De beste oplossing met kunstmatige intelligentie voor voorspellend onderhoud

De methode van voorspellend onderhoud verandert de traditionele industrie door de methoden voor het onderhoud van apparatuur te veranderen in een meer proactieve en efficiënte methode. Kunstmatige intelligentie vormt de kern van deze verandering en wordt steeds vaker gebruikt om storingen in apparatuur te voorspellen voordat ze plaatsvinden. Deze verschuiving is niet alleen operationeel efficiënt, maar vermindert ook de stilstandtijd en onderhoudskosten aanzienlijk.

De kunstmatige intelligentie-oplossingen geven zeer waardevolle inzichten in de prestaties van verschillende bedrijfsmiddelen en dit kan worden gebruikt voor datagestuurde besluitvorming. Deze inzichten bieden veel ondersteuning voor onderhoudsstrategieën op lange termijn, waarbij wordt gekeken naar de operationele efficiëntie van het bedrijf als geheel.

We zullen ingaan op het inbreken in de wereld van voorspellend onderhoud die wordt aangestuurd door kunstmatige intelligentie, de best beschikbare oplossingen hiervoor onderzoeken en de diepe impact ervan op verschillende industrieën afbakenen.

Over kunstmatige intelligentie oplossingen voor voorspellend onderhoud

Voorspellend onderhoud is een concept waarbij gegevensgestuurde algoritmen en modellen voor machinaal leren worden gebruikt om te voorspellen wanneer apparatuur defect kan raken, zodat tijdig onderhoudsacties kunnen worden uitgevoerd. De kunstmatige intelligentie-oplossingen voor voorspellend onderhoud analyseren daarom de omvangrijke gegevens die zijn verzameld uit sensoren, historische gegevens en operationele logboeken om patronen en afwijkingen te identificeren die voorafgaan aan storingen aan apparatuur.

Systemen voor voorspellend onderhoud op basis van kunstmatige intelligentie maken volledig gebruik van machine learning, deep learning en andere technieken voor gegevensanalyse bij het bouwen van voorspellende modellen. Deze modellen leren uit historische gegevens de kenmerken van dreigende storingen. Na training monitoren ze continu real-time gegevens om afwijkingen van de normale bedrijfsomstandigheden te detecteren en zo vroegtijdig te waarschuwen en actie te ondernemen.

Beste kunstmatige intelligentie oplossingen voor voorspellend onderhoud

IBM Maximo APM

Maximo APM is zo’n bedrijfsoplossing voor activabeheer en voorspellend onderhoud van IBM die gebruik maakt van geavanceerde technologieën zoals kunstmatige intelligentie en IoT. Deze tool kan de gegevens die worden gegenereerd door sensoren, operationele records en omgevingscondities in een interessegebied analyseren met behulp van machine learning-algoritmen en bruikbare inzichten geven om storingen te voorkomen. Het platform ondersteunt bewaking op afstand, anomaliedetectie, realtime waarschuwingen en andere voorzieningen om de onderhoudsteams snel te laten handelen.

GE Digital Predix

Het Predix-platform van GE Digital is een industrieel gericht platform met zeer robuuste functies voor voorspellend onderhoud. Het maakt gebruik van geavanceerde analyses en machine learning om gegevens van sensoren en industriële apparatuur te verwerken om de mogelijkheid van storingen aan te geven en een onderhoudsschema op te stellen dat geoptimaliseerd is voor dergelijke eventualiteiten. De cloudgebaseerde infrastructuur zorgt ervoor dat Predix schaalbaar en flexibel is wanneer dat nodig is – dit maakt het perfect voor industrieën die te maken hebben met productie, energie en transport.

Siemens MindSphere

Siemens MindSphere is een industrieel IoT-platform dat kunstmatige intelligentie gedreven oplossingen voor voorspellend onderhoud bundelt. Het pikt gegevens op van aangesloten apparaten en analyseert deze informatie om voorspellende analyses en conditiebewaking mogelijk te maken. Dankzij de open architectuur is een naadloze integratie met verschillende industriële toepassingen mogelijk, waardoor een beeld ontstaat van de holistische prestaties van bedrijfsmiddelen en dus proactieve onderhoudsstrategieën mogelijk worden.

