1. Введение в систему Ready-Rate

Что показывает коэффициент технической готовности (КТГ)?

Это ключевой показатель, отражающий реальное техническое состояние оборудования, машин, механизмов. Он рассчитывается ежемесячно и показывает, какой процент времени техника находилась в исправном и работоспособном состоянии.

Пример: если техника была исправна 600 часов из 720 в месяц, её коэффициент готовности составит 0,83 (или 83%).

Почему это действительно важно

Каждый час простоя — это прямые и, возможно, большие убытки.

Когда останавливается карьерный самосвал, морской кран, конвейер или любое другое оборудование, страдает не только одна машина — нарушается вся производственная цепочка: срываются графики, простаивают люди и ресурсы, теряются деньги.

❗ Простой техники — это не просто пауза, это финансовая утечка в реальном времени.

И что особенно важно:

📉 Большинство поломок можно было предсказать.

Аварии и задержки часто повторяются. Износ, ошибки эксплуатации, хронические отказы — всё это можно отслеживать, если данные собираются, хранятся и анализируются системно.

Что делать?

Чтобы остановить цепочку потерь, нужно перейти от реагирования к управлению:

• Не ждать, пока техника выйдет из строя
• А знать её реальное состояние
• Прогнозировать отказы заранее
• Планировать ремонты и запчасти до того, как наступит кризис

Это и есть переход от реактивного к проактивному управлению.

Не тушить «пожар», а видеть, где тлеет, и потушить заранее.

Система Ready-Rate создаётся именно для этого: чтобы вы знали, где техника даёт сбой — заранее, по цифрам, по фактам, по логике.

2. Принципы и преимущества Ready-Rate

Именно поэтому предлагается перейти от реагирования на поломку к системному учёту, контролю и управлению рисками:

• Планировать техническое обслуживание оборудования заранее
• Планировать и закупать запчасти и расходные материалы по приемлемым ценам до выхода оборудования из строя
• Анализировать коэффициенты технической готовности по машинам, системам, узлам и компонентам
• Выявлять и оценивать заранее слабые звенья в парке оборудования (инвентарь) по реальным данным
• Отслеживать состояние машин в разрезе времени
• Оценивать надёжность групп машин
• Сравнивать эффективность подрядчиков, ремонтных подразделений, исполнителей ремонтов
• Получать весомые аргументы для согласования бюджета на ремонт и закупок у поставщиков
• Управлять техническим обслуживанием и ремонтами
• Анализировать тренды и точки отказа для снижения затрат в перспективе
• Принимать обоснованные технические и финансовые решения

Коэффициент технической готовности — основа надёжного управления техникой.

Этот показатель можно анализировать:

• по отдельным машинам — чтобы выявить «проблемные»
• по группам техники — чтобы понимать общую картину
• по системам — например, определить, что 60% простоев связаны с гидравликой

Показатель позволяет с высокой точностью определить, насколько каждая единица или весь парк машин действительно доступны к работе, а значит — управлять эффективностью эксплуатации, снижать риски простоев и оптимизировать затраты на ремонт и обслуживание.

На основе этого показателя строится вся логика системы Ready-Rate.

Что может охватывать система Ready-Rate

Система проектируется как масштабируемая и универсальная — её можно адаптировать под любой парк техники и промышленное оборудование. Вот основные категории:

1. Машины и механизмы

Техника, участвующая в транспортировке, разработке, погрузке и строительных работах:

• Карьерные самосвалы
• Экскаваторы
• Погрузчики
• Автогрейдеры, бульдозеры, катки
• Прочая дорожно-строительная техника

2. Горнорудная и тяжёлая техника

Оборудование для тяжёлых и непрерывных нагрузок в добывающих и подземных производствах:

• Буровые установки
• Перфораторы
• Гусеничные машины
• Подземная техника

3. Производственное оборудование и узлы

Ключевые элементы производственной инфраструктуры, от которых зависит стабильность технологического процесса:

• Ленточные и цепные конвейеры
• Насосные агрегаты
• Портальные краны, кран-балки
• Транспортные линии и перерабатывающие участки

Система легко расширяется под вашу специфику — от одного участка до всей производственной цепочки. Всё оборудование связывается с данными, событиями, техническими системами и причинами простоев.

