Jak używać uczenia maszynowego do przeprowadzania konserwacji predykcyjnej

W różnych branżach firmy tradycyjnie polegały na planowej konserwacji. Zaglądanie do wnętrza maszyn w ustalonych odstępach czasu zapewnia ich działanie. Ale czy to naprawdę najbardziej opłacalny sposób na ograniczenie niepożądanych przestojów? Nie bardzo. Liczne badania mówią, że tylko 20% awarii sprzętu ma podłoże związane z wiekiem, a 80% ma charakter losowy.

Ponieważ przedsiębiorstwa w różnych sektorach zaczynają zwracać uwagę na wszystko, co opiera się na sztucznej inteligencji (AI), w centrum uwagi znajduje się konserwacja predykcyjna oparta na uczeniu maszynowym (ML).

Przewidywanie problemów ze sprzętem przed ich wystąpieniem i przeprowadzanie konserwacji dokładnie wtedy, gdy jest to potrzebne, zapewnia oszczędność kosztów i poprawę produktywności. W rzeczywistości 90% producentów, którzy wdrożyli konserwację predykcyjną opartą na uczeniu maszynowym, udało się skrócić czas napraw i nieplanowane przestoje, wynika z badania przeprowadzonego przez CXP Group.

W tym poście na blogu dzielimy się naszym doświadczeniem w zakresie doradztwa w zakresie oprogramowania AI, zagłębiamy się w wewnętrzne działanie systemów konserwacji predykcyjnej, dzielimy się historiami sukcesu, które Cię zainspirują, a także poruszamy wyzwania związane z wdrażaniem rozwiązań w zakresie konserwacji predykcyjnej opartej na sztucznej inteligencji.

Co to jest konserwacja predykcyjna?

Konserwacja predykcyjna to proaktywne podejście do konserwacji sprzętu, które wykorzystuje ML do przewidywania potencjalnych awarii. To z kolei pomaga zapobiegać kosztownym przestojom. Pomyśl o tym, jak o tym, że Twój sprzęt mówi i informuje Cię dokładnie, kiedy potrzebuje uwagi, tuż zanim coś pójdzie nie tak.

System konserwacji predykcyjnej działa jak zespół inspektorów czuwających nad Twoim sprzętem 24 godziny na dobę, 7 dni w tygodniu, zbierając i przetwarzając ogromne ilości danych w czasie rzeczywistym. Ci „inspektorzy” potrafią wykryć najmniejsze anomalie i wzorce, które umykają ludzkiemu oku, ostrzegając Cię o potencjalnych awariach, zanim przerodzą się one w poważny problem.

Rzućmy okiem na przykład, aby zobaczyć, jak koncepcja sprawdza się w praktyce. Wyobraź sobie zakład produkcyjny, którego ciągłość działania opiera się na flocie robotów przemysłowych. Tradycyjnie konserwacja tych robotów jest planowana w stałych odstępach czasu lub, co gorsza, w momencie faktycznej awarii, powodującej przestoje i straty finansowe.

Dzięki konserwacji predykcyjnej ML sprzęt jest stale monitorowany za pomocą czujników strategicznie wbudowanych w maszyny. Zebrane dane mogą obejmować temperaturę, wibracje, zużycie energii i inne wskaźniki.

Wszystkie te dane są następnie przesyłane do jednostki centralnej – „mózgu” – systemu, który wykorzystuje algorytmy ML. Opierając się na historycznych danych o awariach, historii napraw, czynnikach środowiskowych i wskaźnikach wydajności zebranych w czasie rzeczywistym, urządzenie wyszukuje wzorce, które mogą sygnalizować nadchodzącą awarię.

Uzbrojony w te cenne informacje, Twój zespół konserwacyjny może wkroczyć do akcji, przeprowadzić niezbędne naprawy i zapobiec zbliżającej się awarii. Wszystko to przy minimalnych przestojach i bez kosztownych zakłóceń.

I właśnie z tego wynika potencjał oszczędności kosztów konserwacji predykcyjnej ML. Ze względu na proaktywny charakter możesz skoncentrować swoje wysiłki i budżety na sprzęcie, który naprawdę wymaga uwagi – zamiast marnować zasoby na zaopatrywanie się w sprzęt, który jest w porządku. Z drugiej strony, dzięki zdolności przewidywania, możesz działać, zanim problem nasili się, zapewniając, że Twój sprzęt będzie działał z najwyższą wydajnością przez dłuższy czas.

