Лучшее решение на основе искусственного интеллекта для предиктивного обслуживания

Метод предиктивного обслуживания меняет традиционную индустрию, меняя методы обслуживания оборудования на более проактивные и эффективные. Искусственный интеллект лежит в основе этих изменений и все чаще используется для предсказания отказов оборудования до того, как они произойдут. Такой переход не только эффективен с эксплуатационной точки зрения, но и значительно сокращает время простоя и расходы на обслуживание.

Решения на основе искусственного интеллекта дают очень ценные сведения о производительности различных активов, которые можно использовать для принятия решений на основе данных. Эти данные помогут в разработке долгосрочных стратегий технического обслуживания и повысят операционную эффективность бизнеса в целом.

Мы расскажем о том, как проникнуть в мир предиктивного обслуживания, основанного на искусственном интеллекте, изучим лучшие доступные решения для этого и определим их глубокое влияние на различные отрасли.

О решениях на основе искусственного интеллекта для предиктивного обслуживания

Предиктивное техническое обслуживание — это концепция, которая предполагает использование алгоритмов и моделей машинного обучения, основанных на данных, для прогнозирования сроков выхода оборудования из строя, что позволяет своевременно принять меры по техническому обслуживанию. Решения на основе искусственного интеллекта для предиктивного обслуживания анализируют объемные данные, собранные с датчиков, исторические записи и оперативные журналы, чтобы выявить закономерности и аномалии, предшествующие отказу оборудования.

Системы предиктивного обслуживания на базе искусственного интеллекта в полной мере используют машинное обучение, глубокое обучение и другие методы анализа данных для построения предиктивных моделей. Эти модели учатся на основе исторических данных определять признаки приближающихся отказов. После обучения они непрерывно отслеживают данные в реальном времени, чтобы обнаружить отклонения от нормальных условий эксплуатации, тем самым обеспечивая раннее предупреждение и возможность принятия мер.

Лучшие решения на основе искусственного интеллекта для предиктивного обслуживания

IBM Maximo APM

Maximo APM — одно из таких решений для управления активами предприятия и предиктивного обслуживания от IBM, которое использует такие передовые технологии, как искусственный интеллект и IoT. Этот инструмент может анализировать данные, генерируемые датчиками, оперативные записи и условия окружающей среды в интересующей области с помощью алгоритмов машинного обучения и предоставлять практические выводы для предотвращения сбоев. Платформа поддерживает удаленный мониторинг, обнаружение аномалий, оповещения в режиме реального времени и другие подобные средства, позволяющие группам технического обслуживания действовать оперативно.

GE Digital Predix

Платформа Predix от GE Digital — это платформа, ориентированная на промышленные предприятия, с очень надежными функциями предиктивного обслуживания. Она использует передовую аналитику и машинное обучение для обработки данных с датчиков и промышленного оборудования, чтобы выявить возможность отказа и составить график технического обслуживания, оптимизированный для таких случаев. Облачная инфраструктура обеспечивает масштабирование и гибкость Predix в случае необходимости, что делает ее идеальной для отраслей, связанных с производством, энергетикой и транспортом.

Siemens MindSphere

Siemens MindSphere — это промышленная IoT-платформа, объединяющая решения для предиктивного обслуживания на основе искусственного интеллекта. Она собирает данные с подключенных устройств и анализирует эту информацию, обеспечивая предиктивную аналитику и мониторинг состояния. Благодаря открытой архитектуре обеспечивается бесшовная интеграция с различными промышленными приложениями, что позволяет получить представление о целостной производительности активов и, таким образом, облегчает реализацию проактивных стратегий технического обслуживания.

Uptake

Uptake — один из крупнейших поставщиков решений для предиктивного обслуживания на основе искусственного интеллекта. Платформа компании использует машинное обучение и аналитику данных для предвидения отказов оборудования. Решение Uptake не зависит от отрасли и находит применение в таких секторах, как производство, горнодобывающая промышленность и транспорт. Оно предоставляет информацию в реальном времени и практические рекомендации в удобном интерфейсе для принятия решений.

Microsoft Azure IoT Central

Microsoft Azure IoT Central, оснащенная искусственным интеллектом и возможностями машинного обучения, представляет собой полностью управляемую IoT-платформу для предиктивного обслуживания. Она помогает организациям подключать, отслеживать и анализировать данные о своих активах для прогнозирования отказов и составления оптимальных графиков обслуживания. Azure IoT Central отличается простотой использования и гибкостью благодаря интеграции с другими сервисами Microsoft.

Чем полезно предиктивное обслуживание?

Вот некоторые из ключевых преимуществ предиктивного обслуживания, основанного на искусственном интеллекте:

Сокращение времени простоя

Решения на основе искусственного интеллекта предвидят сбои еще до их возникновения, что позволяет сократить время незапланированных простоев и увеличить время работы оборудования. В результате повышается производительность и эффективность.

Экономия затрат

Предиктивное обслуживание способствует раннему выявлению проблем, что позволяет избежать дорогостоящих ремонтов и замен, а также оптимально спланировать техническое обслуживание, чтобы снизить трудозатраты и все другие виды деятельности, связанные с ним.

Увеличение срока службы оборудования

Это означает увеличение срока службы оборудования благодаря периодическому мониторингу и своевременному техническому обслуживанию, которые позволяют продлить срок службы оборудования, чтобы обеспечить максимальную отдачу от инвестиций и отсрочить капитальные затраты на новые активы.

Повышенная безопасность

Предиктивное техническое обслуживание обеспечивает работу оборудования в пределах безопасных параметров, что снижает вероятность несчастных случаев на производстве. Раннее обнаружение надвигающихся сбоев позволяет избежать опасных ситуаций.

Масштабируемость

Решения по предиктивному обслуживанию на базе искусственного интеллекта позволяют масштабировать различные активы в разных местах, поэтому они подходят для организаций любого размера и отрасли. Облачные платформы делают операции гибкими и простыми в развертывании.

В заключение

Прогнозируемое техническое обслуживание на основе искусственного интеллекта быстро становится краеугольным камнем любой стратегии технического обслуживания в промышленности, которая позволяет добиться немыслимой ранее эффективности, снижения затрат и повышения надежности работы. Такие решения позволяют предсказать отказ оборудования еще до его возникновения, обеспечивая упреждающие стратегии технического обслуживания благодаря сложным алгоритмам и расширенному анализу данных в режиме реального времени. От оснащенных системой APM IBM Maximo и Predix от GE Digital до MindSphere, Uptake и Microsoft Azure IoT Central — все они возглавили это технологическое море, предлагая действительно комплексные и в то же время масштабируемые платформы промышленного IoT.

По мере того как промышленные предприятия будут продолжать приветствовать предиктивное техническое обслуживание на основе искусственного интеллекта, они будут добиваться более высокой производительности своих активов, сокращения времени простоя и повышения безопасности. Будущее технического обслуживания заключается в использовании возможностей искусственного интеллекта для прогнозирования, предотвращения и оптимизации пиковой производительности оборудования, а также достижения операционных целей организации с наименьшими возможными нарушениями.