Оптимизация интервалов технического обслуживания на основе факторов эксплуатации оборудования

Введение

Современное промышленное оборудование функционирует в условиях высокой нагрузки и воздействия множества внешних факторов, влияющих на его надёжность и долговечность. Во многих отраслях, особенно добывающих и перерабатывающих, техника эксплуатируется при ограниченной автоматизации и отсутствии систем онлайн-мониторинга, что делает выбор интервалов технического обслуживания ключевым элементом обеспечения устойчивой работы.

Традиционные методы планово-предупредительного обслуживания (ППР), основанные на фиксированных регламентах, не отражают реальные условия эксплуатации. Это приводит либо к преждевременным профилактическим операциям, либо к запоздалым вмешательствам после отказов, увеличивая простои и эксплуатационные расходы. Проблема особенно выражена при эксплуатации оборудования в экстремальных климатических условиях – при высокой температуре, запылённости, колебаниях влажности и нестабильном качестве топлива.

В то время как адаптивные системы обслуживания активно развиваются, их внедрение требует развитой сенсорной инфраструктуры и высоких затрат, что ограничивает применение таких решений в промышленности с устаревшей техникой. Следовательно, возникает необходимость в упрощённом, но научно обоснованном подходе, который учитывает реальные эксплуатационные факторы без применения сложных цифровых систем.

Цель данного исследования – разработка принципов оптимизации интервалов технического обслуживания оборудования с учётом влияния факторов среды и режима эксплуатации, обеспечивающих повышение надёжности и снижение затрат при отсутствии онлайн-мониторинга.

Обзор существующих подходов

Техническое обслуживание и ремонт промышленного оборудования традиционно развиваются в направлении повышения надёжности и снижения эксплуатационных затрат. Наиболее распространённым остаётся планово-предупредительный подход (ППР), основанный на фиксированных интервалах обслуживания, установленных заводом-изготовителем или отраслевыми нормами. Его преимущество – простота и предсказуемость, однако он не учитывает реальные условия эксплуатации, что приводит к преждевременным или запоздалым вмешательствам, увеличивая простои и расходы [2].

В ответ на эти ограничения были разработаны более гибкие концепции – Reliability-Centered Maintenance (RCM) и Condition-Based Maintenance (CBM). Первая ориентируется на приоритетность узлов по степени их влияния на общую работоспособность, вторая – на проведение обслуживания по фактическому состоянию оборудования. В условиях развитой цифровой инфраструктуры такие подходы обеспечивают высокий уровень предсказуемости отказов и рациональное использование ресурсов.

Однако их внедрение требует постоянного мониторинга, сенсорных систем, специализированного программного обеспечения и квалифицированного персонала. Для предприятий с устаревшей техникой или в сложных климатических условиях эти модели оказываются экономически и технически избыточными. Поэтому на практике нередко сохраняется классический ППР, который не отражает индивидуальные особенности эксплуатации.

В последнее десятилетие усилилось внимание к промежуточным решениям, сочетающим простоту ППР с элементами адаптивности. Наиболее перспективным направлением считается использование коэффициентных моделей корректировки интервалов обслуживания, учитывающих влияние среды, нагрузки и возраста оборудования. Такие модели не требуют сложного мониторинга и применимы в полевых условиях, однако остаются недостаточно апробированными, что обуславливает необходимость их дальнейшего научного и практического развития [4].

Методика исследования

Предлагаемая методика направлена на определение оптимального интервала технического обслуживания оборудования с учётом совокупного влияния эксплуатационных факторов, без необходимости использования систем онлайн-мониторинга. Основной принцип заключается в коррекции нормативного интервала обслуживания через систему коэффициентов, отражающих реальные условия функционирования оборудования. Такой подход позволяет учесть климатическую специфику, интенсивность нагрузки, физический износ узлов и качество проведённого обслуживания.

В основе методики лежит предположение, что фактический ресурс оборудования подвержен нелинейному влиянию нескольких факторов, при этом совокупный эффект можно выразить через произведение корректирующих коэффициентов. Для каждого типа оборудования определяется базовый интервал обслуживания , установленный производителем. Далее этот интервал адаптируется под конкретные условия эксплуатации по формуле:

, (1)

Где:

– коэффициент влияния климатических факторов (температура, запылённость, влажность);

– коэффициент эксплуатационной нагрузки (режим работы, частота циклов, перегрузки);

– коэффициент физического износа и наработки оборудования;

– коэффициент качества и своевременности предыдущего обслуживания.

Каждый коэффициент принимает значение в диапазоне 0,7–1,2, что отражает ухудшение или улучшение условий работы относительно нормативных. Например, при эксплуатации компрессора при повышенной температуре воздуха и пылевой нагрузке значение снижается до 0,85, а при стабильных условиях и регулярной очистке фильтров повышается до 1,0–1,1. В совокупности эти параметры формируют динамический интервал обслуживания, отражающий реальное состояние объекта.

