Najlepšie riešenie umelej inteligencie pre prediktívnu údržbu

Metóda prediktívnej údržby mení tradičný priemysel tým, že mení metódy údržby zariadení na proaktívnejšie a efektívnejšie. Jadrom tejto zmeny je umelá inteligencia, ktorá sa čoraz častejšie využíva na predpovedanie porúch zariadení ešte predtým, ako k nim dôjde. Táto zmena je nielen prevádzkovo efektívna, ale výrazne znižuje prestoje a náklady na údržbu.

Riešenia umelej inteligencie poskytujú veľmi cenné informácie o výkonnosti rôznych aktív, ktoré sa dajú využiť na rozhodovanie založené na údajoch. Tieto poznatky poskytnú veľkú podporu pre dlhodobé stratégie údržby, pričom sa pozerajú na prevádzkovú efektívnosť podniku ako celku.

Budeme sa zaoberať prenikaním do sveta prediktívnej údržby, ktorá je riadená umelou inteligenciou, preskúmame najlepšie dostupné riešenia v tomto smere a vymedzíme ich hlboký vplyv na rôzne odvetvia.

O riešeniach umelej inteligencie pre prediktívnu údržbu

Prediktívna údržba je koncept, ktorý zahŕňa používanie algoritmov riadených údajmi a modelov strojového učenia na predvídanie údržby, kedy by mohlo dôjsť k poruche zariadenia, a teda umožňuje včasné údržbárske činnosti. Riešenia umelej inteligencie v oblasti prediktívnej údržby preto budú analyzovať objemné údaje zozbierané zo senzorov, historických záznamov a prevádzkových denníkov s cieľom identifikovať vzory a anomálie predchádzajúce zlyhaniu zariadenia.

Systémy prediktívnej údržby riadené umelou inteligenciou plne využívajú strojové učenie, hlboké učenie a ďalšie techniky analýzy údajov pri vytváraní prediktívnych modelov. Tieto modely sa z historických údajov učia príznaky blížiacich sa porúch. Po vyškolení nepretržite monitorujú údaje v reálnom čase s cieľom odhaliť odchýlky od bežných prevádzkových podmienok, čím poskytujú včasné varovanie a akcieschopné informácie.

Najlepšie riešenia umelej inteligencie na prediktívnu údržbu

IBM Maximo APM

Maximo APM je jedno z takýchto riešení pre správu podnikových aktív a prediktívnu údržbu od spoločnosti IBM, ktoré využíva pokročilé technológie, ako je umelá inteligencia a internet vecí. Tento nástroj dokáže analyzovať údaje generované snímačmi, prevádzkovými záznamami a podmienkami prostredia v záujmovej oblasti prostredníctvom algoritmov strojového učenia a poskytnúť akčné poznatky na predchádzanie poruchám. Platforma podporuje vzdialené monitorovanie, detekciu anomálií, upozornenia v reálnom čase a ďalšie podobné zariadenia, aby tímy údržby mohli rýchlo konať.

GE Digital Predix

Platforma Predix spoločnosti GE Digital je priemyselne zameraná platforma s veľmi robustnými funkciami prediktívnej údržby. Využíva pokročilú analytiku a strojové učenie na spracovanie údajov zo snímačov a priemyselných zariadení s cieľom poukázať na možnosť poruchy a poskytnúť plán údržby optimalizovaný pre takéto prípady. Cloudová infraštruktúra zabezpečuje, že Predix sa dá škálovať a prispôsobovať podľa potreby – vďaka tomu je ideálna pre priemyselné odvetvia súvisiace s výrobou, energetikou a dopravou.

Siemens MindSphere

Siemens MindSphere je priemyselná platforma IoT, ktorá spája riešenia prediktívnej údržby riadené umelou inteligenciou. Zbiera údaje z pripojených zariadení a analyzuje tieto informácie, aby umožnila prediktívnu analýzu a monitorovanie stavu. Vďaka otvorenej architektúre sa realizuje bezproblémová integrácia s rôznymi priemyselnými aplikáciami, ktorá poskytuje pohľad na komplexnú výkonnosť aktív, a tým uľahčuje proaktívne stratégie údržby.

