Экономико-статистическая модель оценки эффекта предиктивного обслуживания оборудования на машиностроительном предприятии

Abstract

Представлена экономико-статистическая модель оценки эффекта предиктивного обслуживания оборудования на машиностроительном предприятии на примере Минского автомобильного завода (МАЗ). В качестве основы для калибровки модели использованы опубликованные кейсы внедрения предиктивного обслуживания на машиностроительных и других промышленных предприятиях, содержащие данные о сокращении неплановых простоев, изменении удельных затрат на обслуживание и показателей эффективности производства. Для МАЗ формируется имитационный набор данных о работе групп оборудования (простоях, затратах на обслуживание и объеме выпуска продукции), параметры которого согласованы с наблюдаемыми в этих кейсах относительными эффектами. На основе сформированного набора в среде Python с применением методов имитационного моделирования, панельной регрессии и сценарного прогнозирования выполняются расчеты и строятся графики, позволяющие сравнить традиционный и предиктивный подходы к обслуживанию и оценить возможные сценарии развития до 2027 г. Модельные результаты показывают, что переход к предиктивному обслуживанию может существенно сократить простои и снизить удельные затраты на обслуживание оборудования. Предложенная модель может быть применена к фактическим данным предприятия и использоваться для более точной количественной оценки потенциала цифровой трансформации промышленных производств.

The article presents an economic and statistical model for assessing the effect of predictive maintenance of equipment at a machinebuilding enterprise using the Minsk Automobile Plant (MAZ) as a case study. Published cases of predictivemaintenance implementation at machinebuilding and other industrial nterprises, containing data on the reduction of unplanned downtime, changes in unit maintenance costs, and production efficiency indicators, are used as the basis for calibrating the model. For MAZ, a simulation dataset is formed describing the operation of equipment groups (downtime, maintenance costs, and output volume), whose parameters are aligned with the relative effects observed in these cases. Based on this dataset, calculations are performed and charts are constructed in Python using simulation modelling, panel regression, and scenario forecasting, which make it possible to compare traditional and predictive maintenance approaches and to assess possible development scenarios up to 2027. The model results show that the transition to predictive maintenance can significantly reduce downtime and decrease unit maintenance costs; the proposed model can be directly applied to actual enterprise data and used for a more accurate quantitative assessment of the potential for digital transformation of industrial production.