Прежде всего нужно определить производственные активы, для которых PdM-инициатива будет целесообразна. Для этого весь парк оборудования классифицируют погруппам важности, исходя из оценки влияния отказа оборудования навыпуск продукции.
Прежде всего нужно определить производственные активы, для которых PdM-инициатива будет целесообразна. Для этого весь парк оборудования классифицируют по группам важности, исходя из оценки влияния отказа оборудования на выпуск продукции и используя VIS-подход, где Vital — жизненно важное, Important — важное, Secondary — второстепенное.
К жизненно важному (Vital) относится оборудование, отказ которого вызывает риск возникновения чрезвычайной ситуации или остановку производства. К важному (Important) — оборудование, отказ которого повышает уровень опасных и вредных производственных факторов, а также вызывает снижение выпуска или качества продукции. Второстепенное (Secondary) оборудование — то, что нельзя отнести к предыдущим двум видам.
Для пилотных объектов внедрения принято рассматривать жизненно важные и важные активы. Анализируется перечень доступных данных о них, например потоковые данные о режиме работы оборудования, табличные данные об операциях и НСИ в ERP-системах. Если заранее известны критичные дефекты или отказы, возникающие на данных видах оборудования, это значительно облегчает определение набора эксплуатационных параметров, которые нужно «снимать» с оборудования, и определение перечня датчиков, которыми оборудование должно быть оснащено. Но, как показывает наш опыт, далеко не всегда критичные дефекты и отказы могут быть известны заранее.
Чтобы выявить критичные дефекты/ отказы для дальнейшего определения набора эксплуатационных параметров, можно использовать различные методы разработки моделей надежности оборудования: RCA, FMEA, FTA и т. д. В результате применения этих методов определяют узлы с учетом критичности последствий возникновения отказов. После того как определены активы и свойственные им критичные дефекты, обозначается искомый набор параметров, необходимый для мониторинга и последующего прогнозирования технического состояния узла и производственного актива в целом.