4. Учёт простоев и ремонтов

• Незапланированные и плановые простои и ремонты
• Классификация причин: поломка, ожидание запчасти, регламентный ремонт
• Привязка к конкретной технике, линии или подразделению
• Учёт по статусам: "В ремонте", "Ожидание", "Готово к работе"
• Учёт исполнителей ремонтов

Иерархия Ready-Rate

Ready-Rate использует техническую иерархию:

• Машины и механизмы (инвентарный список)
• Системы оборудования (гидравлическая, топливная, электрическая и др.)
• Узлы (насосы, редукторы, приводы)
• Компоненты (фильтры, шланги, прокладки, датчики)

3. Технические особенности Ready-Rate

Сейчас система имеет рабочий прототип (смотрите ниже экраны программы) с веб-интерфейсом на русском, испанском, английском языках, доступный по ссылке в облаке (покажу при встрече).

Используется PostgreSQL как промышленная база данных.

Система многопользовательская, с возможностью разграничения прав доступа.

Также возможно внедрение учёта доходов и расходов на ремонт в разных валютах.

Система уже структурирована, но требует доработки — в том числе внедрения алгоритма расчёта коэффициентов под требования заказчика, модулей прогнозирования и автоматизации заявок.

И это — отличная возможность адаптировать программу под вас быстро и экономически эффективно.

Ready-Rate — это не шаблон, а гибкая основа под вашу реальную эксплуатационную среду.

На основании вашего технического задания программа адаптируется именно под вашу инфраструктуру.

4. Преимущества Ready-Rate перед Excel

Ведение учёта в Excel — это лишь временное решение. Оно подходит на старте, но быстро становится узким местом по мере роста объёма данных, количества техники и сложности анализа. Специализированная система, такая как Ready-Rate, обеспечивает принципиально другой уровень управления. Вот ключевые преимущества:

• 1. Автоматизация расчётов
  Коэффициенты рассчитываются автоматически — без ручного ввода формул, без риска ошибки. Программа учитывает все параметры: время простоев, статусы ремонтов, типы техники, историю неисправностей.
• 2. Единый источник данных
  Данные централизованы: не рассылаются по почте, не теряются в разных файлах, не расходятся в версиях. Все пользователи работают в одной системе — с актуальной информацией.
• 3. История и аналитика
  Система хранит и анализирует долгосрочную статистику, позволяет выявлять тенденции, проблемные узлы, повторяющиеся отказы. Excel на таких объемах теряет управляемость и скорость.
• 4. Разграничение прав доступа
  Вы можете назначать роли: механик видит одно, руководитель — другое, бухгалтер — третье. Excel не обеспечивает безопасное многопользовательское взаимодействие.
• 5. Масштабируемость и надёжность
  Программа масштабируется от одного участка до всего предприятия. У неё надёжная база данных (PostgreSQL), резервное копирование, возможность интеграции с другими системами.
• 6. Уведомления и задачи
  Встроенные напоминания о плановом техническом обслуживании, статусах заявок на запасные части и отклонениях. Excel ничего не напомнит, если о нём забыли.
• 7. Отчётность одним кликом
  Всё готово для формирования отчётов, графиков, сводок — без ручной сборки и фильтрации. Экономия времени — в разы.

🟩 Ready-Rate — это не просто таблица, это цифровой помощник, который работает 24/7, не ошибается в расчётах и помогает принимать обоснованные управленческие решения.

5. Почему стоит начать сейчас?

