Эта цитата иллюстрирует главный вопрос, с которым приходится ежедневно сталкиваться руководителям промышленных предприятий. Как в масштабе производства управлять активами, количество которых измеряется десятками и сотнями тысяч узлов и агрегатов. Какое место здесь занимает ремонтная функция и как выстроить бизнес-процессы таким образом, чтобы данные стали работать в первую очередь на человека, — рассказал Денис Труфакин, эксперт и практик в области цифровой трансформации бизнес-процессов ТОиР Деснола, российского центра практической экспертизы по цифровой трансформации ТОиР.
Сегодня Денис Труфакин — директор Центра экспертизы ТОиР Деснола, разработчика и интегратора экосистемы 1С:ТОИР. До перехода в сферу IT эксперт работал на производственных предприятиях в роли главного инженера и руководителя технического управления, являлся одним из инициаторов проекта цифровой трансформации бизнес-процессов в масложировом бизнес-направлении ГК «Русагро».
В 2023 г. проект под руководством Дениса одержал победу в авторитетной промышленной премии OEE Award за эффективную трансформацию бизнес-модели в результате внедрения цифровых решений: рост КТГ в результате проекта составил 3 %, на 2 % повысилась надежность оборудования через повышение технической готовности, на 5 % сократились ежегодные затраты на ТОиР и это при резком скачке цен на закупку оборудования и материалов в 2022 г.
— Денис, как Вам удалось добиться стабильности в экономических показателях ТОиР?
— Везде, где есть оборудование, нужно управлять активами. Вопрос: как? Чтобы получить эффект или достичь измеримой цели, необходимы данные. О глубине данных можно говорить много, но я в первую очередь практик. Расскажу о личном опыте. Когда мы запускали проект автоматизации процессов управления ТОиР на одном из крупных отечественных предприятий — 7 производственных площадок по стране и свыше 15 элеваторов — мы начинали с пяти основных структурных организаций. Учет простоев там велся только тогда, когда не выполнялся производственный план. Как только сталкивались с невыполнением, начинали разбираться в причинах отказов. Очевидно, что необходимо было наладить регулярный сбор данных и организовать ведение статистики о состоянии оборудования и дефектах, чтобы понимать реальную картину неисправностей.
— С каких данных решили начать?
— С точки зрения управления активами можно выделить четыре области оптимизации, в которых, с одной стороны, есть основные риски, с другой стороны, есть и основные эффекты. Это повышение общей эффективности оборудования (Overall Equipment Effectiveness или OEE), сокращение затрат на ремонт оборудования, снижение оборотного капитала, оптимизация оргструктуры и трудозатрат.
Каждая компания, как правило, ставит для себя цели, ориентируясь на показатели одной из этих четырех областей. Например, для белорусской ГК «Алютех» было важно решить с помощью EAM-решения «1С:ТОИР Управление ремонтами и обслуживанием оборудования КОРП» проблему с оптимизацией складских запасов. В связи с задержкой в поставках запасных частей — иногда до года — запасы производителя алюминиевых профильных систем выросли в 1,5 раза, а это в том числе дорогостоящее оборудование стоимостью €100 тыс. за единицу. Компания завершила совместный с Деснолом проект в декабре 2023 г. и теперь до конца 2024 г. работает над нормализацией номенклатуры.
Экономический эффект в процентном выражении еще только предстоит оценить, но руководство уже может видеть разницу межу минимально необходимыми запасами запчастей и реальной картиной на складе: завышено ли количество складских запасов или, наоборот, их не хватает, чтобы обеспечить минимальный уровень для поддержания бесперебойной работы оборудования. В практике Деснола, разработчика и интегратора 1С:ТОИР КОРП, есть примеры, когда материальные запасы в результате проекта автоматизации процессов управления активами сокращались на 5, 31 и 40 %. Это АО «Костанайские минералы», «Сумитек Интернейшнл» и торговая сеть «Магнит».
— А какие цели ставили вы?
