Москва, 24 авг – ИА Нефтегаз.РУ. Управление ремонтами и техническим обслуживанием оборудования долгое время рассматривалось как вспомогательная, преимущественно учётная функция: зафиксировать поломку, оформить наряд, списать материалы. За последние два десятилетия эта область оформилась в отдельную дисциплину – Enterprise Asset Management (EAM), управление активами предприятия, – со своей терминологией, стандартами и методологией принятия решений.

Разрыв между тем, как ремонтное хозяйство устроено на практике, и тем, что предполагает зрелая методология ТОиР, определяет значительную часть скрытых издержек промышленных предприятий: непроизводительные простои, избыточные запасы, необоснованные ремонты и, как следствие, ускоренный износ фондов. Разбор ключевых понятий и типичных разрывов в практике позволяет увидеть, где именно теряется эффективность и какие организационные и технологические решения закрывают эти разрывы.

Управление активами не тождественно бухгалтерскому учету основных средств. Международный стандарт ISO 55000:2014 определяет актив как объект, обладающий потенциальной или реальной ценностью для организации, а управление активами – как скоординированную деятельность по извлечению этой ценности с учетом баланса затрат, рисков, возможностей и результативности на всех этапах существования объекта^[1].

Бухгалтерский учет фиксирует стоимость и амортизацию; инженерное управление активами отвечает на другие вопросы – какова текущая работоспособность объекта, какие риски отказа он несет, какая стратегия обслуживания экономически оправдана именно для него.

Это отличие принципиально: система, которая умеет только учитывать основные средства, не является EAM‑системой в полном смысле.

Методология управления активами рассматривает объект на протяжении полного цикла: инвестиционное планирование и обоснование закупки, проектирование и ввод в эксплуатацию, собственно эксплуатация и обслуживание, модернизация или реконструкция, вывод из эксплуатации. Согласно ГОСТ 18322‑2016, техническое обслуживание и ремонт (ТОиР) образуют самостоятельную систему организационных и технологических мероприятий по поддержанию и восстановлению работоспособности объекта ^[2]. Фаза эксплуатации и обслуживания, как правило, самая продолжительная и затратная.

Некоторые эксперты оценивают затраты на эксплуатацию, обслуживание и последующую замену оборудования от 75 до 80% совокупной стоимости владения объектом на горизонте 30 – 50 лет, тогда как первоначальные капитальные вложения – лишь 20 – 25% ^[3]. Именно поэтому управление ремонтами заслуженно находится в центре внимания при обсуждении EAM: решения, принимаемые на этой фазе, определяют экономику актива в большей степени, чем решения на этапе проектирования. Схематично цикл представлен на рис. 1.

Рисунок 1. Жизненный цикл актива

Показатель 75 – 80% совокупной стоимости владения (Total Cost of Ownership, TCO), приходящийся на фазу эксплуатации, скрывает за собой неоднородную структуру затрат. Методология учета затрат жизненного цикла, определенная стандартом IEC 60300-3-3, разделяет их на прямые и косвенные: закупочная стоимость и монтаж – лишь исходная точка, тогда как основная часть TCO формируется плановым и внеплановым обслуживанием, энергопотреблением, запасами запчастей и стоимостью простоев ^[10].

Наименее заметная, но самая дорогая статья – последствия реактивного обслуживания: по данным программы энергоменеджмента. По оценке экспертов, переход к планово-предупредительному обслуживанию сокращает прямые затраты на обслуживание на 12 – 18% относительно реактивной модели, снижает внеплановые простои на 35 – 45% и число отказов оборудования – на 70 – 75% ^[3]; обратная сторона этой зависимости показывает, во сколько обходится предприятию отсутствие системного подхода.

К скрытым статьям TCO также относят стоимость хранения избыточных запасов запчастей, накапливаемых «на всякий случай» при отсутствии точного прогноза потребности, и ускоренный износ смежного оборудования при цепных отказах.

Без детализированного учета затрат по каждой единице оборудования TCO остается оценочной величиной, а не управляемым показателем – что возвращает к необходимости единого источника данных об активе, о котором пойдет речь далее.

Исторически первой сложилась реактивная модель – обслуживание по факту отказа. Она минимизирует затраты «здесь и сейчас», но перекладывает издержки на внеплановые простои и вторичные повреждения.