• 🧩 Вы получаете не «коробку», а решение, которое живёт по вашим правилам
• 💰 Экономия начинается сразу — за счёт точного понимания состояния техники, отказов и расходов
• 📊 Система масштабируется — от отдельного участка до всей компании
• 📈 Модуль аналитики помогает обосновывать ремонтные бюджеты, заявки на запчасти и материалы и управленческие решения на основе реальных данных, а не предположений

Не предположения и догадки, а цифры — аргументированно и обоснованно.

Готов обсудить сотрудничество

Мы вместе с вами определим приоритеты разработки, подход к учёту, аналитику, пользовательские роли и необходимый функционал.

Готов предложить пошаговый план внедрения и развития, в том числе:

• Запуск пилотного участка
• Сбор обратной связи
• Настройка справочников и структуры
• Подключение аналитики и расчётов
• Обучение пользователей

Давайте вместе развивать систему, которая будет работать на вас — прогнозировать, информировать, предупреждать и оптимизировать.

Все возможности — в одном интерфейсе, доступном из любого браузера.

Готов показать прототип, обсудить задачи и предложить первые шаги.

Свяжитесь со мной, и мы подберём подход, который будет удобен именно для вас.

Контакты

Web page: https://teuworld.com

LinkedIn разработчика системы: https://www.linkedin.com/in/olegzhikharev/

Telegram: @ozhikharev

6. Прогнозируемое обслуживание (Predictive Maintenance)

Прогнозирование поломок машин и механизмов (Predictive Maintenance)

Суть: Вместо того, чтобы ждать, пока оборудование сломается (реактивное обслуживание) или заменять детали по расписанию (планово-предупредительное обслуживание), прогнозируемое обслуживание использует данные для предсказания, когда, вероятно, произойдет поломка, позволяя выполнить обслуживание именно тогда, когда это необходимо.

Как это работает с данными из базы данных:

• Сбор данных:
  • Исторические данные о поломках: Из базы данных нужны записи о предыдущих поломках: дата, тип поломки, затронутые компоненты, возможно, условия, при которых произошла поломка.
  • Данные о состоянии оборудования: Это может быть самой сложной частью, если база данных не содержит таких данных. Идеально, если есть данные с датчиков (температура, вибрация, давление, потребление энергии, часы наработки, количество циклов работы и т.д.). Если таких данных нет, можно использовать косвенные признаки: возраст оборудования, количество часов после последнего обслуживания, тип используемой детали, данные о поставщике и т.д.
  • Данные о техническом обслуживании: Когда проводилось последнее обслуживание, что было заменено, кто выполнял, сколько времени это заняло.
  • Данные о запчастях: Какая деталь была использована, её стоимость, срок службы.

  Предположим, что все эти данные (или хотя бы их часть) хранятся в различных таблицах базы данных.

