Geriausias dirbtinio intelekto sprendimas prognozuojamai techninei priežiūrai

Prognozuojamosios techninės priežiūros metodas keičia tradicinę pramonę, nes keičia įrangos techninės priežiūros metodus į aktyvesnius ir veiksmingesnius. Dirbtinis intelektas yra šio pokyčio pagrindas ir vis dažniau naudojamas įrangos gedimams numatyti dar prieš jiems įvykstant. Šis pokytis yra ne tik efektyvus eksploatacijos požiūriu, bet ir gerokai sumažina prastovas bei techninės priežiūros išlaidas.

Dirbtinio intelekto sprendimai suteikia labai vertingų įžvalgų apie įvairių įrenginių veikimą, o tai galima panaudoti priimant duomenimis pagrįstus sprendimus. Šios įžvalgos labai padės įgyvendinti ilgalaikes techninės priežiūros strategijas, atsižvelgiant į bendrą įmonės veiklos efektyvumą.

Apžvelgsime įsiveržimą į prognozuojamos techninės priežiūros, kurią lemia dirbtinis intelektas, pasaulį, išnagrinėsime geriausius turimus sprendimus šiuo tikslu ir apibrėšime jų gilų poveikį įvairioms pramonės šakoms.

Apie dirbtinio intelekto sprendimus prognozuojamai techninei priežiūrai

Prognozuojamoji techninė priežiūra – tai koncepcija, apimanti duomenų valdomų algoritmų ir mašininio mokymosi modelių naudojimą siekiant numatyti, kada gali įvykti įrangos gedimas, taigi leidžianti laiku imtis techninės priežiūros veiksmų. Todėl dirbtinio intelekto sprendimai, skirti prognozuojamai techninei priežiūrai, analizuos gausius duomenis, surinktus iš jutiklių, istorinių įrašų ir veiklos žurnalų, kad nustatytų modelius ir anomalijas, atsirandančias prieš įrangos gedimą.

Dirbtiniu intelektu grindžiamose prognozuojamosios techninės priežiūros sistemose kuriant prognozavimo modelius visapusiškai naudojamas mašininis mokymasis, gilusis mokymasis ir kiti duomenų analizės metodai. Šie modeliai iš istorinių duomenų išmoksta artėjančių gedimų požymius. Po apmokymo jie nuolat stebi realaus laiko duomenis, kad aptiktų nukrypimus nuo įprastų darbo sąlygų, taip iš anksto įspėdami ir suteikdami įžvalgų, kurias galima panaudoti.

Geriausi dirbtinio intelekto sprendimai prognozuojamai techninei priežiūrai

IBM Maximo APM

Maximo APM yra vienas iš tokių IBM įmonės turto valdymo ir prognozinės techninės priežiūros sprendimų, kuriame naudojamos pažangios technologijos, pavyzdžiui, dirbtinis intelektas ir daiktų internetas. Šis įrankis gali analizuoti jutiklių, eksploatacinių įrašų ir aplinkos sąlygų generuojamus duomenis dominančioje srityje naudodamas mašininio mokymosi algoritmus ir pateikti įžvalgas, kurias galima panaudoti siekiant išvengti gedimų. Platforma palaiko nuotolinę stebėseną, anomalijų aptikimą, įspėjimus realiuoju laiku ir kitas panašias priemones, kad techninės priežiūros komandos galėtų veikti greitai.

GE Digital Predix

GE Digital Predix platforma yra į pramonę orientuota platforma, turinti labai patikimas prognozuojamosios techninės priežiūros funkcijas. Joje naudojama pažangi analizė ir mašininis mokymasis, kad apdorotų duomenis iš jutiklių ir pramoninės įrangos ir atkreiptų dėmesį į gedimo galimybę bei pateiktų tokiems atvejams optimizuotą techninės priežiūros grafiką. Debesija pagrįsta infrastruktūra užtikrina, kad Predix prireikus būtų keičiama ir lankstoma – dėl to ji puikiai tinka pramonės šakoms, susijusioms su gamyba, energetika ir transportu.

Siemens MindSphere

Siemens MindSphere – tai pramoninė daiktų interneto platforma, kuri apima dirbtiniu intelektu pagrįstus prognozuojamos techninės priežiūros sprendimus. Ji renka duomenis iš prijungtų prietaisų ir analizuoja šią informaciją, kad būtų galima atlikti prognozavimo analizę ir būklės stebėseną. Dėl savo atviros architektūros ji sklandžiai integruojama su įvairiomis pramoninėmis taikomosiomis programomis, todėl galima matyti visapusišką turto našumą ir taip palengvinti aktyvias techninės priežiūros strategijas.