Uptake

Uptake is een van de grootste leveranciers van op kunstmatige intelligentie gebaseerde oplossingen voor voorspellend onderhoud. Het platform van het bedrijf maakt gebruik van machine learning en data analytics om storingen in apparatuur te voorspellen. De oplossing van Uptake is sectoronafhankelijk en vindt toepassingen in sectoren zoals productie, mijnbouw en transport. Het biedt realtime inzicht en bruikbare aanbevelingen in een gebruiksvriendelijke interface voor betere besluitvorming.

Microsoft Azure IoT Central

Microsoft Azure IoT Central is een volledig beheerd IoT-platform voor voorspellend onderhoud en is ingebed met mogelijkheden voor kunstmatige intelligentie en machine learning. Het helpt organisaties bij het verbinden, monitoren en analyseren van gegevens van hun bedrijfsmiddelen om storingen te voorspellen en de beste onderhoudsschema’s op te stellen. Azure IoT Central profiteert van het gebruiksgemak en de flexibiliteit dankzij de integratie met andere Microsoft-services.

Hoe is voorspellend onderhoud nuttig?

Enkele van de belangrijkste voordelen van door kunstmatige intelligentie aangedreven voorspellend onderhoud zijn

Minder stilstandtijd

Oplossingen op basis van kunstmatige intelligentie anticiperen op storingen voordat ze zich voordoen, waardoor ongeplande stilstandtijd afneemt en de apparatuur langer kan draaien. Hierdoor nemen de productiviteit en efficiëntie toe.

Kostenbesparingen

Voorspellend onderhoud maakt vroegtijdige identificatie van problemen mogelijk, waardoor kostbare reparaties en vervangingen worden vermeden, en plant onderhoud optimaal om de arbeidskosten en alle andere daarmee samenhangende activiteiten te verlagen.

Langere levensduur van apparatuur

Dit betekent dus een langere levensduur door periodieke controle en tijdige onderhoudsinterventies waardoor de apparatuur langer meegaat en een maximaal rendement oplevert en kapitaaluitgaven voor nieuwe activa worden uitgesteld.

Verbeterde veiligheid

Voorspellend onderhoud zorgt ervoor dat apparatuur binnen de veiligheidsparameters werkt, waardoor de kans op ongevallen op een werkplek afneemt. Vroegtijdige detectie van dreigende storingen voorkomt gevaarlijke situaties.

Schaalbaarheid

Met behulp van oplossingen voor voorspellend onderhoud op basis van kunstmatige intelligentie is het mogelijk om te schalen over verschillende bedrijfsmiddelen op verschillende locaties – daarom wordt het heel geschikt voor verschillende organisaties van alle groottes en industrieën. Cloud-gebaseerde platforms maken de activiteiten flexibel en eenvoudig te implementeren.

Concluderend

Voorspellend onderhoud op basis van kunstmatige intelligentie ontpopt zich snel als de hoeksteen van elke industriële onderhoudsstrategie – een strategie die resulteert in een voorheen onvoorstelbare efficiëntie, lagere kosten en een grotere betrouwbaarheid van de activiteiten. Dergelijke oplossingen voorspellen storingen in apparatuur voordat ze zich voordoen en maken proactieve onderhoudsstrategieën mogelijk door middel van geavanceerde algoritmen en geavanceerde analyse van realtime gegevens. Van met voorspellend onderhoud uitgeruste IBM Maximo en Predix van GE Digital tot MindSphere, Uptake en Microsoft Azure IoT Central, allemaal hebben ze deze technologische ommekeer geleid door echt uitgebreide en toch echt schaalbare industriële IoT-platforms aan te bieden.

Naarmate industrieën door kunstmatige intelligentie gedreven voorspellend onderhoud blijven verwelkomen, zullen ze betere prestaties van hun bedrijfsmiddelen, minder stilstand en meer veiligheid bereiken. De toekomst van onderhoud is om kunstmatige intelligentie in te zetten voor het voorspellen, voorkomen en optimaliseren van piekprestaties van apparatuur en het bereiken van operationele doelen van de organisatie met zo min mogelijk verstoringen.