Przypadki użycia konserwacji predykcyjnej AI w różnych sektorach

Konserwacja predykcyjna oparta na sztucznej inteligencji zasadniczo zmienia sposób działania branż zależnych od sprzętu. Poniżej znajdują się przykłady ilustrujące wpływ, jaki konserwacja predykcyjna może mieć na firmy.

Produkcja

W produkcji dyskretnej i procesowej konserwacja predykcyjna AI może okazać się nieoceniona w przypadku szerokiej gamy sprzętu, w tym frezarek, pras hydraulicznych, systemów przenośników, ramion robotycznych i sprzętu. Weź pod uwagę frezarki, które kształtują surowce w precyzyjne komponenty. Wyposażenie tych maszyn w czujniki drgań i analizowanie ich odczytów w oparciu o historyczne dane dotyczące awarii może pomóc w wykryciu niewspółosiowości i oznak zużycia wrzecion maszyn. Śledząc temperaturę, możesz wykryć oznaki przegrzania, sygnalizując, że może szykować się awaria.

Na tym nie kończą się możliwości konserwacji predykcyjnej opartej na uczeniu maszynowym. Prasy hydrauliczne można monitorować pod kątem zatkania i wycieków. Dodatkowo, dzięki stałemu monitorowaniu temperatury, rozwiązania w zakresie konserwacji predykcyjnej mogą wykryć oznaki przegrzania, sygnał ostrzegawczy wskazujący na zbliżające się problemy w układzie hydraulicznym. A dzięki możliwości zliczania cykli konserwacja predykcyjna ML może dokładnie przewidzieć, kiedy określone komponenty mogą wymagać uwagi, umożliwiając wczesne podjęcie interwencji konserwacyjnych i zapobiegając potencjalnym awariom.

Jeśli chodzi o przenośniki taśmowe, oprogramowanie do konserwacji predykcyjnej może mierzyć napięcie pasów, aby zapobiec przedwczesnemu zużyciu. Monitorując obciążenie silnika, może zapewnić wydajność i wykryć wszelkie oznaki problemów, które mogą spowodować nieoczekiwane przestoje.

Wśród producentów stosujących konserwację predykcyjną jest Mercer Celgar, jeden z największych producentów masy celulozowej i litego drewna. Konserwacja predykcyjna stała się kluczowym elementem strategii produkcyjnej firmy. Po zbadaniu różnych opcji firma Mercer Celgar wdrożyła gotowe rozwiązanie w zakresie konserwacji predykcyjnej. To oprogramowanie oparte na sztucznej inteligencji bezproblemowo integruje się z nowym systemem CMMS, zastępując poprzednie oprogramowanie do automatycznej diagnostyki stanu maszyny. Dzięki trzem pilotażom wdrożenie dostarczyło cennych spostrzeżeń i wniosków.

Dzięki platformie konserwacji predykcyjnej opartej na sztucznej inteligencji firma Mercer Celgar zyskała możliwość monitorowania wielu linii produkcyjnych i uzyskiwania indywidualnych raportów dla każdego typu maszyny w ramach jednej platformy. Umożliwiło im to śledzenie i porównywanie wydajności, zapewniając jednocześnie zespołom konserwacyjnym wczesny wgląd w potencjalne awarie. Wdrożenie przekształciło działalność firmy Mercer Celgar, tworząc określone stanowiska i gromadząc dane dotyczące wydajności maszyn z wielu źródeł w jedną platformę. W rezultacie firma ma jedno źródło informacji na temat wydajności swoich maszyn, co ułatwia skuteczne monitorowanie i przetwarzanie danych na dużą skalę.

Automobilowy

Przemysł motoryzacyjny w dużym stopniu opiera się na konserwacji predykcyjnej opartej na uczeniu maszynowym, aby zwiększyć niezawodność i obniżyć koszty gwarancji. Na przykład monitorując dane z czujników pojazdów w terenie, producenci samochodów mogą wykryć potencjalne problemy, zanim staną się one krytycznymi awariami.

Weźmy pod uwagę flotę samochodów dostawczych. Dzięki ciągłemu monitorowaniu wydajności silnika, stanu opon i zużycia paliwa, konserwacja predykcyjna umożliwia firmom optymalizację harmonogramów konserwacji, zapobieganie awariom i wydłużanie żywotności pojazdów.

