Разработка и внедрение решение по предиктивному обслуживанию оборудования на производстве
Запрос клиента:
Промышленная компания с парком более 150 единиц оборудования страдала от частых простоев. Несмотря на плановые ТО, станки выходили из строя неожиданно: нагревались двигатели, ломались узлы, возникали аварийные остановки. Простои обходились компании в миллионы рублей в месяц, нарушали сроки поставок и снижали доверие ключевых клиентов. Руководство понимало, что «календарное обслуживание» не отражает реального состояния техники, но не имело инструмента предсказания поломок.
Решение SCG:
- Провели диагностику существующей системы эксплуатации оборудования.
- Установили датчики IoT для мониторинга ключевых параметров: вибраций, температуры, нагрузки, энергопотребления.
- Построили AI-модель предиктивной аналитики, которая на основе этих данных прогнозирует вероятность поломки и выдаёт сигналы за 7–10 дней до возможного отказа.
- Разработали цифровую панель для службы эксплуатации с визуализацией текущего состояния, прогнозами по ресурсу и рекомендациями по действиям.
- Интегрировали систему в планирование ТО: инженеры начали обслуживать станки не по календарю, а по реальному износу.
Результат:
- Незапланированные простои снизились на 35%.
- Экономия на ремонте составила 15% в год (около 38 млн ₽).
- Производительность цеха выросла на 9%.
- Повысилась прозрачность для руководства: отчёты показывают статус каждого станка и прогноз по износу.
Вывод SCG:
Предиктивное обслуживание позволяет компаниям переходить от «реактивного тушения пожаров» к проактивному управлению производством. Это снижает издержки, повышает предсказуемость выполнения заказов и укрепляет доверие клиентов к компании.
