Санкции усложнили задачу по поддержанию высокого уровня коэффициента технической готовности импортного оборудования и техники. В данном разборе рассмотрены ключевые тренды в ТОиР, определена функциональная ответственность за модель жизненного цикла оборудования и выделены ключевые элементы эффективного управления жизненным циклом.
Санкции усложнили задачу по поддержанию высокого уровня коэффициента технической готовности (КТГ) импортного оборудования и техники. И если компетенции ушедших из России сервисных организаций можно компенсировать развитием собственной ремонтной службы, то ограниченная доступность иностранных запчастей сохранит риски готовности оборудования на весь период ограничений импорта.
Проработка новых цепочек поставок запчастей и комплектующих является базовым, но временным решением. Новые ограничения и риски вынуждают адаптировать каналы закупок и посредников, а сам сорсинг требует существенных трудовых и временных затрат в рамках проработки рынка на «ситуационные» закупки. Ускоренную замену импортной техники на доступные аналоги точно нельзя назвать панацеей: слишком высока неопределенность и в стоимости дальнейшей эксплуатации, и в надежности такой техники. Кроме того, далеко не все, даже крупные компании, готовы на масштабные инвестиционные затраты на замену парка техники в период нестабильной конъюнктуры.
Высокая ключевая ставка, которая ограничивает доступ к заёмным средствам и повышает требования к эффективности инвестирования собственного капитала, подсказывает простой вывод: нужно «выжимать максимум» из текущего парка, но при этом выполнить все производственные планы.
Все это кратно повышает требования к существующим системам технического обслуживания и ремонта (ТОиР). Экономически обоснованные решения по обслуживанию, модернизации и обновлению парка техники становятся обязательными условиями стабильного функционирования бизнеса вне зависимости от отрасли и размера компании. При этом ответственность за готовность техники выходит за рамки планирования и выполнения ремонтных работ и обеспечения надежности, превращая функцию ТОиР в центр управления жизненным циклом оборудования предприятия.
Полноценные цифровые двойники производства, которые дают возможность моделировать изменения в производственной программе, используются и как основа для моделирования решений для стратегий обслуживания с учетом разных сценариев. Интегрированные цифровые двойники помогли SLB (ранее Schlumberger) на 25 % снизить простои офшорного и наземного оборудования. А решения с AR/VR для удаленного обслуживания и оптимизации ресурса на диагностику уже стали «рутиной» в новостях про инновации в службах ТОиР.
Промышленные игроки тестируют машинное обучение для рекомендаций по стратегии обслуживания и уровню запасных частей, а также LLM как «вторых пилотов» (copilot) для помощи в диагностике оборудования, расширяя базу для развития автономного обслуживания в рамках реализации TPM.
Российские производители стали реализовали в формате copilot чат-бота на основе технологии RAG3, которая позволяет отвечать на вопросы по более чем 500 внесенным в решение документам.
Перед ремонтной службой ставятся дополнительные цели по исключению рисков экологических последствий из-за отказов оборудования в рамках обеспечения ESG-рейтингов организации.
Из сервисного подразделения с ограниченным набором компетенций служба ТОиР сегодня повсеместно принимает роль бизнес-партнера, отвечающего за ROI инвестиций в надежность производства.
Эффективность ТОиР зависит от своевременного анализа информации о качестве подрядчиков, изменениях в производственной программе, доступности запчастей, ситуации на рынке поставщиков оборудования и других факторов, которые требуют проактивное межфункциональное взаимодействие.
В конечном счете ключевые тренды связаны с прямым или косвенным упрощением оценки необходимых инвестиций в надежность, в основе которой остается моделирование жизненного цикла.
Когда речь заходит о моделях ЖЦ, основным вызовом в обсуждении типично является срок эксплуатации той или иной единицы оборудования. Варианты формирования расчетной модели ограничены только вычислительными мощностями пользователя, но даже линейные функции в Excel, при наличии достаточного объема данных, позволят прийти к экономически обоснованным диапазонам сроков замены оборудования.
При этом остается вопрос, кто должен быть «владельцем» модели: на это логично «напрашивается» одна из четырех бизнесфункций (схема 1).
⠀
Схема 1. Функциональная ответственность за модель жизненного цикла оборудования.