Wiele firm motoryzacyjnych zwróciło się w stronę konserwacji predykcyjnej, aby przewidzieć możliwości konserwacji i zatrzymać klientów, zachęcając ich do szukania usług konserwacyjnych w oficjalnej sieci producenta samochodu. Jedną z takich firm jest Opel, który wyposażył swoje pojazdy w narzędzie do konserwacji predykcyjnej, które analizuje dane historyczne w celu zaproponowania optymalnych harmonogramów przeglądów.

Ponieważ głównym celem wdrożenia systemu jest zwiększenie retencji klientów, system powiadamia kierowców o zbliżającym się terminie przeglądu i umawia wizyty w oficjalnej sieci Opla, zniechęcając klientów do zwracania się do zewnętrznych warsztatów.

Opieka zdrowotna

Konserwacja predykcyjna ML rewolucjonizuje branżę opieki zdrowotnej, zapewniając płynne działanie krytycznego sprzętu medycznego. Wyobraź sobie urządzenie do rezonansu magnetycznego w szpitalu. Analizując dane z czujników, w tym temperaturę, ciśnienie i natężenie pola elektromagnetycznego, algorytmy konserwacji predykcyjnej mogą wykryć anomalie, odchylenia i wzorce wskazujące na potencjalne problemy. Szpitale mogą następnie proaktywnie planować działania konserwacyjne w okresach niskiego zapotrzebowania, minimalizując zakłócenia w opiece nad pacjentami. Takie podejście prowadzi do poprawy wydajności operacyjnej, skrócenia przestojów sprzętu i lepszych wyników pacjentów.

Jedną z organizacji opieki zdrowotnej, która przyjęła to podejście, jest Kashiwa Health Check Clinic. Nawiązali współpracę z firmą Hitachi w celu wdrożenia systemu konserwacji predykcyjnej, który zapobiega awariom maszyn MRI. Partner technologiczny przeanalizował dane z czujników ze 100 systemów MRI z trzech lat i stworzył mechanizm umożliwiający badanie wzorców przyczyn prowadzących do awarii urządzeń. ML pomogło następnie zdefiniować normalny stan operacyjny, przewidzieć nieprawidłowości i wykryć zmiany, które mogły prowadzić do awarii. W rezultacie organizacja skróciła czas przestojów aparatu MRI o 16,3%.

Olej i gaz

Sektor naftowo-gazowy, znany ze skomplikowanego i drogiego sprzętu, odniósł ogromne korzyści z konserwacji predykcyjnej opartej na uczeniu maszynowym. Wyobraź sobie platformę wiertniczą z licznymi pompami, sprężarkami i turbinami. Dzięki ciągłemu monitorowaniu parametrów, takich jak ciśnienie, temperatura i natężenie przepływu, algorytmy konserwacji predykcyjnej mogą wykrywać anomalie i przewidywać zbliżające się awarie. Dzięki proaktywnemu podejściu firmy mogą uniknąć kosztownych nieplanowanych przestojów, zoptymalizować wydajność sprzętu i zapewnić bezpieczeństwo personelu.

Aramco, wiodący gracz w branży, wykorzystał możliwości konserwacji predykcyjnej, aby zapobiegać korozji, osadzaniu się kamienia i innym uszkodzeniom sprzętu i rurociągów spowodowanym nadmiarem wody pochodzącej ze studni oraz ropy i gazu. Po wdrożeniu przepływomierza opartego na sztucznej inteligencji firma uzyskała wgląd w przepływ wody w swoich studniach w czasie rzeczywistym. W mierniku zastosowano cyfrowy model bliźniaka oparty na sztucznej inteligencji, aby przewidzieć przepływ w rurach, a następnie porównać go z rzeczywistymi pomiarami. Proces ten umożliwił miernikowi automatyczne dostosowanie się do różnych warunków pracy, znacznie minimalizując wymagania dotyczące ponownej kalibracji.

Jak zbudować rozwiązanie do konserwacji predykcyjnej

Jeśli chodzi o przyjęcie rozwiązań w zakresie konserwacji predykcyjnej opartych na uczeniu maszynowym, organizacje stają przed decyzją: zdecydować się na gotowe oprogramowanie lub zainwestować w rozwiązanie stworzone na zamówienie. Każde podejście oferuje różne zalety i względy, a wybór zależy od kilku kryteriów.