Uptake

Uptake je jedným z najväčších poskytovateľov riešení prediktívnej údržby založených na umelej inteligencii. Platforma spoločnosti využíva strojové učenie a analýzu údajov na predvídanie porúch zariadení. Riešenie spoločnosti Uptake je sektorovo orientované a nachádza uplatnenie v odvetviach, ako je výroba, ťažba a doprava. Poskytuje prehľad v reálnom čase a použiteľné odporúčania v používateľsky prívetivom rozhraní na lepšie rozhodovanie.

Microsoft Azure IoT Central

Microsoft Azure IoT Central, ktorý je osadený umelou inteligenciou a schopnosťami strojového učenia, je plne spravovaná platforma IoT na prediktívnu údržbu. Pomáha organizáciám pri pripájaní, monitorovaní a analýze údajov z ich aktív s cieľom predpovedať poruchy a prinášať najlepšie plány údržby. Azure IoT Central ťaží zo svojho jednoduchého používania a flexibility vďaka integrácii s inými službami spoločnosti Microsoft.

Ako je prediktívna údržba užitočná?

Niektoré z kľúčových výhod prediktívnej údržby riadenej umelou inteligenciou sú:

Skrátenie prestojov

Riešenia s umelou inteligenciou predvídajú poruchy skôr, ako nastanú, čím sa následne znižujú neplánované prestoje a zvyšuje sa čas prevádzky zariadenia. V dôsledku toho sa zvyšuje produktivita a efektívnosť.

Úspora nákladov

Prediktívna údržba uľahčuje včasnú identifikáciu problémov, čím sa predchádza nákladným opravám a výmenám, a optimálne plánuje údržbu s cieľom znížiť náklady na pracovnú silu a všetky ostatné činnosti s ňou spojené.

Predĺžená životnosť zariadení

Znamená to teda predĺženie životnosti vďaka pravidelnému monitorovaniu a včasným zásahom údržby, ktoré umožňujú predĺžiť životnosť zariadenia, aby sa dosiahla maximálna návratnosť investícií a oddialenie kapitálových výdavkov na nový majetok.

Zvýšená bezpečnosť

Prediktívna údržba zabezpečuje fungovanie zariadení v rámci bezpečnostných parametrov, čím sa znižuje možnosť nehôd na pracovisku. Včasným odhalením hroziacich porúch sa predchádza nebezpečným situáciám.

Škálovateľnosť

Pomocou riešení prediktívnej údržby poháňaných umelou inteligenciou je možné škálovať rôzne aktíva na rôznych miestach – preto sa stáva celkom vhodnou pre rôzne organizácie všetkých veľkostí a odvetví. Cloudové platformy umožňujú flexibilné a jednoduché nasadenie operácií.

Na záver

Prediktívna údržba poháňaná umelou inteligenciou sa rýchlo stáva základným kameňom každej stratégie priemyselnej údržby – takej, ktorá vedie k doteraz nepredstaviteľnej efektívnosti, zníženiu nákladov a zvýšeniu spoľahlivosti prevádzky. Takéto riešenia predpovedajú poruchu zariadenia ešte predtým, ako nastane, a umožňujú proaktívne stratégie údržby prostredníctvom sofistikovaných algoritmov a pokročilej analýzy údajov v reálnom čase. Od prediktívnej údržby vybavenej APM IBM Maximo a Predix spoločnosti GE Digital až po MindSphere, Uptake a Microsoft Azure IoT Central, všetky tieto systémy sú lídrami tejto technologickej zmeny v ponuke skutočne komplexných a zároveň skutočne škálovateľných platforiem priemyselného IoT.

Keďže priemyselné odvetvia naďalej vítajú prediktívnu údržbu riadenú umelou inteligenciou, dosiahnu lepšie výkony svojich aktív, menej prestojov a vyššiu bezpečnosť. Budúcnosť údržby spočíva vo využití umelej inteligencie v jej sile predvídať, predchádzať a optimalizovať na dosiahnutie špičkového výkonu zariadení, ako aj na dosiahnutie prevádzkových cieľov organizácie s čo najmenšími poruchami.