизация O&M по состоянию и риску актива позволяет направлять ресурсы и персонал на критические потребности, выполнять менее дорогие ранние ремонты и лучше планировать запасы запасных частей, снижая стоимость запасов на 5–10%. В статье также отмечено, что внеплановый простой часто обходится бизнесу в 10 раз дороже планового обслуживания из-за нарушения деятельности и потери выпуска, хотя точное значение зависит от отрасли.

APM помогает оценивать критичность, риски и затраты на ремонт или замену, чтобы выполнять обслуживание в правильный момент и дольше сохранять оптимальную работу оборудования. Также подход поддерживает более быстрые решения на основе данных, приоритизацию наиболее критичных действий и надлежащее распределение ресурсов. В части безопасности и соответствия требованиям ПО помогает отслеживать и исполнять меры по безопасности и комплаенсу. Сокращение реактивного обслуживания, согласно публикации, даёт возможность заранее планировать O&M-работы с требуемыми персоналом, оборудованием и временем.

Материал относит к потенциальным пользователям APM любую промышленную организацию, управляющую большим парком активов на площадке, во флоте или на нескольких объектах. В перечне отраслей указаны генерация электроэнергии, нефтегазовая отрасль, химическая промышленность, авиация, производство — включая автомобилестроение, потребительские упакованные товары, пищевую промышленность и производство напитков, — а также логистика и транспорт.

В качестве примера GE Vernova приводит SOCAR Türkiye. На НПЗ STAR и нефтехимическом комплексе Petkim применение приложений APM Strategy и APM Reliability, наряду с подходами к продвинутой аналитике и принятию решений на основе данных, связывается с ростом операционной эффективности и надёжности активов и сокращением простоев. Заявленные результаты: снижение реактивного обслуживания на 20%, инцидентов в области безопасности — на 10%, общих затрат на обслуживание — на 5% и рост доступности на 2%. Компания Xcel Energy из США в рамках цифровой трансформации, поддержанной ПО APM от GE Vernova, улучшила управление рисками Заказ-Нарядов, автоматизировала интеграцию данных о состоянии и внедрила Asset Strategies, основанные на критичности и риске. После переноса APM в облако и внедрения SmartSignal компания усилила мониторинг по состоянию и продвинулась к предиктивному обслуживанию.

Авторы указывают и на сложности внедрения: разрозненность данных, их низкое качество, отсутствие либо недостаточность данных; культурное сопротивление уходу от традиционных практик обслуживания; дефицит навыков, требующий обучения сотрудников аналитическому ПО и принципам надёжности; нехватку поддержки руководства или капитала для инвестиций в ПО. Поэтому руководителям IT и OT важно сформировать бизнес-кейс по ROI APM. Он должен учитывать не только рост доступности и выпуска и снижение затрат на обслуживание, но и подкрепляющие операционные стратегии, а также подходы к межфункциональному взаимодействию.

В заключении материал подчёркивает, что APM — это больше, чем технология: единая стратегия, помогающая людям, процессам и системам совместно достигать устойчивого операционного совершенства. Инвестиции в APM-решения уровня предприятия и изменения процессов в функциональных командах могут создавать трансформационную ценность и культуру непрерывного улучшения. GE Vernova сообщает, что её APM включает компонуемые и интероперабельные приложения для десятков и тысяч активов на одной площадке либо в масштабе предприятия. Приложения APM Strategy, APM Health, APM Reliability и APM Mechanical Integrity доступны как локальное решение или как SaaS в облаке; также решение включает каталог аналитики мониторинга активов, предиктивных аналитических Цифровых двойников и рабочих процессов, которые должны ускорять получение ценности.