• Dostępny budżet: Gotowe oprogramowanie (np. IBM Maximo, Microsoft Azure IoT Suite, GE Predix, PTC ThingWorx, Siemens MindSphere) zazwyczaj wiąże się z niższymi kosztami początkowymi, natomiast stworzenie niestandardowego rozwiązania może wiązać się z wyższą inwestycją początkową. Firmy z ograniczonymi budżetami mogą uznać gotowe oprogramowanie za bardziej atrakcyjne, natomiast firmy posiadające znaczne zasoby mogą skłaniać się ku niestandardowym rozwiązaniom zapewniającym dostosowaną funkcjonalność.
• Czas wdrożenia: gotowe oprogramowanie można szybko wdrożyć, ponieważ jest wstępnie zbudowane i przetestowane. Natomiast opracowanie niestandardowego rozwiązania może potrwać dłużej, w zależności od złożoności i zakresu projektu.
• Wymagania specyficzne dla branży: różne branże często mają unikalne potrzeby i przepływy pracy, które mogą wymagać, aby rozwiązania w zakresie konserwacji predykcyjnej miały określone funkcje. Gotowe oprogramowanie nie jest w pełni zgodne z tymi wymaganiami i wymaga dostosowania. Z tego powodu firmy o wysoce wyspecjalizowanych potrzebach lub poszukujące przewagi konkurencyjnej dzięki rozwiązaniom dostosowanym do indywidualnych potrzeb mogą preferować podążanie niestandardową ścieżką.
• Istniejąca infrastruktura i integracje: Integracja oprogramowania do konserwacji predykcyjnej z istniejącymi systemami i sprzętem ma kluczowe znaczenie dla płynnego działania. Gotowe rozwiązania mogą oferować lepszą kompatybilność z ograniczoną liczbą popularnych elementów sprzętu lub technologii, podczas gdy rozwiązania niestandardowe można precyzyjnie dostosować, aby pasowały do ​​istniejącej infrastruktury organizacji.
• Skalowalność: w miarę rozwoju i rozwoju przedsiębiorstw ich potrzeby w zakresie konserwacji predykcyjnej mogą ewoluować. Gotowe oprogramowanie może zapewniać skalowalne opcje, które można dostosować do zmieniających się wymagań. Odpowiednio zaprojektowane rozwiązania niestandardowe mogą również zapewniać skalowalność i elastyczność, ale może to wymagać dodatkowego wysiłku programistycznego.
• Wsparcie i aktualizacje: Gotowe oprogramowanie często jest dostarczane ze wsparciem zapewnianym przez dostawcę i regularnymi aktualizacjami, dzięki czemu rozwiązanie pozostaje aktualne. Rozwiązania niestandardowe mogą wymagać ciągłej konserwacji i wsparcia, aby zapewnić ciągłą funkcjonalność.

Tworzenie od podstaw rozwiązania do konserwacji predykcyjnej opartego na sztucznej inteligencji

Zbudowanie od podstaw niestandardowego rozwiązania do konserwacji predykcyjnej opartej na uczeniu maszynowym zapewnia maksymalną elastyczność i pozwala precyzyjnie dostosować system do Twoich unikalnych potrzeb. Mimo to oprogramowanie niestandardowe rzadko jest w pełni niestandardowe. Istnieje wiele bibliotek i frameworków typu open source (np. Scikit-learn, TensorFlow, PyTorch, Keras, XGBoost) oraz zestawów SDK i interfejsów API (np. pakiety AWS SDK, Azure SDK, Google Cloud SDK, IBM Watson SDK, ThingWorx SDK), jak a także w pełni zarządzane usługi ML obejmujące wstępnie wyszkolone modele (np. Amazon SageMaker, Azure Stream Analytics), które przyspieszają i upraszczają proces tworzenia niestandardowych rozwiązań w zakresie konserwacji predykcyjnej.

Poniżej dzielimy się naszym doświadczeniem w działalności jako firma konsultingowa ML i wyjaśniamy, jak może przebiegać proces tworzenia oprogramowania do konserwacji predykcyjnej opartej na sztucznej inteligencji.

Konserwacja predykcyjna to zadanie, które można podzielić na dwa zadania cząstkowe: monitorowanie stanu i analityka predykcyjna. Stworzenie rozwiązania do konserwacji predykcyjnej zasadniczo sprowadza się do wytrenowania modelu wykrywania i modelu predykcyjnego oraz zintegrowania ich w pełnoprawne rozwiązanie. Aby wytrenować takie modele, wykonaj następujące kroki.

Zbieranie danych

Pierwszym krokiem podczas tworzenia algorytmu konserwacji predykcyjnej jest zebranie wystarczających danych do szkolenia modeli. Rodzaje danych, które należy gromadzić, są następujące.

