•    Wobec powyższego zmiany muszą nastąpić nie w ulepszeniu technik UR czy zapasów części zamiennych, ale w zarządzaniu ludźmi.

Konieczne jest również podjęcie wysiłku w celu zwiększenia spójności i poprawności ludzkich działań we wszystkich aspektach projektowania, inżynierii, produkcji, budowy, instalacji, eksploatacji i UR procesów produkcyjnych i urządzeń. Nowe podejście – zarządzanie integralnością zasobów (AIM – Asset Integrity Management) – zastąpi UR sprzętu i wykorzysta Proces Safety Management (PSM) oraz modele przypadków bezpieczeństwa. W nowym modelu AIM ryzyko będzie brane pod uwagę przy podejmowaniu decyzji. Koncepcje świadomości sytuacyjnej i normalizacji dewiacji będą silnie analizowane i rozwiązywane przy próbie złagodzenia ryzyka i zapobieganiu awariom. Rozbudowane wykorzystanie modelowania ryzyka, analizy przyczyn źródłowych i eliminacji defektów zdominują miejsce pracy, nieco ograniczając pojęcie niezawodności, dostępności i łatwości obsługi (RAM) do drugorzędnych ról w procesie decyzyjnym. Spójrzmy prawdzie w oczy – model RAM i tak nie odegrał znaczącej roli w procesie decyzyjnym.

•    Wspomniał pan o systemach wspomagających UR. Czy istnieje jakaś granica rozwoju digitalizacji w nowoczesnym podejściu do utrzymania ruchu?

Nasze środowisko się zmienia. Nie wystarczy już wdrażanie tylko rozwiązań utrzymania ruchu pierwszej, drugiej lub trzeciej generacji – musimy znaleźć lepsze sposoby dostarczania naszych usług i wiedzy, gromadzenia i udostępniania danych. Jeden z obszarów, w których zastosowanie technologii IoT jest najbardziej rozległe, stanowi właśnie zarządzanie utrzymaniem ruchu. Dzięki połączeniu czujników i oprogramowania wyspecjalizowanego w zarządzaniu konserwacją CMMS/EAM uzyskuje się wielofunkcyjne narzędzie, które można wykorzystać do wielu dyscyplin i praktyk, w celu wydłużenia okresu użytkowania jego fizycznych zasobów, przy jednoczesnym zagwarantowaniu niezawodności i dostępności. Gdy oprogramowanie odpowiedzialne za przetwarzanie i porządkowanie danych zebranych przez czujniki jest zaprojektowane specjalnie w celu zaspokojenia potrzeb zarządzania zasobami fizycznymi, ich zastosowanie jest prawie nieograniczone. Monitorowanie zasobów fizycznych w czasie rzeczywistym pozwala określić, kiedy pomiar jest poza zakresem i kiedy konieczne staje się przeprowadzenie prac UR na bazie kondycji (CBM), a nawet użycie algorytmów sztucznej inteligencji (AI), takich jak uczenie maszynowe czy uczenie się, aby przewidzieć awarię, zanim ona nastąpi. Pamiętać jednak należy, że czwarta generacja skupiać się będzie raczej na eliminowaniu awarii, niż na predykcji czy prewencji. Zatem na jaki kształt utrzymania ruchu zdecydują się organizacje, które wygodnie działają w generacji trzeciej? Zobaczymy.