— На проекте, который я описывал ранее, мы ставили цель повысить общую эффективность оборудования через коэффициент технической готовности (КТГ). Для начала организовали учет простоев и стали считать общую эффективность оборудования объемным методом. Он позволил определить наличие простоев оборудования через разницу между планируемым и фактическим выпуском продукции. На закрытии смены объемный метод мог показать, что оборудование загружено, условно, на 650 минут, а простоев внесено на 20 минут. Суммарно получаем 670 минут, в то время как в смене — 720 минут. Где оставшиеся 50 минут?
Встреча этих двух направлений показала серую зону неклассифицированных простоев. Шаг за шагом мы начали их разбирать, классифицировать, и это дало первый эффект. Когда вышли на определенное плато, то с помощью монитора показателей KPI, специального отчета в системе 1С:ТОИР КОРП, начали контролировать среднюю наработку на отказ по повторяющимся простоям и среднее время ремонта. Нашли способ сокращения ремонтов по тем отказам, предупреждение которых было слишком дорогостоящим мероприятием.
На фото — Денис Труфакин, директор Центра экспертизы ТОиР компании Деснол Софт
Поднакопив определенное количество данных, провели приоритизацию оборудования по внеплановым ремонтам. Получив здесь эффект, снова увидели потенциал и возможности для развития. С помощью 1С:ТОИР КОРП и отчетов мы могли уже показать акционерам потенциал в деньгах. Так, каждая потеря времени в отчете пересчитывалась в недовыпущенный объем продукции. Мы могли также показать в сравнении затраты на аварийный ремонт по сравнению с плановым. Это помогало развивать проект, так как мы оперировали обоснованной информацией, зачем нам дополнительное финансирование и к чему приведет закупка диагностического оборудования и специализированного программного обеспечения, введение новой должности — диагноста, и обучение сотрудников работе с программными продуктами.
— Как ввод должности диагноста помог развитию проекта автоматизации ТОиР?
— Диагносты на основе данных системы мониторинга помогли определить проблемы на более ранних стадиях возникновения неисправностей в работе критичных активов. Мы смогли увидеть, что специалист обращается к одной единице оборудования каждые три недели. А P-F интервал, или время между потенциально возможными (P) и реальными функциональными отказами (F), например, подшипников сепаратора, может измеряться двумя неделями.
Разница в одну неделю показала, что в этот период времени оборудование может успеть сломаться, при этом отчеты по диагностике будут показывать, что оборудование исправно, так как при первой диагностике дефекта еще нет, а при второй диагностике дефект уже фиксируется как устраненный. Определили этот момент, установили стационарную диагностику, связали специализированное ПО с 1С:ТОИР КОРП и каждые пять минут стали получать актуальные данные о состоянии оборудования.
На основе этих данных провели анализ, который дал представление, что, например, где-то необходимо запланировать аварийный запас, где-то скорректировать список регулярно-потребляемых материалов, где-то чаще проводить осмотры и планово-предупредительные ремонты. Кроме этого, мы интегрировали 1С:ТОИР КОРП с АСУ ТП и начали в режиме реального времени получать информацию о наработке. Это помогло повысить чистоту данных и высвободить ресурсы мастеров на более важные, чем фиксация наработки ручным методом, задачи, например, на поиск корневых причин отказов. Также стали использовать мобильное приложение, которое позволило сократить трудозатраты в подразделениях при переходе на формирование нарядов в приложении на 16%, на 20% ускорить обработку заявок на ремонты.
Помимо EAM-решения и мобильного приложения, в экосистеме 1С:ТОИР, разработанной Деснолом, есть продукт «1С:RCM Управление надежностью» с возможностью использовать сервис предиктивной аналитики. С помощью искусственного интеллекта он помогает определять аномалии в показаниях датчиков на оборудовании и классифицировать их в виды отказов. Само решение 1С:RCM позволяет сформировать и выбрать оптимальную программу обслуживания наиболее критичных активов, основанную на RCM-анализе (Reliability Centered Maintenance — техническое обслуживание, ориентированное на надежность).