• Извлечение и объединение данных:
  • Используются SQL-запросы для извлечения релевантных данных из разных таблиц (например, JOIN'ы), чтобы создать единый набор данных, где каждая строка представляет собой состояние машины в определенный момент времени или запись о поломке/обслуживании.
  • Загрузка этих данных в Pandas DataFrame.
• Предобработка и инжиниринг признаков (Feature Engineering):
  • Работа с временными рядами: Если есть данные датчиков, это будут временные ряды. Нужно будет извлекать признаки из этих рядов: средние значения, скользящие средние, стандартные отклонения, тренды, пики, частоты (с помощью Фурье-преобразования для вибраций) за определенные окна времени.
  • Создание "времени до отказа" (Remaining Useful Life - RUL): Для каждой записи о состоянии машины, если за ней последовала поломка, можно рассчитать, сколько дней/часов/циклов осталось до отказа. Это будет целевая переменная для регрессионной задачи.
  • Создание бинарной целевой переменной: Если нужно предсказывать "сломается ли в ближайшие X дней", то целевой переменной будет 0 (нет) или 1 (да). Это задача классификации.
  • Обработка категориальных данных: Типы машин, типы поломок, типы деталей, поставщики и т.д.
  • Обработка пропущенных значений.
  • Масштабирование числовых признаков.
• Выбор модели машинного обучения (с помощью TensorFlow/Keras или других библиотек):
  • Для прогнозирования RUL (регрессия):
    • Линейная регрессия (если зависимость простая).
    • Случайный лес (Random Forest Regressor).
    • Градиентный бустинг (XGBoost, LightGBM).
    • Нейронные сети (Dense слои в Keras) - хорошо подходят, если данных много и зависимости нелинейные.
    • LSTM/RNN (если данные сильно зависят от последовательности во времени, например, показания датчиков).
  • Для прогнозирования поломки в ближайшем будущем (классификация):
    • Логистическая регрессия.
    • SVM (Support Vector Machines).
    • Случайный лес (Random Forest Classifier).
    • Градиентный бустинг.
    • Нейронные сети (Dense слои, с Softmax или Sigmoid активацией на последнем слое).
• Обучение модели:
  • Разделение данных на обучающую, валидационную и тестовую выборки.
  • Обучение выбранной модели на обучающих данных.
• Оценка модели:
  • Оценка производительности модели на тестовых данных, используя подходящие метрики (например, MSE, MAE для регрессии; точность, полнота, F1-мера, ROC-AUC для классификации).
• Развертывание и формирование заявок:
  • Интеграция: Разработка механизма, который будет периодически получать текущие данные о состоянии машин (опять же, возможно, из базы данных или напрямую из источников данных).
  • Предсказание: Загруженная модель будет использовать эти текущие данные для генерации предсказаний (например, "Вероятность поломки машины X в ближайшие 7 дней составляет 85%") или "Остаточный срок службы машины Y составляет 30 дней".
  • Генерация заявок: Если предсказание указывает на высокую вероятность поломки или приближение конца срока службы, система автоматически генерирует заявку.
    • Тип заявки: Заказ на закупку определенной запчасти, заявка на плановое обслуживание, заявка на диагностику.
    • Приоритизация: В зависимости от критичности машины, стоимости поломки и т.д.
    • Автоматизация: Заявка может быть автоматически отправлена в систему управления запасами или в систему управления ремонтами (Computerized Maintenance Management System).

Формирование заявок на закупку запчастей

Это прямое следствие прогнозирования:

• Идентификация необходимых запчастей: Когда модель предсказывает поломку конкретного компонента, вы знаете, какая запчасть потребуется для ремонта.
• Проверка запасов: Система сверяется с текущими остатками на складе (данные о запасах тоже могут быть в базе данных).
• Определение количества: Если запасов недостаточно, рассчитывается необходимое количество для заказа (с учетом времени доставки, буферного запаса и т.д.).
• Генерация заказа: Формируется заявка на закупку, включающая:
  • Наименование запчасти
  • Код запчасти
  • Количество
  • Предполагаемая дата потребности
  • Причина заказа (прогнозируемая поломка машины X)
  • Предполагаемый поставщик (если есть исторические данные)

Вызовы и сложности:

• Качество данных: "Мусор на входе - мусор на выходе". Если данные в базе данных неполные, неточные или противоречивые, модель будет плохо работать.
• Доступность данных датчиков: Если нет данных с датчиков, придется полагаться на менее информативные признаки (часы наработки, возраст), что снизит точность прогноза.
• Баланс классов: В данных о поломках обычно очень мало "положительных" примеров (реальных поломок) по сравнению с "отрицательными" (нормальная работа). Это требует специальных техник для обучения (например, oversampling, undersampling).
• Интеграция: Подключение Python-системы к существующим системам учета и управления (если они есть) может быть сложной задачей.
• Постоянное обучение: Модель должна периодически переобучаться на новых данных, чтобы учитывать изменения в работе оборудования, появление новых поломок и т.д.

Несмотря на сложности, система прогнозируемого обслуживания на базе данных из вашей базы данных (в комбинации с другими источниками) может значительно сократить время простоя, оптимизировать запасы запчастей и снизить затраты на обслуживание.

Скачать брошюру (пример)

Предлагаем ознакомиться с примерами документов.