Найкраще рішення на основі штучного інтелекту для превентивного обслуговування
Метод предиктивного обслуговування змінює традиційну галузь, змінюючи методи обслуговування обладнання на більш проактивні та ефективні. Штучний інтелект лежить в основі цих змін і все частіше використовується для прогнозування відмов обладнання до того, як вони відбудуться. Цей перехід є не лише операційно ефективним, але й значно зменшує час простою та витрати на технічне обслуговування.
Рішення штучного інтелекту дають дуже цінну інформацію про продуктивність різних активів, яку можна використовувати для прийняття рішень на основі даних. Ці знання допоможуть у розробці довгострокових стратегій технічного обслуговування, що сприятиме підвищенню операційної ефективності бізнесу в цілому.
Ми розповімо про те, як проникнути у світ прогнозованого технічного обслуговування на основі штучного інтелекту, розглянемо найкращі доступні рішення для цього, а також окреслимо їхній глибокий вплив на різні галузі промисловості.
Про рішення на основі штучного інтелекту для профілактичного обслуговування
Прогнозоване обслуговування – це концепція, яка передбачає використання алгоритмів на основі даних і моделей машинного навчання для прогнозування технічного обслуговування, коли обладнання може вийти з ладу, що дозволяє вчасно вжити заходів з технічного обслуговування. Таким чином, рішення штучного інтелекту для прогнозованого технічного обслуговування аналізують об’ємні дані, зібрані з датчиків, історичних записів і оперативних журналів, щоб виявити закономірності і аномалії, що передують виходу обладнання з ладу.
Системи прогнозованого обслуговування на основі штучного інтелекту в повній мірі використовують машинне навчання, глибоке навчання та інші методи аналізу даних для побудови моделей прогнозування. Ці моделі вивчають на основі історичних даних ознаки майбутніх відмов. Після навчання вони постійно відстежують дані в режимі реального часу, щоб виявити відхилення від нормальних умов експлуатації, таким чином забезпечуючи раннє попередження та дієву інформацію.
Найкращі рішення штучного інтелекту для прогнозованого технічного обслуговування
IBM Maximo APM
Maximo APM – це одне з таких рішень для управління активами підприємства і прогнозованого технічного обслуговування від IBM, яке використовує передові технології, такі як штучний інтелект і IoT. Цей інструмент може аналізувати дані, отримані від датчиків, операційні записи та умови навколишнього середовища в області, що цікавить, за допомогою алгоритмів машинного навчання, і надавати дієві рекомендації для запобігання збоїв. Платформа підтримує віддалений моніторинг, виявлення аномалій, оповіщення в реальному часі та інші подібні функції, що дозволяють командам технічного обслуговування діяти швидко.
GE Digital Predix
Платформа Predix від GE Digital – це промислово-орієнтована платформа з дуже потужними функціями предиктивного обслуговування. Вона використовує передову аналітику і машинне навчання для обробки даних з датчиків і промислового обладнання, щоб вказати на можливість виходу з ладу і скласти графік технічного обслуговування, оптимізований для таких випадків. Хмарна інфраструктура забезпечує масштабування та гнучкість Predix за потреби – це робить його ідеальним рішенням для галузей, пов’язаних з виробництвом, енергетикою та транспортом.
Siemens MindSphere
Siemens MindSphere – це промислова платформа Інтернету речей, яка об’єднує рішення для прогнозованого технічного обслуговування на основі штучного інтелекту. Вона збирає дані з підключених пристроїв і аналізує цю інформацію, щоб забезпечити предиктивну аналітику та моніторинг стану. Завдяки відкритій архітектурі реалізується безперешкодна інтеграція з різними промисловими додатками, що забезпечує цілісну картину продуктивності активів і, таким чином, полегшує проактивні стратегії технічного обслуговування.
Uptake
Uptake – один з найбільших постачальників рішень для прогнозованого технічного обслуговування на основі штучного інтелекту. Платформа компанії використовує машинне навчання та аналітику даних для передбачення відмов обладнання. Рішення Uptake є галузевою діагностикою і знаходить застосування в таких галузях, як виробництво, гірничодобувна промисловість і транспорт. Воно надає інформацію в режимі реального часу та дієві рекомендації у зручному інтерфейсі для кращого прийняття рішень.
Microsoft Azure IoT Central
Microsoft Azure IoT Central з функціями штучного інтелекту та машинного навчання – це повністю керована платформа Інтернету речей для прогнозованого обслуговування. Вона допомагає організаціям у підключенні, моніторингу та аналізі даних з їхніх активів для прогнозування збоїв і створення оптимальних графіків технічного обслуговування. Azure IoT Central вирізняється простотою використання та гнучкістю завдяки інтеграції з іншими службами Microsoft.
Чим корисне прогнозоване обслуговування?
Ось деякі з ключових переваг прогнозованого обслуговування на основі штучного інтелекту:
Скорочення часу простою
Рішення зі штучним інтелектом передбачають збої ще до того, як вони трапляються, а отже, зменшують незаплановані простої та збільшують час безвідмовної роботи обладнання. Як наслідок, підвищується продуктивність та ефективність.
Економія витрат
Прогнозоване технічне обслуговування сприяє ранньому виявленню проблем, що дозволяє уникнути дорогих ремонтів і замін, а також оптимально планує технічне обслуговування, щоб зменшити витрати на робочу силу і всі інші види діяльності, пов’язані з ним.
Продовження терміну служби обладнання
Отже, це означає збільшення терміну служби завдяки періодичному моніторингу та своєчасному технічному обслуговуванню, що дозволяє продовжити термін служби обладнання, щоб забезпечити максимальну віддачу від інвестицій і відстрочити капітальні витрати на нові активи.
Підвищена безпека
Прогнозоване технічне обслуговування забезпечує роботу обладнання в межах безпечних параметрів, зменшуючи таким чином можливість нещасних випадків на робочому місці. Раннє виявлення несправностей, що насуваються, дозволяє уникнути небезпечних ситуацій.
Масштабованість
Використовуючи рішення для прогнозованого технічного обслуговування на основі штучного інтелекту, можна масштабувати різні активи в різних місцях – отже, вони стають цілком придатними для різних організацій усіх розмірів і галузей. Хмарні платформи роблять операції гнучкими і простими в розгортанні.
На завершення
Прогнозоване технічне обслуговування на основі штучного інтелекту швидко стає наріжним каменем будь-якої стратегії промислового обслуговування, що призводить до раніше немислимої ефективності, зниження витрат і підвищення надійності в роботі. Такі рішення передбачають відмову обладнання до того, як вона станеться, забезпечуючи проактивні стратегії технічного обслуговування за допомогою складних алгоритмів і розширеного аналізу даних в реальному часі. Від IBM Maximo на базі APM і Predix від GE Digital до MindSphere, Uptake і Microsoft Azure IoT Central – всі вони очолили цю технологічну революцію, пропонуючи дійсно комплексні і водночас масштабовані промислові платформи IoT.
Оскільки галузі продовжують вітати прогнозоване технічне обслуговування, кероване штучним інтелектом, вони досягнуть кращої продуктивності своїх активів, скоротять час простоїв і підвищать безпеку. Майбутнє технічного обслуговування – це використання можливостей штучного інтелекту для прогнозування, запобігання та оптимізації для досягнення максимальної продуктивності обладнання, а також досягнення операційних цілей організації з найменшими можливими перебоями.