Следующим шагом стало планово-предупредительное обслуживание (ППР) – регламентные интервалы, заданные паспортными нормативами независимо от фактического состояния объекта ^[2]. Подход снижает риск внезапных отказов, но системно порождает и недоремонт, и избыточный ремонт: интервал усреднен по парку оборудования и не учитывает реальную нагрузку конкретной единицы. Развитием этой логики стало обслуживание по техническому состоянию (condition-based maintenance) – работы назначаются на основании мониторинга параметров: вибрации, температуры, наработки, результатов дефектации.

Наиболее зрелая на сегодня модель – предиктивное обслуживание, где к данным мониторинга добавляется прогнозная аналитика, позволяющая оценить остаточный ресурс и момент вероятного отказа. Переход от одной модели к другой – не смена регламента, а последовательное наращивание требований к данным: чем точнее стратегия, тем больше сведений об объекте она предполагает.

Последовательность перехода между моделями показана на рисунке 2, а их сравнение по ключевым параметрам приведено в таблице 1.

Рисунок 2. Эволюция стратегий технического обслуживания

Таблица 1. Сравнение стратегий технического обслуживания по ключевым параметрам

Практический вопрос, который встает при выборе стратегии, – не «какая модель лучше», а «какая модель оправдана для конкретной единицы оборудования». Ответ дает методология RCM (Reliability Centered Maintenance, обслуживание, ориентированное на надежность). В отечественной системе стандартизации аналогичный подход закреплен в ГОСТ Р 27.606-2013 «Техническое обслуживание, ориентированное на безотказность» ^[5].

Логика RCM состоит в том, чтобы для каждой функции актива определить возможные виды отказов и их последствия и уже на этой основе выбрать экономически и технически обоснованную стратегию обслуживания – где-то оправдан ППР, где-то мониторинг состояния, а где-то реактивная модель окажется рациональнее превентивной. Дополняющий инструмент – анализ видов и последствий отказов, который ранжирует риски по совокупности тяжести последствий и вероятности возникновения дефекта, позволяя сконцентрировать ограниченные ресурсы ремонтной службы на наиболее критичных узлах.

Обе методологии объединяет одно требование – накопленная и структурированная история отказов и дефектов, без которой расчеты остаются экспертной оценкой, а не анализом. Пример подобной матрицы приведен на рисунке 3.

Рисунок 3. Матрица приоритизации рисков (логика FMEA)

Любая стратегия обслуживания нуждается в измеримых индикаторах, иначе решение о ее смене остается вопросом мнения, а не расчета. Базовый набор метрик ТОиР, определенных ГОСТ 27.002-2015, включает среднюю наработку между отказами (MTBF, mean time between failures), среднее время восстановления (MTTR, mean time to repair) и коэффициент технической готовности (КТГ) – долю времени, в течение которого оборудование фактически готово к эксплуатации, относительно календарного фонда времени ^[7].

Эти показатели кажутся элементарными, но их корректный расчет требует систематической фиксации фактов: моментов пуска и останова, причин простоя, длительности устранения дефекта.

На практике именно этот учет оказывается самым слабым звеном – данные существуют в разрозненном виде, у разных исполнителей, с разной степенью достоверности, и агрегированная метрика превращается в оценку «на глаз». Как показано на рисунке 4, подобный график наработки формируется автоматически в интерфейсе системы.

Рисунок 4. Интерфейс ТУРБО ТОРО: график наработки оборудования (демонстрационные данные)

Методологии RCM и FMEA, расчет метрик надежности и планирование ремонтов опираются на общий фундамент – структурированные данные об активе.

К ним относятся паспортизация оборудования и база данных оборудования (БДО), нормативно-справочная информация (НСИ) и база данных нормативов по обслуживанию (БДН), а также накопленная история дефектов, наработки и выполненных работ.

Пока эти данные существуют разрозненно – в бумажных журналах, локальных таблицах разных цехов, памяти отдельных специалистов – ни одна из описанных методологий не может быть применена в полном объеме: для расчета нужна не разовая выборка, а системный, воспроизводимый источник данных. Пример такого реестра в интерфейсе ТУРБО ТОРО показан на рисунке 5.

Рисунок 5. Интерфейс ТУРБО ТОРО: реестр оборудования (демонстрационные данные)

Наблюдение за практикой промышленных предприятий позволяет выделить несколько устойчиво повторяющихся разрывов.

