Починали з маленького офісу в Херсоні, зараз економлять мільйони Nike і Tesla. Що робить Waites

Понад дві третини промислових підприємств стикаються з простоями через раптові поламки обладнання. Великому виробнику автомобілів, така зупинка виробничої лінії може коштувати до $2,3 млн. Компанія Waites розробляє систему моніторингу технічного стану обладнання, яка дозволяє скоротити подібні простої з чотирьох разів на тиждень до одного на місяць. Вона виявляє ознаки несправностей на ранніх етапах і дає можливість планувати обслуговування без зупинки виробництва.

Система моніторингу Waites поєднує технології промислового інтернету речей (IIoT), хмарну інфраструктуру, ML-алгоритми та експертизу команди аналітиків вібрації. Понад пів мільйона датчиків Waites працюють на 600 виробництвах у США, Європі й Австралії. Серед клієнтів компанії – Nike, DHL, Michelin, Tesla, Nestle, Philip Morris. 

Софтверну частину продукту розробляє українська команда. Розповідаємо, як побудована система, яка бачить поламки раніше за людину, як працює аналітика і чому людська експертиза залишається ключовою навіть за активного використання ML-алгоритмів.

З чого все починалося

Шлях Waites до співпраці з технологічними гігантами почався з невеликого офісу в Херсоні. У 2012 році Ілля Смолієнко, який нині обіймає посаду CEO Europe Waites, сформував свою першу софтверну команду для американського проєкту CanDo. 

«Ми допомагали нашим клієнтам будувати успішні стартапи ще до того, як це стало мейнстримом, – згадує CEO Europe Waites Ілля Смолієнко. – У 2014 році я вперше зустрівся зі співзасновником CanDo Робом Раттерманом в американському офісі й це був переломний момент у найкращому сенсі. Він запропонував партнерство з ним та Ендрю Вейтсом в іншому продукті. Це була система моніторингу технічного стану обладнання, яку розробляла компанія Waites».

На початку Waites працювала з середнім бізнесом і знімала дані з 2-3 тисяч сенсорів на 14 виробництвах у США. Але у 2014 році Waites отримала тендер від одного з найбільших світових гравців у сфері електронної комерції. Клієнт мав розподільчі центри зі складними умовами: сотні конвеєрних ліній, обладнання у важкодоступних місцях. 

Waites запропонувала комплексне рішення – бездротові сенсори, хмарна платформа для аналізу даних і цілодобовий моніторинг. Команда встановила кілька тисяч сенсорів на чотирьох об’єктах за три тижні.

«Це стало хорошим стартом, – каже Ілля Смолієнко. – Невдовзі серед наших клієнтів з’явилися великі компанії з логістики, машинобудування, фармацевтики».

Що таке прогнозне технічне обслуговування і як працює розробка Waites

У більшості виробничих компаній технічне обслуговування обладнання досі відбувається за одним із двох сценаріїв: або за календарним графіком, або вже після поломки. 

«В першому випадку є ризик витратити гроші на заміну деталей, які цього не потребують, – коментує Ілля Смолієнко. – У другому – виробництво зупиниться на час ремонту, який може виявитися складним і тривалим». 

Альтернатива – прогнозне технічне обслуговування (predictive maintenance) з використанням сенсорів та ML-алгоритмів. При цьому підході рішення про ремонт ухвалюють не за датою, а на основі реального стану обладнання. 

