Η καλύτερη λύση τεχνητής νοημοσύνης για προληπτική συντήρηση

Η μέθοδος της προβλεπτικής συντήρησης αλλάζει την παραδοσιακή βιομηχανία αλλάζοντας τις μεθόδους συντήρησης του εξοπλισμού σε μια πιο προληπτική και αποτελεσματική. Η τεχνητή νοημοσύνη βρίσκεται στον πυρήνα αυτής της αλλαγής και χρησιμοποιείται όλο και περισσότερο για την πρόβλεψη βλαβών του εξοπλισμού πριν αυτές συμβούν. Αυτή η αλλαγή δεν είναι μόνο λειτουργικά αποτελεσματική, αλλά μειώνει σημαντικά τον χρόνο διακοπής λειτουργίας και το κόστος συντήρησης.

Οι λύσεις τεχνητής νοημοσύνης παρέχουν πολύ πολύτιμες πληροφορίες σχετικά με την απόδοση των διαφόρων περιουσιακών στοιχείων και αυτό μπορεί να χρησιμοποιηθεί για τη λήψη αποφάσεων βάσει δεδομένων. Αυτές οι γνώσεις θα παρέχουν μεγάλη υποστήριξη για μακροπρόθεσμες στρατηγικές συντήρησης, εξετάζοντας τη λειτουργική αποδοτικότητα της επιχείρησης στο σύνολό της.

Θα καλύψουμε την είσοδο στον κόσμο της προβλεπτικής συντήρησης που καθοδηγείται από την τεχνητή νοημοσύνη, θα διερευνήσουμε τις καλύτερες διαθέσιμες λύσεις για το σκοπό αυτό και θα περιγράψουμε τον βαθύ αντίκτυπό τους σε διάφορους κλάδους.

Σχετικά με τις λύσεις τεχνητής νοημοσύνης για την προγνωστική συντήρηση

Η προγνωστική συντήρηση είναι μια έννοια που περιλαμβάνει τη χρήση αλγορίθμων που βασίζονται σε δεδομένα και μοντέλα μηχανικής μάθησης για την πρόβλεψη της συντήρησης όταν μπορεί να συμβεί βλάβη του εξοπλισμού, επιτρέποντας έτσι την έγκαιρη λήψη μέτρων συντήρησης. Οι λύσεις τεχνητής νοημοσύνης στην προγνωστική συντήρηση θα αναλύουν, επομένως, τα ογκώδη δεδομένα που συλλέγονται από αισθητήρες, ιστορικά αρχεία και λειτουργικά αρχεία καταγραφής για τον εντοπισμό μοτίβων και ανωμαλιών που προηγούνται της βλάβης του εξοπλισμού.

Τα συστήματα προγνωστικής συντήρησης με βάση την τεχνητή νοημοσύνη κάνουν πλήρη χρήση της μηχανικής μάθησης, της βαθιάς μάθησης και άλλων τεχνικών ανάλυσης δεδομένων για την κατασκευή προγνωστικών μοντέλων. Αυτά τα μοντέλα μαθαίνουν από τα ιστορικά δεδομένα τις υπογραφές των επικείμενων βλαβών. Μετά την εκπαίδευσή τους, παρακολουθούν συνεχώς τα δεδομένα σε πραγματικό χρόνο για να εντοπίζουν αποκλίσεις από τις κανονικές συνθήκες λειτουργίας, παρέχοντας έτσι έγκαιρη προειδοποίηση και πληροφορίες που μπορούν να ληφθούν υπόψη.

Καλύτερες λύσεις τεχνητής νοημοσύνης για προγνωστική συντήρηση

IBM Maximo APM

Το Maximo APM είναι μια τέτοια λύση διαχείρισης επιχειρησιακών περιουσιακών στοιχείων και προληπτικής συντήρησης από την IBM που χρησιμοποιεί προηγμένες τεχνολογίες όπως η τεχνητή νοημοσύνη και το IoT. Αυτό το εργαλείο μπορεί να αναλύσει τα δεδομένα που παράγονται από αισθητήρες, λειτουργικά αρχεία και περιβαλλοντικές συνθήκες σε μια περιοχή ενδιαφέροντος μέσω αλγορίθμων μηχανικής μάθησης και να δώσει πληροφορίες που μπορούν να αναλάβουν δράση για την πρόληψη βλαβών. Η πλατφόρμα υποστηρίζει την απομακρυσμένη παρακολούθηση, την ανίχνευση ανωμαλιών, τις ειδοποιήσεις σε πραγματικό χρόνο και άλλες τέτοιες διευκολύνσεις ώστε οι ομάδες συντήρησης να ενεργούν γρήγορα.