Калибровка коэффициентов проводится на основе анализа эксплуатационных журналов, статистики отказов и данных технических осмотров за период не менее 12 месяцев. Для оценки корректности модели применяется показатель среднеквадратического отклонения между фактическим временем до отказа и расчётным значением ресурса. При необходимости проводится корректировка весов коэффициентов по результатам регрессионного анализа [1].

Для апробации методики были использованы данные о техническом состоянии оборудования на нескольких производственных площадках, включающих механические редукторы, насосные агрегаты и дизельные установки. Анализ показал, что изменение эксплуатационной нагрузки и внешней температуры приводит к варьированию оптимального интервала ТО в пределах ±30% относительно нормативного значения. Например, для насосной установки с базовым интервалом 500 часов, при высоких пылевых нагрузках () и повышенной интенсивности работы (), расчётное значение часов, что совпадает с периодичностью фактических отказов, зафиксированных в производственных отчётах.

Предложенная модель позволяет с достаточной точностью адаптировать интервалы обслуживания без необходимости сложной цифровой инфраструктуры. Применение коэффициентного метода обеспечивает баланс между нормативной простотой и практической достоверностью, создавая основу для построения адаптивных графиков технического обслуживания и прогнозирования ресурса оборудования в реальных условиях эксплуатации.

Результаты и обсуждение

Апробация предложенного подхода выполнена на основе эксплуатационных данных оборудования – редукторов, насосных агрегатов и дизельных установок. Для каждого объекта рассчитаны коэффициенты , , и , отражающие реальные условия эксплуатации. Полученные значения использовались для определения оптимальных интервалов обслуживания, которые сопоставлялись с фактическими показателями наработки на отказ (MTBF).

Среднее отклонение между расчётными и наблюдаемыми значениями составило около 10%, что подтверждает практическую применимость модели. Внедрение адаптивного планирования позволило увеличить среднюю наработку на отказ на 15–25% и снизить частоту внеплановых ремонтов. Совокупные эксплуатационные затраты сократились на 8–15% за счёт уменьшения простоев и более рационального распределения трудозатрат. Повышение коэффициента технической готовности составило в среднем 5–7 процентных пунктов.

Наибольшее влияние на результаты оказал коэффициент , отражающий климатические и пылевые воздействия. Снижение его значения с 1,0 до 0,85 приводило к ускоренному износу фильтров и смазочных систем, требующих более частого обслуживания. Коэффициент показал умеренное, но стабильное влияние, а параметры и проявили кумулятивный эффект: сочетание старения оборудования и некачественного обслуживания значительно повышает риск отказа [3].

Методика продемонстрировала высокую практическую эффективность при минимальных требованиях к инфраструктуре: все расчёты выполняются на основе эксплуатационных журналов без необходимости внедрения сенсорных систем. Таким образом, предложенный коэффициентный подход обеспечивает баланс между простотой реализации и достоверностью прогнозирования ресурса оборудования, предлагая промежуточное решение между традиционным ППР и цифровыми стратегиями обслуживания.

Заключение

Проведённое исследование подтвердило, что использование коэффициентного подхода к определению интервалов технического обслуживания позволяет повысить надёжность и эффективность эксплуатации оборудования без необходимости внедрения дорогостоящих систем мониторинга. Корректировка нормативных интервалов обслуживания с учётом климатических и эксплуатационных факторов обеспечивает более точное соответствие графиков ТО реальным условиям работы и способствует снижению риска преждевременных отказов.

Результаты апробации показали, что применение разработанной методики приводит к увеличению среднего времени наработки на отказ на 15–25%, сокращению внеплановых ремонтов и снижению совокупных эксплуатационных затрат на 8–15%. При этом сам процесс расчёта не требует сложных вычислительных инструментов и может быть реализован в рамках существующих систем учёта и планирования технического обслуживания. Это делает подход особенно перспективным для предприятий, функционирующих в условиях ограниченной цифровизации и высокой климатической нагрузки.

Предложенная модель может рассматриваться как промежуточный этап между традиционными системами планово-предупредительного обслуживания и современными методами обслуживания по состоянию. Её внедрение способствует формированию более гибкой и устойчивой системы управления технической надёжностью, способной адаптироваться к изменяющимся условиям эксплуатации.

Дальнейшее развитие исследования целесообразно направить на уточнение весовых коэффициентов влияния факторов среды и нагрузки, расширение статистической базы наблюдений и интеграцию модели с системами предиктивной аналитики. Это позволит повысить точность прогнозирования ресурса оборудования и создать основу для построения комплексных адаптивных стратегий технического обслуживания в промышленности.