Воно складається з чотирьох основних етапів: 

• Збір даних. На обладнання встановлюють бездротові IIoT-сенсори, які постійно фіксують вібрацію, температуру та інші фізичні параметри. Наприклад, вібраційний сенсор, встановлений на корпусі підшипника в залежності від задач може робити заміри до 32 768 раз на секунду.
• Передача даних. Сенсори передають інформацію у хмарне сховище через мобільний інтернет або спеціалізовані протоколи. Waites використовує власний радіопротокол, який дозволяє будувати масштабні мережі з тисячами сенсорів. Наприклад, в одному з аеропортів США інстальовано понад 26 тис. сенсорів Waites. 
• Обробка та аналіз даних у хмарі. З пів мільйона сенсорів, які встановлені у клієнтів Waites, система отримує понад 10 млрд одиниць даних на добу. Їх обробляють ML-алгоритми, які очищають сигнали від шуму, порівнюють їх з історичними показниками та виявляють аномалії в роботі обладнання. Аналіз даних вібрації, наприклад, може визначити проблеми з мастилом або розхитані з’єднання двигунів ще до того, як вони стануть помітні людині.
• Встановлення причини несправності та ремонт. На основі результатів аналізу аналітики інтерпретують графіки сигналів з обладнання та з’ясовують причину аномалії. Далі вони формують і надсилають детальне пояснення та рекомендації з усунення несправності технічній команді клієнта. 

Waites використовує 27 ML-алгоритмів на більш ніж 100 серверах. Попри активне використання машинного навчання, Waites не розглядає прогнозне обслуговування як повністю автоматизований процес. 

Як Waites працює з клієнтами

Спочатку команда Waites аналізує виробничі процеси клієнта. Фахівці компанії оглядають обладнання, щоб оцінити його стан і зрозуміти, де потенційна поломка матиме найбільший вплив. Після детального аналізу команда Waites розробляє індивідуальну схему моніторингу, за якою потім будуть встановлені промислові IoT-сенсори.

Після того як сенсори встановлені, команда Waites проводить онбординг для персоналу клієнта та допомагає інтегрувати систему у щоденну роботу. Користувачі можуть працювати з платформою Waites через вебінтерфейс або мобільний застосунок. 

За кожним клієнтом закріплений лід-аналітик. Коли система фіксує нетипові зміни в даних, він створює Action Item – завдання з описом проблеми, історією спостережень і рекомендаціями щодо подальших дій. Технічна команда клієнта отримує сповіщення про відхилення у роботі обладнання та може напряму спілкуватися з аналітиком на платформі Waites. Вона доступна 13 мовами.

«Ми не закриваємо Action Item у момент виявлення проблеми, – пояснює Software Tech Lead Waites Ярослав Гучек. – Аналітик залишається на зв’язку з технічною командою клієнта протягом всього процесу усунення проблеми – від першої перевірки до підтвердження, що обладнання повернулося до нормального режиму роботи».

Як повномасштабна війна вплинула на українську команду Waites 

До 2022 року софтверна команда розробників базувалася в Херсоні. Після початку повномасштабного вторгнення вона опинилася в окупації. Ходити в офіс було небезпечно, але також ризиковано було залишати там робочу техніку. Команда вирішила забрати її, але це було не так просто, адже можна було натрапити на ворожий патруль. Люди складали графіки хто і коли йде та обмінювалися інструкціями з безпеки: чого не має бути на комп’ютері та що казати на блокпостах, якщо вивозитимеш обладнання на українську територію.

Перші місяці команда працювала в екстремальному режимі: щоденне планування, взаємозамінність ролей. «Менеджери могли тестувати код, розробники – допомагати з документацією – кожен закривав те, що горить», – розповідає Ілля Смолієнко.

Поступово керівництво евакуювало співробітників у безпечні місця – команда роз’їхалася по різних містах України, хтось вимушений був виїхати за кордон. На початку повномасштабного вторгнення важливу роль зіграла підтримка американських колег. Жоден із них не звертався з робочим запитом, спершу не запитавши: «Чи ви в безпеці?».

«На початку 2022 року ми не вірили, що буде повномасштабна війна, – згадує Ілля Смолієнко. – Але тепер це наша нова реальність. І зараз як ніколи важливо розуміти, що робота – це не лише про бізнес, це про людей поруч із тобою і про здатність триматися разом. Тож ми продовжуємо будувати продукт, підтримувати одне одного і допомагати там, де можемо».

Над текстом працювали: Інеса Гаврик, Альона Лебедєва