Den bästa lösningen med artificiell intelligens för förebyggande underhåll

Metoden för förebyggande underhåll håller på att förändra den traditionella industrin genom att ändra metoderna för underhåll av utrustning till mer proaktiva och effektiva. Artificiell intelligens är kärnan i den här förändringen och används allt oftare för att förutse fel på utrustningen innan de inträffar. Detta skifte är inte bara effektivt ur driftsynpunkt, utan minskar även stilleståndstiden och underhållskostnaderna avsevärt.

Lösningarna med artificiell intelligens ger mycket värdefulla insikter om olika tillgångars prestanda, och detta kan användas för datadrivet beslutsfattande. Dessa insikter kommer att ge mycket stöd för långsiktiga underhållsstrategier, med tanke på verksamhetens operativa effektivitet i stort.

Vi kommer att gå igenom hur man bryter sig in i en värld av förebyggande underhåll som drivs av artificiell intelligens, utforska de bästa tillgängliga lösningarna för detta och beskriva deras djupa inverkan på olika branscher.

Om lösningar med artificiell intelligens för förebyggande underhåll

Prediktivt underhåll är ett koncept som innebär att man använder datadrivna algoritmer och maskininlärningsmodeller för att förutse underhåll när utrustningsfel kan uppstå, vilket möjliggör underhållsåtgärder i rätt tid. Lösningarna med artificiell intelligens för förebyggande underhåll kommer därför att analysera de omfattande data som samlas in från sensorer, historiska register och driftsloggar för att identifiera mönster och avvikelser som föregår fel på utrustningen.

System för förebyggande underhåll som bygger på artificiell intelligens utnyttjar maskininlärning, djupinlärning och andra dataanalysmetoder för att bygga prediktiva modeller. Dessa modeller lär sig från historiska data vilka tecken som finns på förestående fel. Efter utbildning övervakar de kontinuerligt realtidsdata för att upptäcka avvikelser från normala driftsförhållanden, vilket ger en tidig varning och handlingsbara insikter.

De bästa lösningarna med artificiell intelligens för förebyggande underhåll

IBM Maximo APM

Maximo APM är en sådan lösning för tillgångshantering och förebyggande underhåll från IBM som använder avancerad teknik som artificiell intelligens och IoT. Detta verktyg kan analysera data som genereras av sensorer, driftregister och miljöförhållanden i ett intresseområde genom maskininlärningsalgoritmer och ge handlingsbara insikter för att förhindra fel. Plattformen stöder fjärrövervakning, anomalidetektering, realtidsvarningar och andra sådana faciliteter som gör att underhållsteamen kan agera snabbt.

GE Digital Predix

GE Digitals Predix-plattform är en industriellt fokuserad plattform med mycket robusta funktioner för förebyggande underhåll. Den använder avancerad analys och maskininlärning för att bearbeta data från sensorer och industriell utrustning för att peka ut risken för fel och tillhandahålla ett underhållsschema som är optimerat för sådana eventualiteter. Den molnbaserade infrastrukturen säkerställer att Predix kan skalas och anpassas efter behov – vilket gör den perfekt för industrier inom tillverkning, energi och transport.

Siemens MindSphere

Siemens MindSphere är en industriell IoT-plattform som innehåller lösningar för förebyggande underhåll som drivs av artificiell intelligens. Den hämtar data från anslutna enheter och analyserar denna information för att möjliggöra prediktiv analys och tillståndsövervakning. Tack vare den öppna arkitekturen möjliggörs sömlös integration med olika industriella applikationer, vilket ger en helhetsbild av tillgångarnas prestanda och därmed underlättar proaktiva underhållsstrategier.

Uptake

Uptake är en av de största leverantörerna av lösningar för förebyggande underhåll baserade på artificiell intelligens. Företagets plattform använder maskininlärning och dataanalys för att förutse fel på utrustning. Uptakes lösning är branschoberoende och används inom sektorer som tillverkning, gruvdrift och transport. Den ger insikter i realtid och handlingsbara rekommendationer i ett användarvänligt gränssnitt för bättre beslutsfattande.

Microsoft Azure IoT Central

Microsoft Azure IoT Central har artificiell intelligens och maskininlärningsfunktioner och är en helt hanterad IoT-plattform för förebyggande underhåll. Den hjälper organisationer att ansluta, övervaka och analysera data från sina tillgångar för att förutsäga fel och ta fram de bästa underhållsscheman. Azure IoT Central är lätt att använda och flexibelt tack vare integrationen med andra Microsoft-tjänster.

Hur användbart är prediktivt underhåll?

Några av de viktigaste fördelarna med förebyggande underhåll som drivs av artificiell intelligens är

Minskad stilleståndstid

Lösningar med artificiell intelligens förutser fel innan de inträffar, vilket minskar oplanerade driftstopp och ökar utrustningens drifttid. Som ett resultat av detta ökar produktiviteten och effektiviteten.

Kostnadsbesparingar

Förutseende underhåll underlättar tidig identifiering av problem, vilket gör att man undviker kostsamma reparationer och utbyten, och underhållet schemaläggs optimalt för att minska arbetskostnaderna och alla andra aktiviteter som är förknippade med det.

Förlängd livslängd för utrustningen

Detta innebär därför ökad livslängd genom periodisk övervakning och underhållsinsatser i rätt tid som gör det möjligt för utrustningen att förlänga sin livslängd för att ge maximal avkastning på investeringen och försena kapitalutgifter för nya tillgångar.

Förbättrad säkerhet

Förutseende underhåll säkerställer att utrustningen fungerar inom säkerhetsparametrarna och minskar därmed risken för olyckor på arbetsplatsen. Genom tidig upptäckt av hotande fel undviks farliga situationer.

Skalbarhet

Med hjälp av lösningar för förebyggande underhåll som bygger på artificiell intelligens är det möjligt att skala över olika tillgångar på olika platser – därför blir det ganska lämpligt för olika organisationer av alla storlekar och branscher. Molnbaserade plattformar gör verksamheten flexibel och enkel att driftsätta.

Sammanfattningsvis

Förutseende underhåll som bygger på artificiell intelligens håller snabbt på att bli hörnstenen i alla strategier för industriellt underhåll – en strategi som leder till tidigare otänkbara effektivitetsvinster, minskade kostnader och ökad tillförlitlighet i verksamheten. Sådana lösningar förutser ett utrustningsfel innan det inträffar, vilket möjliggör proaktiva underhållsstrategier genom sofistikerade algoritmer och avancerad analys av realtidsdata. Från IBM Maximo och GE Digitals Predix, som är utrustade med APM för förebyggande underhåll, till MindSphere, Uptake och Microsoft Azure IoT Central, har alla lett denna tekniska förändring genom att erbjuda verkligt omfattande och samtidigt skalbara industriella IoT-plattformar.

När industrierna fortsätter att välkomna förebyggande underhåll som drivs av artificiell intelligens kommer de att få bättre prestanda från sina tillgångar, mindre stilleståndstid och ökad säkerhet. Framtidens underhåll handlar om att utnyttja artificiell intelligens för att förutsäga, förebygga och optimera utrustningens topprestanda samt uppnå organisationens operativa mål med minsta möjliga störningar.