Мониторинг и обеспечение контроля за состоянием насосов

Задача, стоявшая перед клиентом

Международный концерн, специализирующийся на производстве насосов, запланировал переход от продуктоцентричной к сервис-ориентированной модели бизнеса, основанной на использовании технологии «Интернета вещей» (IoT), больших данных (Big Data), а также методов анализа данных и машинного обучения. Первым шагом на пути к этой цели является создание аналитических ценностей в сфере повышения эффективности использования насосов и насосных линий путем проведения анализа исторических данных о работе насосов, технических характеристик насосов и информации о потреблении воды.

В рамках проекта необходимо было разработать систему мониторинга и обеспечения контроля за состоянием насосов и насосных станций, позволяющую анализировать эффективность функционирования насосов и причины сбоев в работе насосных станций.

Решение от Deloitte Analytics Institute

Перед началом разработки системы, в ходе обсуждений, консультанты «Делойта» вместе с заинтересованными лицами определили сценарии использования системы, роли пользователей, а также состав исходных данных, необходимых для реализации решения. Это позволило свести к минимуму риск неудачи или несоблюдения сроков выполнения проекта. В это же время специалисты по аналитике исследовали предметную область задачи для того, чтобы в дальнейшем эффективно и быстро оценивать результаты разработки алгоритмов и качество моделирования.

По результатам обсуждений командой «Делойта» был создан пошаговый план действий и составлен календарный план разработки системы короткими этапами («спринтами») в соответствии с гибкой (agile) методологией. Для реализации решения была выбрана облачная платформа Microsoft Azure. Для уточнения вопросов безопасности и особенностей использования платформы были привлечены эксперты «Делойта», имеющие большой опыт работы с данной системой. Для получения оперативных результатов в пилотном проекте интерфейс взаимодействия с пользователями был реализован с помощью сервиса Power Bi.

Перед началом разработки решения команда «Делойта» составила детальную архитектуру системы с учетом особенностей платформы.

На первом этапе разработки команда бэкенд-разработчиков подготовила эффективные хранилища данных для разных типов исходных данных. Для реализации пилотного проекта клиент предоставил широкий спектр данных о насосах и инфраструктуре насосной линии: метаданные насосов и насосных станций, заводские характеристики и показатели эффективности работы насосов, данные о поломках и ремонтных работах, исторические данные с сенсоров на насосах и т. д.

Одновременно с командой бэкенд-разработчиков специалисты по аналитике данных разрабатывали модуль моделирования и расчета показателей эффективности работы насосов, а также внедряли тестовые сценарии.

После завершения этапа разработки алгоритмов на основе согласованных пользовательских сценариев были созданы интерактивные аналитические дэшборды с помощью сервиса Power BI, которые в окончательном варианте были доступны в веб-интерфейсе по ссылке. В дэшбордах были отражены состояние работы и показатели эффективности насосной линии, а также отдельных станций и насосов.

В итоге консультанты «Делойта» в кратчайшие сроки разработали систему онлайн-мониторинга, расчета показателей эффективности и анализа данных насосных станций, эффективно используя компоненты Big Data облачной платформы Microsoft Azure. Полученные результаты работы модулей системы были доступны для пользователей в веб-интерфейсе в виде интерактивных аналитических отчетов, созданных с помощью Power Bi.

 

Методы

  • Облачные технологии
  • Интерактивные дэшборды
  • Agile методология
  • Методы анализа данных
  • Примеры из лучшей мировой практики

Результаты применения предложенного решения

  1. Снижение объемов ручного труда на 80% при подсчете показателей эффективности насосов
  2. Инструмент мониторинга и обеспечения контроля за состоянием насосных станций в виде интерактивных аналитических отчетов о состоянии работы насосов и их эффективности, доступного в веб-интерфейсе
  3. Проведение детального анализа причин поломок оборудования на основе исторических данных с помощью методов анализа данных и визуализации

Shareholders value

Shareholder Value

  1. Revenue Growth
    1. Volume
      1. Acquire New Customers
      2. Retain & Grow Current Customers
      3. Leverage Income Generating Assets
    2. Price Realization
      1. Strengthen Pricing
  2. Operating Margin (after taxes)
    1. Selling General & Administrative (SG&A)
      1. Improve Customer Interaction Efficiency
      2. Improve Corporate/ Shared Service Efficiency
    2. Cost of Goods Sold (COGS)
      1. Improve Development & Production Efficiency
      2. Improve Logistics & Service Provision Efficiency
    3. Income Taxes
      1. Improve Income Tax Efficiency
  3. Asset Efficiency
    1. Property, Plant & Equipment (PP&E)
      1. Improve PP&E Efficiency
    2. Inventory
      1. Improve Inventory Efficiency
    3. Receivables & Payables
      1. Improve Receivalables & Payables Efficiency
  4. Expectations
    1. Company Strenghs
      1. Improve Managerial & Governance Effectiveness
      2. Improve Execution Capabilities
    2. External Factors