GE Digital Predix

Η πλατφόρμα Predix της GE Digital είναι μια πλατφόρμα με επίκεντρο τη βιομηχανία και πολύ ισχυρές δυνατότητες προληπτικής συντήρησης. Χρησιμοποιεί προηγμένες αναλύσεις και μηχανική μάθηση για την επεξεργασία δεδομένων από αισθητήρες και βιομηχανικό εξοπλισμό, ώστε να επισημαίνει την πιθανότητα βλάβης και να παρέχει ένα πρόγραμμα συντήρησης βελτιστοποιημένο για τέτοια ενδεχόμενα. Η υποδομή που βασίζεται στο σύννεφο διασφαλίζει ότι το Predix κλιμακώνεται και προσαρμόζεται όταν απαιτείται – αυτό το καθιστά ιδανικό για βιομηχανίες που σχετίζονται με τη μεταποίηση, την ενέργεια και τις μεταφορές.

Siemens MindSphere

Το Siemens MindSphere είναι μια πλατφόρμα Industrial IoT που συνδυάζει λύσεις προληπτικής συντήρησης με βάση την τεχνητή νοημοσύνη. Συλλέγει δεδομένα από συνδεδεμένες συσκευές και αναλύει αυτές τις πληροφορίες για να επιτρέψει την προγνωστική ανάλυση και την παρακολούθηση της κατάστασης. Λόγω της ανοικτής αρχιτεκτονικής της, πραγματοποιείται απρόσκοπτη ενσωμάτωση με διάφορες βιομηχανικές εφαρμογές, παρέχοντας μια εικόνα της ολιστικής απόδοσης των περιουσιακών στοιχείων και διευκολύνοντας έτσι τις προληπτικές στρατηγικές συντήρησης.

Uptake

Η Uptake είναι ένας από τους μεγαλύτερους παρόχους λύσεων προγνωστικής συντήρησης που βασίζονται στην τεχνητή νοημοσύνη. Η πλατφόρμα της εταιρείας χρησιμοποιεί τη μηχανική μάθηση και την ανάλυση δεδομένων για την πρόβλεψη βλαβών του εξοπλισμού. Η λύση της Uptake είναι τομεακή και βρίσκει εφαρμογές σε όλους τους τομείς, όπως η μεταποίηση, η εξόρυξη και οι μεταφορές. Παρέχει διορατικότητα σε πραγματικό χρόνο και αξιοποιήσιμες συστάσεις σε ένα φιλικό προς τον χρήστη περιβάλλον εργασίας για τη λήψη καλύτερων αποφάσεων.

Microsoft Azure IoT Central

Ενσωματωμένη με δυνατότητες τεχνητής νοημοσύνης και μηχανικής μάθησης, η Microsoft Azure IoT Central είναι μια πλήρως διαχειρίσιμη πλατφόρμα IoT για προγνωστική συντήρηση. Βοηθά τους οργανισμούς στη σύνδεση, την παρακολούθηση και την ανάλυση δεδομένων από τα περιουσιακά τους στοιχεία για την πρόβλεψη βλαβών και την ανάδειξη των καλύτερων προγραμμάτων συντήρησης. Το Azure IoT Central επωφελείται από την ευκολία χρήσης και την ευελιξία του λόγω της ενσωμάτωσής του με άλλες υπηρεσίες της Microsoft.

Πώς είναι χρήσιμη η προγνωστική συντήρηση;

Ορισμένα από τα βασικά πλεονεκτήματα της προληπτικής συντήρησης με βάση την τεχνητή νοημοσύνη είναι τα εξής:

Μειωμένος χρόνος διακοπής λειτουργίας

Οι λύσεις τεχνητής νοημοσύνης προβλέπουν τις βλάβες πριν συμβούν, μειώνοντας κατά συνέπεια τον μη προγραμματισμένο χρόνο διακοπής λειτουργίας και αυξάνοντας τον χρόνο λειτουργίας του εξοπλισμού. Ως αποτέλεσμα αυτού, αυξάνεται η παραγωγικότητα και η αποδοτικότητα.

