SygnITy Expert
Zobaczyć to, czego nie widać. Predykcyjne typowanie remontów w infrastrukturze sieciowej.
Infrastruktura sieciowa, stanowi krytyczny element zapewnienia ciągłości usług dla mieszkańców i przemysłu. Jej specyfika – w szczególności ukryta pod powierzchnią terenu – powoduje, że wiele ryzyk pozostaje niewidocznych do momentu wystąpienia awarii. To właśnie takie „ryzyko ukryte pod ziemią” wymusza zmianę podejścia z modelu reaktywnego („napraw po awarii”), do modelu predykcyjnego (predictive maintenance), który umożliwia wyprzedzające podejmowanie decyzji inwestycyjnych. Rozwiązaniem tego problemu jest moduł „Typowanie obiektów do remontu lub wymiany”, oparty o analizę danych technicznych, eksploatacyjnych i ekonomicznych.
Istota procesu typowania
Proces typowania to mechanizm systemowy wspierający identyfikację odcinków sieci o podwyższonym ryzyku wystąpienia awarii, budowę listy priorytetowych inwestycji oraz alokację środków na najbardziej krytyczne obszary. Jego celem jest minimalizacja liczby i skutków awarii, wsparcie planowania inwestycji wieloletnich oraz poprawa efektywności wykorzystania zasobów. Proces obejmuje trzy główne etapy:
- Automatyczna ocena ryzyka wystąpienia awarii na sieci.
- Eksperckie definiowanie zadań na podstawie wbudowanych algorytmów.
- Generowanie decyzji inwestycyjnych.
Automatyczna oceny ryzyka wystąpienia awarii na sieci
Kluczowym elementem podejścia predykcyjnego jest wielokryterialna ocena ryzyka dla każdego odcinka sieci. Analiza opiera się na zestawie danych opisujących stan techniczny i znaczenie infrastruktury m.in. awaryjność, wiek sieci, moc przesyłowa, liczba zasilanych odbiorców, technologia wykonania czy też sąsiedztwo innej infrastruktury. Każdy parametr jest przeliczany na punktację, a następnie agregowany do jednego wskaźnika „krytyczności”.
Ocena ryzyka realizowana jest automatycznie lub z możliwością uruchamiania ad hoc dla wybranych obszarów, a wyniki prezentowane są przestrzennie w Systemie EAM/GIS. Dzięki temu powstaje mapa ryzyka infrastruktury, wskazująca obiekty o ryzyku niskim, średnim, wysokim jak i ekstremalnym.
W podejściu predykcyjnym system analizuje historyczne awarie i ich koszty, uwzględnia wiek i technologię sieci, identyfikuje wzorce degradacji oraz określa obszary o najwyższym prawdopodobieństwie awarii. Dodatkowo może wykorzystywać dane telemetryczne i alarmowe, informacje z badań technicznych czy też dane o pracach eksploatacyjnych. Efektem jest automatyczne wskazanie odcinków najbardziej narażonych na awarie oraz rekomendacje ich remontu lub wymiany.
Tworzenie zadań inwestycyjnych
Na podstawie wyników analizy ryzyka budowane są zadania, czyli spójne zakresy inwestycji. Zadanie składa się z zestawu odcinków sieci o podobnym poziomie ryzyka oraz ocenie punktowej. Suma punktów decyduje o kolejności realizacji – im wyższa punktacja tym wyższy priorytet inwestycji.
Co najważniejsze System nie eliminuje roli człowieka – przeciwnie… algorytm tworzy rekomendacje, a ekspert zatwierdza i modyfikuje zakres. To połączenie analizy danych i wiedzy operacyjnej jest kluczowe dla poprawnych decyzji inwestycyjnych.
Decyzje inwestycyjne
Na końcu procesu powstaje protokół, który stanowi formalną podstawę inwestycji i element planu inwestycyjnego. Może zawierać m.in. dane techniczne, liczbę awarii i ich koszty, liczbę odbiorców i moc, uzasadnienie inwestycji oraz szacunkową wartość zadania. Przykładem uzasadnienia może być np. wysoka awaryjność, pogorszenie jakości dostaw, wysokie koszty utrzymania czy też konieczność poprawy niezawodności systemu.
Korzyści biznesowe podejścia predykcyjnego
Wdrożenie podejścia „predictive maintenance” przynosi mierzalne efekty w zakresie redukcja awarii, optymalizacji kosztów, lepszego planowanie inwestycji czy też w zakresie priorytetyzacji działań.
Kluczowym elementem sukcesu jest jakość danych, ich kompletność, poprawność i aktualność – bez tego model predykcyjny traci swoją wartość. Ale o tym może w kolejnym artykule z serii SygnITy Expert.
Podsumowanie
Typowanie obiektów do remontu i wymiany to dziś nie tylko narzędzie raportowe, ale strategiczny mechanizm zarządzania infrastrukturą sieciową. Podejście predykcyjne przekształca dane w decyzje inwestycyjne, pozwala „zobaczyć” ryzyka ukryte pod ziemią oraz umożliwia przejście od reakcji do proaktywnego zarządzania. W efekcie przedsiębiorstwa ograniczają ryzyko operacyjne, poprawiają niezawodność usług, a przede wszystkim optymalizują koszty utrzymania sieci.