• Первый – паспорта оборудования и НСИ ведутся формально и актуализируются с большим опозданием, что делает их непригодными для точных расчетов.
• Второй – план ремонтов слабо связан с фактическим техническим состоянием: регламентный интервал по-прежнему доминирует там, где уже доступны данные мониторинга.
• Третий – работы, выполненные подрядными организациями, фиксируются постфактум и вне общего контура учета, из-за чего сведения о фактических трудозатратах и материалах систематически занижены.
• Четвертый – анализ причин простоев и отказов не ведется системно, и решения о модернизации или замене оборудования принимаются на основании интуиции, а не накопленной статистики.

Каждый из этих разрывов независимо снижает точность стратегии обслуживания и ее экономическую обоснованность, а вместе они образуют замкнутый круг: без данных невозможен переход к более зрелой методологии, а без методологии не возникает стимула системно собирать данные.

Значительная часть описанных разрывов возникает не из-за отсутствия методологии, а из-за расстояния между местом события – насосной станцией, техническим помещением, участком линии – и рабочим местом инженера с компьютером. Пока дефект, зафиксированный техником утром, попадает в систему только вечером, данные теряют точность и актуальность.

Мобильные приложения для персонала ТОиР закрывают этот разрыв: идентификация оборудования по QR-коду или NFC-метке исключает ошибку выбора объекта, а регистрация дефекта и фиксация пусков и остановов происходит на месте и в реальном времени, а не задним числом. Мобильное приложение входит в состав поставки ТУРБО ТОРО и дает технику доступ к реестру оборудования, активным заданиям и сканированию с телефона ^[8].

Для предприятий с распределенными объектами мобильный контур – не опция, а условие, при котором данные для расчета метрик и работы RCM и FMEA вообще попадают в систему с приемлемой точностью. Интерфейс мобильного приложения представлен на рисунке 6.

Рисунок 6. Мобильное приложение ТУРБО ТОРО (демонстрационные данные)

Ремонт – это не только состояние оборудования, но и доступность трудового ресурса: собственных ремонтных бригад, вахтового персонала, подрядных организаций с определенной квалификацией и допусками. Планирование ремонтных работ и планирование графиков персонала – формально разные задачи, но фактически неразделимые: график ремонта, составленный без учета реальной доступности исполнителей нужной квалификации, остается документом на бумаге. На стыке этих двух контуров – планирования работ и планирования людей – находится зона, которую EAM-системы в чистом виде обычно не покрывают: она относится к области Workforce Management (WFM), управления графиками линейного и привлеченного персонала.

Изложенные принципы – учет по жизненному циклу, приоритизация рисков по логике RCM и FMEA, измеримые метрики надежности, единый источник данных об активе – реализуются на практике через специализированные информационные системы класса EAM.

Одним из таких решений на российском рынке является ТУРБО ТОРО – система управления техническим обслуживанием и ремонтами, включенная в реестр отечественного программного обеспечения (№12349) и построенная на платформе ТУРБО Х ^[8].

Функционально система закрывает именно те точки, которые были обозначены выше как типичные разрывы: ведение БДО и НСИ, ведение БДН, мониторинг технического состояния оборудования с регистрацией дефектов, пусков и остановов, наработки, планирование мероприятий ТОиР с балансировкой ресурсов, учет фактически затраченных ресурсов на ремонт, управление работами подрядных организаций и формирование аналитической отчетности.

По оценкам вендора ТУРБО, эффект внедрения системы выражается в сокращении простоев оборудования на 15%, экономии текущих затрат на обслуживание до 30%, сокращении сверхурочных работ до 20% и продлении срока эксплуатации оборудования до 10% ^[8] – то есть именно в тех показателях, которые напрямую зависят от устранения перечисленных разрывов в данных и процессах.

Пример план-фактного анализа затрат приведен на рисунке 7, а сводные результаты внедрения – на рисунке 8.

Рисунок 7. Интерфейс ТУРБО ТОРО: план-фактный анализ затрат (демонстрационные данные)

Рисунок 8. Эффекты внедрения ТУРБО ТОРО (по оценке вендора)

Обоснование инвестиций в EAM-систему требует перевода методологических выгод в финансовые показатели, понятные лицу, принимающему решение.