Методология данного анализа включает определение рисков и мероприятий, способствующих уменьшению вероятности возникновения отказов и снижению тяжести их последствий при минимальных затратах на обслуживание. Также все продукты экосистемы можно интегрировать с другими решениями, причем не только разработанными на платформе «1С:Предприятие». Это показал проект интеграции 1С:ТОИР КОРП с SAP в ГК «Алютех».
Денис Труфакин на конференции «Эффективное производство 4.0»
Круговорот всех данных, заложенных в экосистему 1С:ТОИР, приводит к тому, что управление активами становится более осмысленным, не содержится в головах отдельных сотрудников. Данные передаются не от человека к человеку по сарафанному радио. Здесь каждая функция распределена так, что одни сотрудники заносят данные (мастер), другие — анализируют эти данные и формируют конкретную программу обслуживания (инженеры по надежности), третьи (инженеры по планированию) — планируют программу обслуживания и выдают задания линейному персоналу.
Чтобы расти и постоянно повышать эффективность для бизнеса, мы собирали данные многоуровнево. Каждый уровень открывал новый слой данных и показывал свои определенные эффекты. Сначала мы получали укрупненные верхнеуровневые показатели. Затем стали прорабатывать глубину и чистоту данных. Постоянно увеличивая качество и количество данных, мы добивались конкретных результатов для бизнеса. И только, условно, на четвертом уровне уже получили КТГ близкий к 96 %. Мы не использовали продукт 1С:RCM: когда запускали проект автоматизации процессов управления ТОиР, решение только вышло на рынок — это 2019 г. Но, думаю, обязательно бы рассмотрели его возможности для развития нашей экосистемы и перехода на пятый уровень управления данными.
— Т.е. цифровизация и те шаги, о которых вы рассказали, и стали причиной успеха в достижении экономического эффекта?
— Не только. Важно, что мы сформировали команду и правильно выстроили коммуникации. Организационной готовности не было ни у кого, чтобы сразу прийти на четвертый уровень. Первое, с кого мы начали — это люди. Трансформировали структуру технической службы, которая классически состояла из отделов главного механика, главного энергетика и главного метролога. В такой структуре каждый специалист отвечал только за свое направление. Не было единого центра управления процессами ТОиР. Мы переориентировали данную структуру на надежность: ввели в штатное расписание начальников ТОиР, диагностов, инженеров по надежности и планированию. Отдельное внимание уделили мотивации и обучению персонала работе в 1С:ТОИР КОРП и качественному внесению данных.
В конце концов, мы пришли к тому, что стали получать актуальную информацию обо всех активах в режиме реального времени. Рабочий день каждого участника проекта начинался с работы в системе. Исходя из данных EAM-решения мы планировали и корректировали свой рабочий день.
Конечно, были такие мероприятия, как входной контроль запчастей для критичных активов. Когда мы установили стенды входного контроля, то увидели до 80 % брака в подшипниках по отдельным поставщикам и брендам. Уровень шума был запредельным. Пришлось пересматривать абсолютно все складские запасы. Все это в комплексе привело к конечному результату и экономическому эффекту, но любой из пробелов в системе координат «люди — процессы — технологии» может привести не только к откату назад, но и к вопросу перевнедрения.
Чтобы таких вопросов не возникало, необходимо еще до старта проекта автоматизации сформировать стратегию проекта цифровизации или цифровой трансформации процессов управления ТОИР, чтобы у всех было единое видение происходящих изменений и целей, к которым необходимо прийти. Чтобы у всех было единое понимание результатов происходящих изменений, и как эти результаты помогут каждому участнику процесса в его деятельности. Ну и, конечно, важен фундамент данных, который будет заложен в EAM-систему, так как это ваша будущая аналитика. И именно она даст понять, достигли ли вы целей бизнеса или нет в результате проекта.
Источник изображений: пресс-служба Деснола
Подготовлено на основе материалов конференции «Эффективное производство 4.0»
Реклама ООО «Деснол Софт Проджект» ИНН 7709568068 ОГРН 1047796704878