Uptake

Uptake yra vienas didžiausių dirbtiniu intelektu pagrįstų prognozuojamos techninės priežiūros sprendimų teikėjų. Bendrovės platformoje naudojamas mašininis mokymasis ir duomenų analizė, kad būtų galima numatyti įrangos gedimus. Uptake sprendimas nepriklauso nuo sektoriaus ir gali būti taikomas įvairiuose sektoriuose, pavyzdžiui, gamybos, kasybos ir transporto. Ji teikia įžvalgas realiuoju laiku ir veiksmingas rekomendacijas patogioje vartotojo sąsajoje, kad būtų galima priimti geresnius sprendimus.

Microsoft Azure IoT Central

Su dirbtinio intelekto ir mašininio mokymosi galimybėmis įdiegta Microsoft Azure IoT Central yra visiškai valdoma daiktų interneto platforma, skirta prognozuojamai techninei priežiūrai. Ji padeda organizacijoms prijungti, stebėti ir analizuoti duomenis iš jų turto, kad būtų galima numatyti gedimus ir sudaryti geriausius techninės priežiūros tvarkaraščius. Dėl integracijos su kitomis Microsoft paslaugomis Azure IoT Central yra paprasta naudoti ir lanksti.

Kuo naudinga prognozuojamoji techninė priežiūra?

Keletas pagrindinių dirbtiniu intelektu pagrįstos prognozuojamos techninės priežiūros privalumų yra šie:

Sumažėjęs prastovų skaičius

Dirbtinio intelekto sprendimai numato gedimus prieš jiems įvykstant, todėl sumažėja neplanuotų prastovų ir pailgėja įrangos veikimo laikas. Dėl to padidėja našumas ir efektyvumas.

Išlaidų taupymas

Prognozuojamoji techninė priežiūra palengvina ankstyvą problemų nustatymą, todėl išvengiama brangiai kainuojančių remontų ir pakeitimų, o techninė priežiūra planuojama optimaliai, kad sumažėtų darbo sąnaudos ir visos kitos su ja susijusios veiklos.

Ilgesnis įrangos tarnavimo laikas

Taigi tai reiškia ilgesnį tarnavimo laiką, nes periodiškai vykdant stebėseną ir laiku atliekant techninės priežiūros intervencijas galima prailginti įrangos tarnavimo laiką, kad investicijos atsipirktų maksimaliai ir būtų atidėtos kapitalo išlaidos naujam turtui.

Geresnė sauga

Prognozuojamoji techninė priežiūra užtikrina, kad įranga veiktų pagal saugos parametrus, todėl sumažėja nelaimingų atsitikimų darbo vietoje tikimybė. Anksti nustačius gresiančius gedimus išvengiama pavojingų situacijų.

Mastelio didinimas

Naudojant dirbtiniu intelektu paremtus nuspėjamosios techninės priežiūros sprendimus, juos galima pritaikyti skirtingam turtui skirtingose vietose – todėl jie tampa gana tinkami įvairių dydžių ir pramonės šakų organizacijoms. Debesija pagrįstos platformos leidžia lanksčiai vykdyti operacijas ir lengvai jas diegti.

Apibendrinant

Dirbtiniu intelektu pagrįsta numatoma techninė priežiūra greitai tampa kertiniu bet kurios pramoninės techninės priežiūros strategijos akmeniu, kuris užtikrina anksčiau neįsivaizduojamą efektyvumą, mažesnes sąnaudas ir didesnį veiklos patikimumą. Tokie sprendimai leis numatyti įrangos gedimą dar prieš jam įvykstant, todėl, pasitelkus sudėtingus algoritmus ir pažangią realaus laiko duomenų analizę, bus galima taikyti aktyvios techninės priežiūros strategijas. Nuo prognozuojamąją techninę priežiūrą skatinančios ir APM turinčios IBM Maximo ir GE Digital Predix iki MindSphere, Uptake ir Microsoft Azure IoT Central – visi jie tapo šių technologinių pokyčių lyderiais, siūlydami išties išsamias, tačiau išties keičiamo mastelio pramoninio daiktų interneto platformas.

Pramonės sektoriams ir toliau palankiai vertinant dirbtiniu intelektu pagrįstą prognozuojamąją techninę priežiūrą, bus pasiekta geresnių turto parametrų, sumažės prastovų ir padidės sauga. Techninės priežiūros ateitis – panaudoti dirbtinio intelekto galią prognozuoti, užkirsti kelią ir optimizuoti, kad įranga veiktų maksimaliai efektyviai ir būtų pasiekti organizacijos veiklos tikslai su kuo mažesniais trikdžiais.