Ремонт не на глаз: новый релиз 1С:RCM расширяет возможности непрерывного улучшения стратегий обслуживания активов

Компания «Деснол», разработчик и интегратор экосистемы 1С:ТОИР, выпустила релиз «1С:RCM Управление надежностью» редакции 2.0.3.11. Теперь пользователи видят историю изменений стратегий обслуживания, примененных к конкретному объекту ремонта, могут пользоваться калькулятором периодичности с распределением Вейбулла и оперативно сравнивать прогнозные значения тяжести последствий отказов с фактическими.

Новые функциональные улучшения релиза 2.0.3.11 от Деснола, разработчика и интегратора экосистемы решений 1С:ТОИР, помогают быстрее принимать управленческие решения, оптимизировать количество операций и затраты, а также непрерывно улучшать стратегии обслуживания оборудования.

Как не начинать RCM-анализ c нуля и выбрать оптимальный вид обслуживания

В управлении надежностью по методологии RCM ключевым принципом является непрерывное улучшение стратегий технического обслуживания на основе фактических данных об отказах и примененных мерах. Однако на практике нередко теряется связь между тем, какие виды обслуживания уже назначались на объект, какой период воздействия они имели и почему в итоге были заменены. Без такой истории каждое изменение стратегии фактически требует повторного полного анализа, так как сложно оценить эффективность предыдущих решений.

В новом релизе в журнал объекта ремонта добавлена информация об истории используемых стратегий и разработан новый отчет «История стратегий», который применим к выбранному объекту ремонта. Благодаря этому можно не проводить RCM-анализ с нуля: в журнале объекта ремонта и в отдельном отчете теперь выводится информация о том, какие виды обслуживания использовались, насколько они были эффективны и почему их изменили. Например, инженер по надежности хотел назначить более частую замену смазки из-за отказов подшипников, но отчет показал, что эта мера уже применялась два года назад и была признана неэффективной. Зато виброконтроль, отмененный по организационным причинам, ранее давал результат — его вернули.

Для некритичных активов тоже нужен RCM-анализ?

К уже существующим видам анализа RCM и FMECA добавился «Анализ существующей стратегии». Инструмент предназначен для анализа текущих программ обслуживания наименее критичных материальных активов. Он позволяет оценить, насколько текущие регламентные работы соответствуют уже известным рискам, скорректировать и обосновать периодичность и состав работ без необходимости проведения полного RCM анализа, что экономит время. Например, с помощью нового инструмента можно загрузить текущие регламенты обслуживания и сопоставить их с типовыми рисками, а затем оценить обслуживание вспомогательных насосов и вентиляторов и выявить, что замена сальников проводится слишком часто, а очистка фильтров — слишком редко. На основе этого анализа инженер обоснованно корректирует программу ТОиР.

Как снизить риск без ремонта? Задачи, которые уменьшают тяжесть последствий

В управлении надежностью активов ключевое значение имеет анализ видов и последствий отказов. Согласно этому подходу, для каждого потенциального отказа оценивается тяжесть его последствий. Однако часто итоговый риск можно снизить не только за счет ремонта или профилактики, но и за счет выполнения задач, которые снижают тяжесть последствий. В системе «1С:RCM Управление надежностью» версии 2.0.3.11 реализована возможность оценивать эффективность задач, снижающих тяжесть последствий отказов с критической до незначительной. Например, установка датчика с выводом предупреждения или изменение порядка обхода оператором позволяют вовремя обнаружить начало отказа и вовремя остановить оборудование, снизив тяжесть последствий. В новом релизе такие задачи рассматриваются как полноценные меры по снижению риска с документированной оценкой вклада и механизмом контроля достигнутых результатов.

Прогноз vs реальность: как превратить методологию оценки тяжести последствий отказов в инструмент непрерывного улучшения

В методологии RCM одним из ключевых параметров анализа является оценка тяжести последствий отказа. На этапе планирования для каждого потенциального отказа экспертным путем присваивается плановая оценка тяжести последствий, которая определяет выбор стратегии обслуживания и периодичности задач. Однако фактическая тяжесть последствий при реальном возникновении дефекта может отличаться от прогнозируемой — как в меньшую, так и в большую сторону. Без сбора таких фактических данных любой RCM-анализ остается лишь теоретической моделью, не подтвержденной реальной эксплуатационной статистикой. Для повышения достоверности управления надежностью критически важно иметь механизм сопоставления плановых и фактических оценок тяжести последствий.

Для фактической оценки тяжести последствий в новом релизе добавлены документ и рабочее место «Оценка тяжести последствий дефектов», а также отчет «План-факт тяжести последствий отказов». Например, при планировании обслуживания эксперты оценили последствия отказа как высокие (остановка всей линии). На практике при устранении дефекта выяснилось, что производство каждый раз переключалось на резервную линию, и инженер оформил документ «Оценка тяжести последствий дефектов», указав фактическую тяжесть как среднюю. Отчет «План-факт» покажет такое расхождение, после чего можно пересмотреть стратегию и снизить избыточные профилактические меры без потери надёжности.

Как рассчитать и определить наиболее эффективный межремонтный интервал?

Ценным дополнением стал калькулятор периодичности с распределением Вейбулла — математической модели, которая описывает, как меняется вероятность отказа оборудования во времени. Ранее межремонтные интервалы назначались только вручную: пользователь выбирал периодичность из справочника. Теперь добавлена возможность заполнить ее с наглядными данными — с помощью распределения Вейбулла. Инженер заполняет параметры распределения, система строит график, где видно в какой момент риск превышает допустимый уровень. Сравнив несколько вариантов межремонтных интервалов, выбирает оптимальную периодичность — с учетом эффективности и затрат. Так период воздействия — время, в течение которого выполненное обслуживание реально защищает систему от тяжелых последствий отказа — определяется не вручную, а на основе статистически обоснованных данных.