Работа на предупреждение

Это технология, которая преобразует массивы данных в прогнозы состояния оборудования.

«Мы перерабатываем сырые данные в топливо для принятия стратегических решений», — Илья Пономарев, начальник управления аналитики и операционной эффективности Юнипро, проводит аналогию, за которой скрывается технологическая революция. Речь о предиктивной аналитике — комбинации новых технологий и экспертизы наших сотрудников, которая учит оборудование заглядывать в будущее.

До поломки осталось…

Представьте, что котлы электростанций могли бы жаловаться на усталость поверхностей нагрева, а насосы предупреждали бы об износе подшипников за недели до поломки. Именно так работает предиктивная аналитика. Встроенные датчики круглосуточно собирают все параметры работы оборудования энергообъектов — от микровибраций до температурных аномалий. Система ищет в этом потоке скрытые закономерности и превращает данные в прогнозы, чтобы предотвратить возможные сбои и оптимизировать режимы эксплуатации.

За счет чего? Здесь работает целый комплекс современных технологий:

• машинное обучение и искусственный интеллект: для построения моделей прогнозирования и выявления аномалий;
• обработка больших объемов данных: для сбора, хранения и анализа значительных объемов данных с датчиков и систем;
• прогнозирование временных рядов: для анализа данных, изменяющихся во времени;
• промышленный интернет вещей и системы мониторинга: датчики и системы для сбора данных в режиме реального времени (температура, давление, вибрация), в том числе с использованием беспроводных способов передачи данных;
• специализированные платформы предиктивной аналитики: для анализа данных, разработки и эксплуатации прогнозных моделей.

Экономика предсказуемости

«Первоочередными сферами для внедрения предиктивной аналитики в Юнипро станут критически важные объекты: котлы, турбины и вспомогательное оборудование, — рассказывает Евгений Никитин, начальник отдела цифровой трансформации Юнипро. — Например, алгоритмы будут прогнозировать износ поверхностей нагрева котлов за несколько месяцев до критического состояния, что позволяет своевременно подавать заявку на ремонт, избегая штрафов на рынке мощности».

Экономическая выгода от новой технологии очевидна: профилактические ремонты будут обходиться намного дешевле, чем замена сложных агрегатов при серьезных поломках. Внедрение предиктивной аналитики снизит аварийность и незапланированные простои, сократит затраты на ремонты. И это еще не все: ­оптимизация режимов работы оборудования и снижение расхода топлива увеличат ­коэффициент полезного действия, снизят себестоимость генерации, повысят экологичность. Как результат — повышение общей надежности, безопасности и экономической устойчивости работы электростанций.

— Одна из целей цифровой трансформации — заглянуть в будущее раньше конкурентов. Предиктивная аналитика — наш «телескоп» в завтрашний день, который видит риски за горизонтом плановых проверок.