Формула ROI – отношение чистого эффекта от внедрения к его стоимости – работает только при наличии измеримых KPI, зафиксированных до и после внедрения. Международная практика опирается на метрики, систематизированные, в частности, профессиональным объединением SMRP (Society for Maintenance and Reliability Professionals): среди них доля затрат на обслуживание от восстановительной стоимости активов (MC/RAV), для которой показателем мирового класса считается диапазон 2 – 3%, тогда как на среднем предприятии этот показатель обычно составляет 5 – 9% ^[11]. Еще один общепринятый индикатор – общая эффективность оборудования (Overall Equipment Effectiveness, OEE), введенная в методологии всеобщего производительного обслуживания (TPM) и объединяющая доступность, производительность и качество в единый показатель ^[12].

Для EAM-проекта ROI складывается из нескольких источников экономии: сокращения внеплановых простоев, снижения затрат на сверхурочные и аварийные закупки, продления межремонтного цикла и уменьшения избыточных запасов.

Показатели, которые приводились выше для ТУРБО ТОРО, – 15% по простоям, 30% по текущим затратам, 20% по сверхурочным и 10% по сроку эксплуатации ^[8], – пример такого расчета: каждый из них соответствует конкретному KPI, измеримому до и после внедрения, что превращает ROI в документированный результат, а не оценочное утверждение.

Поскольку эффективность ремонта определяется одновременно состоянием оборудования и доступностью людей, логичным продолжением EAM‑контура становится его связка с системой управления персоналом.

В портфеле продуктов холдинга Лансофт эту функцию выполняет Goodt WFM – система планирования сменных графиков, учета рабочего времени, работы с внешним и подрядным персоналом и управления целями сотрудников. По данным разработчика, применение системы позволяет сократить фонд оплаты труда до 9% и снизить среднее время опозданий сотрудников до 21% ^[9].

Связка ТУРБО ТОРО, отвечающего на вопрос «что и когда требует обслуживания», и Goodt WFM, отвечающего на вопрос «кто и когда сможет это выполнить», закрывает контур управления и активом, и трудовым ресурсом в рамках единой информационной модели предприятия, снимая один из наиболее устойчивых разрывов в практике организации ремонтных служб.

Управление активами – область, где методологическая строгость напрямую конвертируется в экономический результат: точность паспортных данных определяет корректность метрик, метрики – обоснованность стратегии обслуживания, а стратегия – итоговую стоимость владения оборудованием на всем жизненном цикле. Информационная система в этой цепочке не заменяет методологию, а делает ее применимой на масштабе реального предприятия – там, где счет идет на тысячи единиц оборудования и десятки тысяч операций в год.

Вебинар по теме: Решения ТУРБО для управления активами. От процессов эксплуатации до оценки эффективности можно посмотреть по ссылке.

1. ISO 55000:2014. Asset management – Overview, principles and terminology. Geneva: International Organization for Standardization, 2014.
2. ГОСТ 18322-2016. Система технического обслуживания и ремонта техники. Термины и определения. М.: Стандартинформ, 2017.
3. Operations & Maintenance Best Practices Guide: Release 3.0 / U.S. Department of Energy, Federal Energy Management Program. Washington, DC, 2010.
4. Nowlan F.S., Heap H.F. Reliability-Centered Maintenance. Report AD-A066579. San Francisco: United Airlines, подготовлено по заказу U.S. Department of Defense, 1978.
5. ГОСТ Р 27.606-2013. Надежность в технике (ССНТ). Управление надежностью. Техническое обслуживание, ориентированное на безотказность. М.: Стандартинформ, 2014.
6. MIL-STD-1629A. Procedures for Performing a Failure Mode, Effects and Criticality Analysis. Washington, DC: Department of Defense, 1980.
7. ГОСТ 27.002-2015. Надежность в технике (ССНТ). Термины и определения. М.: Стандартинформ, 2016.
8. ТУРБО ТОРО: система управления техническим обслуживанием и ремонтами оборудования [Электронный ресурс] // Turbosolution.ru. URL: https://turbosolution.ru/products/toro (дата обращения: 17.07.2026).
9. Goodt WFM: система автоматизации управления линейным персоналом [Электронный ресурс] // Lansoft.com. URL: https://lansoft.com/products/goodt/wfm (дата обращения: 17.07.2026).
10. IEC 60300-3-3:2017. Dependability management – Part 3-3: Application guide – Life cycle costing. Geneva: International Electrotechnical Commission, 2017.
11. SMRP Best Practices, 5th Edition. Society for Maintenance & Reliability Professionals, 2017.
12. Nakajima S. Introduction to TPM: Total Productive Maintenance. Cambridge, MA: Productivity Press, 1988.

Автор: А.Чуев – директор дивизиона систем управления ресурсами, к.т.н, Консист