Най-доброто решение с изкуствен интелект за прогнозна поддръжка

Методът на прогнозната поддръжка променя традиционната индустрия, като променя методите за поддръжка на оборудването към по-проактивни и ефективни. Изкуственият интелект е в основата на тази промяна и все по-често се използва за предвиждане на повреди в оборудването, преди те да са настъпили. Тази промяна е не само оперативно ефективна, но намалява значително времето за престой и разходите за поддръжка.

Решенията за изкуствен интелект дават много ценна информация за работата на различни активи и това може да се използва за вземане на решения, основани на данни. Тези прозрения ще осигурят голяма подкрепа за дългосрочните стратегии за поддръжка, разглеждайки оперативната ефективност на бизнеса като цяло.

Ще обхванем навлизането в света на прогнозната поддръжка, която се управлява от изкуствен интелект, ще проучим най-добрите налични решения в тази насока и ще очертаем тяхното дълбоко въздействие върху различни индустрии.

За решенията с изкуствен интелект за прогнозна поддръжка

Прогнозната поддръжка е концепция, която включва използването на алгоритми, базирани на данни, и модели за машинно обучение за прогнозиране на поддръжката, когато може да настъпи повреда на оборудването, което позволява навременни действия по поддръжката. Следователно решенията с изкуствен интелект за прогнозна поддръжка ще анализират обемните данни, събрани от сензори, исторически записи и оперативни дневници, за да идентифицират модели и аномалии, предшестващи повредата на оборудването.

Системите за прогнозна поддръжка, управлявани от изкуствен интелект, използват пълноценно машинното обучение, дълбокото обучение и други техники за анализ на данни при изграждането на прогнозни модели. Тези модели научават от историческите данни признаците на предстоящи повреди. След обучението те непрекъснато наблюдават данните в реално време, за да откриват отклонения от нормалните условия на работа, като по този начин осигуряват ранно предупреждение и прозрение, което може да бъде използвано.

Най-добри решения с изкуствен интелект за прогнозна поддръжка

IBM Maximo APM

Maximo APM е едно такова решение на IBM за управление на активите на предприятието и прогнозна поддръжка, което използва усъвършенствани технологии като изкуствен интелект и IoT. Този инструмент може да анализира данни, генерирани от сензори, оперативни записи и условия на околната среда в дадена област на интерес чрез алгоритми за машинно обучение и да дава информация за действия за предотвратяване на повреди. Платформата поддържа дистанционно наблюдение, откриване на аномалии, предупреждения в реално време и други подобни съоръжения, за да може екипите по поддръжка да действат бързо.

GE Digital Predix

Платформата Predix на GE Digital е индустриално ориентирана платформа с много надеждни функции за прогнозна поддръжка. Тя използва усъвършенстван анализ и машинно обучение за обработка на данни от сензори и промишлено оборудване, за да посочи възможността за повреда и да предостави график за поддръжка, оптимизиран за такива случаи. Базираната на облак инфраструктура гарантира, че Predix може да се мащабира и да се променя при необходимост – това я прави идеална за индустрии, свързани с производството, енергетиката и транспорта.

Siemens MindSphere

Siemens MindSphere е индустриална IoT платформа, която обединява решения за прогнозна поддръжка, управлявани от изкуствен интелект. Тя събира данни от свързани устройства и анализира тази информация, за да даде възможност за прогнозен анализ и мониторинг на състоянието. Благодарение на отворената й архитектура се осъществява безпроблемна интеграция с различни индустриални приложения, като се осигурява поглед върху цялостното функциониране на активите и по този начин се улесняват проактивните стратегии за поддръжка.

Uptake

Uptake е един от най-големите доставчици на решения за прогнозна поддръжка, базирани на изкуствен интелект. Платформата на компанията използва машинно обучение и анализ на данни за предвиждане на повреди в оборудването. Решението на Uptake е секторно ориентирано и намира приложение в сектори като производство, минно дело и транспорт. То предоставя информация в реално време и приложими препоръки в удобен за потребителя интерфейс за по-добро вземане на решения.

Microsoft Azure IoT Central

Вградена с възможности за изкуствен интелект и машинно обучение, Microsoft Azure IoT Central е напълно управлявана IoT платформа за прогнозна поддръжка. Тя помага на организациите при свързването, наблюдението и анализа на данни от техните активи за прогнозиране на повреди и изготвяне на най-добрите графици за поддръжка. Azure IoT Central се ползва с лекота на използване и гъвкавост благодарение на интеграцията си с други услуги на Microsoft.

С какво е полезна прогнозната поддръжка?

Някои от основните предимства на прогнозната поддръжка, управлявана от изкуствен интелект, са:

Намаляване на престоя

Решенията с изкуствен интелект предвиждат повредите, преди те да са се случили, като следователно намаляват непланираните престои и увеличават времето за работа на оборудването. В резултат на това се увеличават производителността и ефективността.

Спестяване на разходи

Прогнозната поддръжка улеснява ранното идентифициране на проблемите, като по този начин се избягват скъпоструващи ремонти и замени, и планира оптимално поддръжката, за да се намалят разходите за труд и всички други дейности, свързани с нея.

Удължен живот на оборудването

Това следователно означава удължен живот чрез периодично наблюдение и навременни интервенции по поддръжката, които позволяват на оборудването да удължи живота си, за да се осигури максимална възвръщаемост на инвестициите и да се отложат капиталовите разходи за нови активи.

Подобрена безопасност

Предсказващата поддръжка осигурява работа на оборудването в рамките на параметрите за безопасност, като по този начин намалява възможността за злополуки на работното място. Ранното откриване на предстоящи повреди позволява да се избегнат опасни ситуации.

Мащабируемост

Използването на решения за прогнозна поддръжка, задвижвани от изкуствен интелект, е възможно да се мащабира за различни активи на различни места – следователно става доста подходящо за различни организации от всякакъв мащаб и индустрия. Платформите, базирани на облак, правят операциите гъвкави и лесни за разгръщане.

В заключение

Прогнозната поддръжка, управлявана от изкуствен интелект, бързо се превръща в крайъгълен камък на всяка стратегия за индустриална поддръжка – такава, която води до немислима досега ефективност, намаляване на разходите и повишаване на надеждността на операциите. Такива решения ще предсказват повреда на оборудването, преди да е настъпила, като позволяват проактивни стратегии за поддръжка чрез сложни алгоритми и усъвършенстван анализ на данни в реално време. От оборудваните с APM системи за предсказваща поддръжка IBM Maximo и Predix на GE Digital до MindSphere, Uptake и Microsoft Azure IoT Central – всички те са водещи в тази технологична промяна, предлагайки наистина всеобхватни и същевременно мащабируеми платформи за индустриален IoT.

Тъй като индустриите продължават да приветстват прогнозната поддръжка, управлявана от изкуствен интелект, те ще постигнат по-добри резултати от своите активи, по-малко престои и по-голяма безопасност. Бъдещето на поддръжката е да се използва изкуственият интелект в силата му да предвижда, предотвратява и оптимизира за постигане на максимална производителност на оборудването, както и за постигане на оперативните цели на организацията с възможно най-малко смущения.