• Dane z czujników zapewniające wgląd w czasie rzeczywistym w stan i wydajność maszyn. Obejmuje informacje w postaci szeregów czasowych zebrane ze wszystkich typów czujników (np. temperatury, ciśnienia, wibracji, napięcia, hałasu) podłączonych do maszyn.
• Dane o awariach, które obejmują informacje o przeszłych awariach sprzętu, w tym datę, godzinę i charakter awarii.
• Dokumentacja konserwacji, raporty serwisowe, zlecenia pracy i inna dokumentacja związana z historią konserwacji sprzętu.
• Dane operacyjne, które rejestrują informacje o stanie operacyjnym maszyny, w tym czas rozpoczęcia i zatrzymania, tempo produkcji, przepustowość i wzorce użytkowania.
• Dane środowiskowe obejmujące czynniki takie jak temperatura otoczenia, poziom wilgotności i inne warunki zewnętrzne, które mogą mieć wpływ na stan sprzętu.
• Inne istotne dane, które mogą zapewnić dodatkowy wgląd w wzorce awarii, takie jak dane dotyczące zużycia energii lub kosztów konserwacji.

Przetwarzanie danych

Wstępne przetwarzanie danych jest niezbędnym krokiem w budowaniu niestandardowego rozwiązania do konserwacji predykcyjnej opartej na sztucznej inteligencji. Obejmuje szereg technik, od obsługi brakujących wartości po usuwanie wartości odstających i nie tylko.

Wybór odpowiednich technik przetwarzania zależy od charakterystyki Twoich danych, a kluczem do skutecznego przetwarzania danych jest znajomość Twoich maszyn. Załóżmy, że masz zaszumione dane dotyczące wibracji. Znajomość zakresu częstotliwości zawierającego znaczniki awarii może pomóc w wyborze optymalnej strategii przetwarzania wstępnego.

Inżynieria funkcji

Inżynieria funkcji oznacza przekształcanie surowych danych w funkcje, które pomagają odróżnić normalne zachowanie od nieprawidłowego. Celem jest wydobycie odpowiednich informacji z danych, co ułatwi algorytmom ML identyfikację wzorców i relacji.

Można na przykład monitorować stan skrzyni biegów, korzystając z danych o wibracjach. Awarie skrzyni biegów powodują zmiany częstotliwości i wielkości drgań. W związku z tym częstotliwość szczytową i wielkość można wykorzystać do monitorowania stanu skrzyni biegów.

Poniżej przedstawiono niektóre typowe techniki stosowane w inżynierii cech.

• Agregacja: Łączenie wielu surowych punktów danych w celu utworzenia zagregowanych funkcji może zapewnić wyższy poziom widoku zachowania sprzętu.
• Analiza oparta na czasie: Dane szeregów czasowych często zawierają cenne wzorce czasowe. Tworzenie funkcji opartych na czasie, takich jak pora dnia, dzień tygodnia lub wzorce sezonowe, może pomóc w uchwyceniu powtarzających się zachowań w modelu.
• Analiza sygnału: zastosowanie technik przetwarzania sygnału może pomóc w wyodrębnieniu składowych częstotliwości lub wykryciu wzorców w danych szeregów czasowych.
• Analiza korelacji: ocena, które dane mają największy wpływ na dokładność przewidywań i wyeliminowanie tych punktów danych, które mają mniejsze znaczenie w przypadku uczenia modelu ze zbioru danych, pomaga skrócić czas potrzebny na ich uczenie.
• Techniki ekstrakcji cech specyficznych dla domeny: w niektórych przypadkach wiedza dziedzinowa może prowadzić do wyspecjalizowanych transformacji cech. Na przykład w przypadku sprzętu obrotowego przydatne mogą być funkcje oparte na analizie kolejności drgań.

Inżynieria cech będzie prawdopodobnie procesem wymagającym wielu iteracji. Często wraca się do tego kroku po wstępnej rundzie szkolenia i testowaniu modelu predykcyjnego pod kątem optymalnej wydajności.

Wybór modelu i szkolenie

W kolejnym kroku wybierasz optymalny model ML i szkolisz go na zebranych danych.

Wybór modelu

Wybór odpowiedniego algorytmu ML lub modelu predykcyjnego jest niezbędny w konkretnym przypadku użycia konserwacji predykcyjnej. Różne modele mają różne mocne i słabe strony, a wybór zależy od takich czynników, jak charakter danych, złożoność problemu i pożądany poziom interpretowalności.

Modele powszechnie stosowane w konserwacji predykcyjnej obejmują następujące modele.