Каждая организация отвечает на вопрос владения моделью ЖЦ самостоятельно в силу своей отраслевой и иной специфики. Практика работы АТК+ показывает: эффективность определяется не столько «владельцем», сколько уровнем вовлечения в процесс и качеством взаимодействия всех указанных
функций. Без обеспечения межфункционального взаимодействия, синхронизации целей и корректных данных со стороны каждой из служб результат моделирования будет «оторван от жизни» и останется просто расчетом.
На практике переход к эффективному взаимодействию в управлении ЖЦ оборудования осложняется несколькими сдерживающими факторами:
Пример: представители службы снабжения организации считают, что специалисты по ТОиР не понимают особенностей рынка и работы с поставщиками, а они в свою очередь считают категорийных менеджеров недостаточно компетентными для обсуждения технических требований по оборудованию и ремонтам.
Пример: служба ТОиР поздно получает уведомления о фактическом смещении сроков поставок запчастей и не корректирует с производством план работ, в итоге смещается старт остановочного ремонта.
Пример: задачи по снижению затрат на обслуживание и сокращение рабочего капитала могут не коррелировать с целями по повышению технической готовности техники, которые достигаются в том числе за счет увеличения запасов и оборотного фонда с учетом рисков в цепочках поставок.
Мы определяем уровни зрелости межфункционального взаимодействия по трем параметрам: интерфейсы взаимодействия, обмен данными и управление эффективностью.
В течение всего срока эксплуатации оборудования модель жизненного цикла (ЖЦ) является основой обсуждений по оценке допустимых затрат на ТОиР. Анализ ЖЦ позволяет выявить оптимальную точку замены оборудования, сравнивая ежегодные затраты на единицу техники в различных сценариях эксплуатации, что дает возможность максимизировать отдачу от имеющихся ресурсов. Точность и применимость выводов по итогам анализа ЖЦ зависит от
доступности аналитики и инструментария моделирования в организации.
В отличие от базовой концепции общей стоимости владения (ОСВ), модель ЖЦ учитывает различные сценарии ремонтных программ, производственных целей и доступных альтернатив.
В процессе расчета ЖЦ каждая функция предоставляет профильные данные для последующего анализа, однако передовые решения предполагают непрерывную агрегацию статистики и вводных для избежания информационных разрывов.
В рамках определения модели ЖЦ оборудования происходит синхронизация целей каждого участника цепочки эксплуатации, формируется единый взгляд на будущее техники.
Переход к эффективным практикам управления ЖЦ оборудования и техники потребует следующих элементов:
1) Методология расчета по моделям оборудования с учетом разных условий эксплуатации
2) Выстроенные процессы межфункционального взаимодействия для сбора необходимых вводных для моделирования и конструктивного обсуждения его результатов
3) Инструмент моделирования (специализированное ПО)
Рынок ИТ-решений для моделирования ЖЦ (п.3) в настоящий момент сильно ограничен (Таблица 2).
Значимость перехода на ПО для моделирования жизненного цикла особенно остро ощущается в текущих условиях ограниченного рынка и повышенных требований к оборудованию. Еще одним фактором является вертикальная интеграция крупных отраслевых игроков, объединяющая в одном холдинге или альянсе выпуск и эксплуатацию оборудования.
Например, Норникель инвестирует в разработку и выпуск горной техники совместно с БелАЗ (подземные самосвалы, погрузочно-доставочные машины), а РУСАЛ уже много лет развивает литейные и механообрабатывающие мощности с собственным выпуском техники в рамках машиностроительного блока на
базе сервисной компании «Инжиниринг Строительство Обслуживание».
Тренд на запуск собственного производства и обслуживания техники может стать катализатором развития применяемых в ТОиР ИТсистем в сторону комплексных моделей ЖЦ. Расширение их использования — предпосылка перехода к отраслевым решениям по аналогии с мировыми бенчмарками.
Моделирование ЖЦ оборудования с использованием передовых цифровых инструментов сбора и обработки данных позволяет объективно оценивать эффективность использования техники, значительно повысить точность планирования расходов на ее обслуживание, избежать необоснованных затрат или инвестиционных потерь при несвоевременной замене.
