Zpět

Ústav aplikované mechaniky Brno (skupina ČEZ)

Prediktivní údržba v energetice

Energetická společnost ČEZ je hlavním výrobcem elektrické energie v České republice a zároveň podstatnou součástí její ekonomiky.

Cíl:

"Software SPSS a spolupráci se společností ACREA netřeba chválit, neboť dobrá práce se chválí sama"

Klára Šťastná, ÚAM Brno

  • Predikce pravděpodobností dosažení rizikové úrovně.
  • Návrhy limitních stavů pro klasifikace zařízení.
  • Doplnění stávajícího kontrolního procesu.

Řešení:

  • Regresní modely
  • Klasifikační modelyProdukt
  • IBM SPSS Statistics Server
  • IBM SPSS Modeler Server

Výroba elektrické energie přináší nejedno úskalí. Zařízení jsou propojena v celém procesu výroby a i drobné selhání často vede k zastavení výroby a významnému nárůstu nákladů. Navíc při práci s elektřinou, horkou párou, nebo mohutnými přístroji jsou selháním ohroženy nejenom výsledky hospodaření, ale i lidské zdraví a životy.

Za bohatou a dlouhou dobu činnosti nasbíral ČEZ velké množství informací o chování spravovaných zařízeních a i těch, které již byly odstaveny. Byla by škoda získaná data nevyužít a alespoň se nepokusit vylepšit stávající procesy údržby.

Společnost ČEZ si najala Ústav aplikované mechaniky Brno pro vyhotovení řešení úlohy prediktivní údržby. Po pilotním průzkumu situace se rozhodli spolupracovat s analytiky společnosti ACREA a využít nástrojů IBM SPSS Statistics a IBM SPSS Modeler ke zpracování dat z plánovaných údržeb a technologických měření pro klasifikaci zařízení do rizikových skupin a predikci chování v budoucnosti na základě známých a naměřených údajů.

SPSS Modeler umožnil přehledně zkonstruovat výpočetní proces ve formě vizuálního programování. Jeho proudy výpočtů šlo přehledně ukázat a popsat řídícím pracovníkům, kteří na základě svého know-how byli schopni rychle vyhodnocovat situaci, nezbytnost řešených úloh, formulovat nové otázky a cílit hlavní zaměření projektu, aby bylo pro ně co nejvíce užitečné.

Tak, jako v každém projektu byla podstatná část úsilí věnována přípravě dat a ošetření tradičních záležitostí, jako jsou chybějící nebo duplikované záznamy, formáty dat a propojení různých datových zdrojů.  V průběhu projektu se objevovaly nové výzvy, na něž šlo rychle snadno reagovat změnou a modifikací stávajících výpočtů.

Na závěr byly vytvořeny seznamy zařízení s jejich odhadnutou rizikovostí, které byly přesunuty do stávajícího reportovacího nástroje pro zpřístupnění výsledků i těm, co se na projektu nepodíleli. Výsledky tak rozšiřují stávající systém kontrol a pomáhají potvrdit některá vznikající podezření odborníků na ohrožení zařízení, popřípadě upozorňují na stroje a zařízení zasluhující si zvýšenou pozornost.