Εξοικονόμηση κόστους

Η προληπτική συντήρηση διευκολύνει τον έγκαιρο εντοπισμό των προβλημάτων, αποφεύγοντας έτσι τις δαπανηρές επισκευές και αντικαταστάσεις, και προγραμματίζει τη συντήρηση με τον βέλτιστο δυνατό τρόπο για τη μείωση του εργατικού κόστους και όλων των άλλων δραστηριοτήτων που σχετίζονται με αυτήν.

Παράταση της διάρκειας ζωής του εξοπλισμού

Αυτό, λοιπόν, σημαίνει αυξημένη διάρκεια ζωής μέσω της περιοδικής παρακολούθησης και των έγκαιρων παρεμβάσεων συντήρησης που επιτρέπουν στον εξοπλισμό να παρατείνει τη διάρκεια ζωής του, ώστε να δίνει τη μέγιστη απόδοση της επένδυσης και να καθυστερεί τις κεφαλαιουχικές δαπάνες για νέα περιουσιακά στοιχεία.

Βελτιωμένη ασφάλεια

Η προληπτική συντήρηση διασφαλίζει τη λειτουργία του εξοπλισμού εντός των παραμέτρων ασφαλείας, μειώνοντας έτσι την πιθανότητα ατυχημάτων σε ένα χώρο εργασίας. Η έγκαιρη ανίχνευση επικείμενων βλαβών αποφεύγει επικίνδυνες καταστάσεις.

Επεκτασιμότητα

Χρησιμοποιώντας λύσεις προληπτικής συντήρησης που υποστηρίζονται από τεχνητή νοημοσύνη, είναι δυνατή η κλιμάκωση σε διαφορετικά περιουσιακά στοιχεία σε διαφορετικές τοποθεσίες – επομένως, καθίσταται αρκετά κατάλληλη για διάφορους οργανισμούς όλων των μεγεθών και κλάδων. Οι πλατφόρμες που βασίζονται στο νέφος καθιστούν τις λειτουργίες ευέλικτες και εύκολες στην ανάπτυξη.

Εν κατακλείδι

Η προγνωστική συντήρηση με γνώμονα την τεχνητή νοημοσύνη αναδεικνύεται γρήγορα σε ακρογωνιαίο λίθο κάθε στρατηγικής βιομηχανικής συντήρησης – η οποία οδηγεί σε προηγουμένως αδιανόητες αποδοτικότητες, μειωμένο κόστος και αυξημένη αξιοπιστία στις λειτουργίες. Τέτοιες λύσεις θα προβλέπουν μια βλάβη του εξοπλισμού πριν συμβεί, επιτρέποντας στρατηγικές προληπτικής συντήρησης μέσω εξελιγμένων αλγορίθμων και προηγμένης ανάλυσης δεδομένων σε πραγματικό χρόνο. Από το IBM Maximo και το Predix της GE Digital που διαθέτουν APM για την προγνωστική συντήρηση, μέχρι τις MindSphere, Uptake και Microsoft Azure IoT Central, όλες έχουν ηγηθεί αυτής της τεχνολογικής αλλαγής στη θάλασσα προσφέροντας πραγματικά ολοκληρωμένες αλλά και πραγματικά επεκτάσιμες πλατφόρμες βιομηχανικού IoT.

Καθώς οι βιομηχανίες συνεχίζουν να καλωσορίζουν την προληπτική συντήρηση με βάση την τεχνητή νοημοσύνη, θα επιτύχουν καλύτερες επιδόσεις από τα περιουσιακά τους στοιχεία, λιγότερους χρόνους διακοπής λειτουργίας και αυξημένη ασφάλεια. Το μέλλον της συντήρησης είναι η αξιοποίηση της τεχνητής νοημοσύνης στη δύναμή της να προβλέπει, να προλαμβάνει και να βελτιστοποιεί την κορυφαία απόδοση του εξοπλισμού, καθώς και την επίτευξη των επιχειρησιακών στόχων του οργανισμού με τις λιγότερες δυνατές διαταραχές.