Den beste løsningen for prediktivt vedlikehold basert på kunstig intelligens

Metoden for prediktivt vedlikehold er i ferd med å endre den tradisjonelle industrien ved å endre metoder for vedlikehold av utstyr til en mer proaktiv og effektiv metode. Kunstig intelligens er kjernen i denne endringen og brukes i økende grad til å forutse utstyrsfeil før de oppstår. Dette skiftet er ikke bare driftseffektivt, men reduserer også nedetiden og vedlikeholdskostnadene betraktelig.

Løsningene for kunstig intelligens gir svært verdifull innsikt i ytelsen til ulike eiendeler, og dette kan brukes til datadrevet beslutningstaking. Denne innsikten vil gi mye støtte til langsiktige vedlikeholdsstrategier, med tanke på virksomhetens driftseffektivitet som helhet.

Vi skal se nærmere på hvordan man kan få innpass i en verden av prediktivt vedlikehold som er drevet av kunstig intelligens, utforske de beste tilgjengelige løsningene for dette, og beskrive deres store innvirkning på ulike bransjer.

Om løsninger med kunstig intelligens for prediktivt vedlikehold

Forutseende vedlikehold er et konsept som innebærer bruk av datadrevne algoritmer og maskinlæringsmodeller for å forutse når utstyret kan svikte, og dermed gjøre det mulig å iverksette vedlikeholdstiltak i tide. Løsninger med kunstig intelligens for prediktivt vedlikehold vil derfor analysere de omfattende dataene som samles inn fra sensorer, historiske registreringer og driftslogger for å identifisere mønstre og avvik som kan føre til feil på utstyret.

Systemer for prediktivt vedlikehold basert på kunstig intelligens utnytter maskinlæring, dyp læring og andre dataanalyseteknikker til å bygge prediktive modeller. Disse modellene lærer av historiske data hva som kjennetegner forestående feil. Etter opplæring overvåker de kontinuerlig sanntidsdata for å oppdage avvik fra normale driftsforhold, og gir dermed en tidlig advarsel og innsikt som kan brukes til handling.

De beste løsningene for kunstig intelligens for prediktivt vedlikehold

IBM Maximo APM

Maximo APM er en av IBMs løsninger for kapitalforvaltning og prediktivt vedlikehold som bruker avansert teknologi som kunstig intelligens og IoT. Dette verktøyet kan analysere data generert av sensorer, driftsjournaler og miljøforhold i et interesseområde ved hjelp av maskinlæringsalgoritmer og gi innsikt som kan brukes til å forebygge feil. Plattformen støtter fjernovervåking, deteksjon av avvik, sanntidsvarsler og andre funksjoner som gjør at vedlikeholdsteamene kan handle raskt.

GE Digital Predix

GE Digitals Predix-plattform er en industrielt fokusert plattform med svært robuste funksjoner for prediktivt vedlikehold. Den bruker avansert analyse og maskinlæring til å behandle data fra sensorer og industrielt utstyr for å påpeke muligheten for feil og tilby en vedlikeholdsplan som er optimalisert for slike eventualiteter. Den skybaserte infrastrukturen sørger for at Predix kan skaleres og tilpasses etter behov – noe som gjør det perfekt for bransjer knyttet til produksjon, energi og transport.

Siemens MindSphere

Siemens MindSphere er en industriell IoT-plattform som samler løsninger for prediktivt vedlikehold basert på kunstig intelligens. Den henter inn data fra tilkoblede enheter og analyserer denne informasjonen for å muliggjøre prediktiv analyse og tilstandsovervåking. Den åpne arkitekturen gjør det mulig med sømløs integrering med ulike industrielle applikasjoner, noe som gir en oversikt over den helhetlige ytelsen til eiendelene og dermed legger til rette for proaktive vedlikeholdsstrategier.

Uptake

Uptake er en av de største leverandørene av løsninger for prediktivt vedlikehold basert på kunstig intelligens. Selskapets plattform bruker maskinlæring og dataanalyse til å forutse feil på utstyr. Uptakes løsning er sektoruavhengig og kan brukes på tvers av sektorer som produksjon, gruvedrift og transport. Den gir innsikt i sanntid og handlingsrettede anbefalinger i et brukervennlig grensesnitt for bedre beslutningstaking.

Microsoft Azure IoT Central

Microsoft Azure IoT Central er en fullstendig administrert IoT-plattform for prediktivt vedlikehold, med funksjoner for kunstig intelligens og maskinlæring. Den hjelper organisasjoner med å koble til, overvåke og analysere data fra eiendelene deres for å forutse feil og utarbeide de beste vedlikeholdsplanene. Azure IoT Central er brukervennlig og fleksibel takket være integrasjonen med andre Microsoft-tjenester.

Hvordan er prediktivt vedlikehold nyttig?

Noen av de viktigste fordelene med prediktivt vedlikehold basert på kunstig intelligens er

Redusert nedetid

Løsninger med kunstig intelligens forutser feil før de oppstår, noe som reduserer uplanlagt nedetid og øker utstyrets driftstid. Som et resultat av dette øker produktiviteten og effektiviteten.

Kostnadsbesparelser

Forutseende vedlikehold gjør det enklere å identifisere problemer på et tidlig tidspunkt, slik at man unngår kostbare reparasjoner og utskiftninger, og vedlikeholdet planlegges optimalt for å redusere lønnskostnadene og alle andre aktiviteter som er forbundet med det.

Forlenget levetid for utstyret

Dette betyr økt levetid gjennom periodisk overvåking og vedlikeholdsintervensjoner i tide, slik at utstyret kan forlenge levetiden og gi maksimal avkastning på investeringen og utsette investeringene i nye eiendeler.

Forbedret sikkerhet

Forutseende vedlikehold sørger for at utstyret fungerer innenfor sikkerhetsparametrene, noe som reduserer risikoen for ulykker på arbeidsplassen. Ved å oppdage forestående feil på et tidlig tidspunkt unngår man farlige situasjoner.

Skalerbarhet

Ved hjelp av løsninger for prediktivt vedlikehold basert på kunstig intelligens er det mulig å skalere på tvers av ulike anlegg på ulike steder – derfor er det velegnet for organisasjoner av alle størrelser og bransjer. Skybaserte plattformer gjør driften fleksibel og enkel å ta i bruk.

Konklusjon

Forutseende vedlikehold basert på kunstig intelligens er i ferd med å bli hjørnesteinen i enhver industriell vedlikeholdsstrategi – en strategi som gir uante effektivitetsgevinster, reduserte kostnader og økt driftssikkerhet. Slike løsninger forutser feil på utstyret før de oppstår, og muliggjør proaktive vedlikeholdsstrategier ved hjelp av sofistikerte algoritmer og avansert analyse av sanntidsdata. Alt fra IBM Maximo og GE Digitals Predix, som er utstyrt med APM for prediktivt vedlikehold, til MindSphere, Uptake og Microsoft Azure IoT Central, har ledet an i denne teknologiske utviklingen ved å tilby omfattende og samtidig skalerbare industrielle IoT-plattformer.

Etter hvert som industrien fortsetter å ta i bruk kunstig intelligensdrevet prediktivt vedlikehold, vil de oppnå bedre ytelse fra eiendelene sine, mindre nedetid og økt sikkerhet. Fremtidens vedlikehold handler om å utnytte kunstig intelligens til å forutse, forebygge og optimalisere for å sikre topp ytelse for utstyret og oppnå organisasjonens driftsmål med færrest mulig forstyrrelser.