• Regresja logistyczna: odpowiednia do problemów klasyfikacji binarnej – na przykład przewidywania, czy element wyposażenia ulegnie awarii, czy nie.
• Drzewa decyzyjne: Skuteczne w obsłudze zarówno danych kategorycznych, jak i liczbowych. Może uchwycić nieliniowe relacje między cechami.
• Losowy las: metoda zespołowa, która łączy wiele drzew decyzyjnych w celu zwiększenia dokładności i niezawodności.
• Maszyny wektorów nośnych (SVM): Przydatne w zadaniach klasyfikacyjnych, szczególnie w przypadku danych wielowymiarowych.

Szkolenie modelowe

Uczenie modeli polega na wykorzystaniu danych historycznych do nauczenia modelu konserwacji predykcyjnej ML rozpoznawania wzorców i relacji między funkcjami a zmienną docelową, taką jak awaria sprzętu. Zbiór danych jest podzielony na dwie części: zbiór uczący i zbiór testowy.

Model uczy się na podstawie danych szkoleniowych i potrafi przewidywać na podstawie wzorców zidentyfikowanych w procesie uczenia.

Po wyszkoleniu model jest poddawany testom na testowym zestawie danych. Walidacja modelu to kluczowy krok w ocenie skuteczności modelu w przypadku niewidocznych danych oraz w oszacowaniu jego mocy predykcyjnej.

Integracja i wdrożenie

Po zidentyfikowaniu odpowiedniego modelu, przeszkoleniu go i wygenerowaniu dokładnych prognoz nadszedł czas na wdrożenie go w życie poprzez integrację z systemem. W zależności od specyfiki oprogramowania do konserwacji predykcyjnej ML dostępnych jest kilka opcji wdrożenia.

• Wdrożenie w chmurze: wybierz wdrożenie w chmurze, jeśli masz do czynienia z dużymi ilościami danych przechowywanych w chmurze. Uruchamiając algorytmy ML bezpośrednio w chmurze, eliminujesz potrzebę przesyłania danych tam i z powrotem między maszynami lokalnymi a chmurą w celu prognozowania i monitorowania stanu. Usprawnia to proces konserwacji i zwiększa wydajność.
• Implementacja brzegowa: Alternatywnie można uruchomić algorytm na urządzeniach wbudowanych znajdujących się bliżej sprzętu. Takie podejście umożliwia natychmiastowe aktualizacje i powiadomienia o stanie sprzętu, bez żadnych opóźnień.
• Wdrożenie hybrydowe: możesz także wybrać kombinację chmury i urządzeń brzegowych. Wykorzystaj wbudowane urządzenia do wstępnego przetwarzania i wyodrębniania funkcji oraz uruchamiaj model predykcyjny w chmurze. W ten sposób zyskujesz to, co najlepsze z obu światów – wydajność związaną z wdrażaniem brzegowym i moc obliczeniową opartą na chmurze. Sprawdza się szczególnie dobrze w systemach takich jak odwierty naftowe czy silniki lotnicze, gdzie ciągła praca generuje ogromne ilości danych, co utrudnia przechowywanie lub transmisję na pokładzie ze względu na ograniczenia przepustowości i kosztów.

Wyzwania, którym należy stawić czoła po drodze

Wdrożenie rozwiązania w zakresie konserwacji predykcyjnej opartej na sztucznej inteligencji może wiązać się z pewnymi wyzwaniami. Oto niektóre typowe przeszkody.

• Starszy sprzęt: podłączanie i zbieranie danych ze starszego lub niekompatybilnego sprzętu może być wyzwaniem. Do zgromadzenia wymaganych danych może być konieczne zamontowanie czujników lub wykorzystanie bramek IoT.
• Ustalenie prawidłowych parametrów: Kluczowe znaczenie ma określenie najważniejszych parametrów do monitorowania dla każdego elementu wyposażenia. Wymaga to głębokiego zrozumienia maszyn i ich trybów awaryjnych, aby zapewnić dokładne prognozy.
• Jakość i dostępność danych: zapewnienie jakości i dostępności danych ma kluczowe znaczenie dla dokładnych prognoz. Niekompletne lub niewiarygodne dane mogą prowadzić do błędnych decyzji konserwacyjnych. Ustanowienie praktyk zarządzania danymi i inwestowanie w infrastrukturę danych to niezbędne kroki, aby stawić czoła temu wyzwaniu.

Ostatnie słowa

Konserwacja predykcyjna oparta na sztucznej inteligencji oferuje przełomową szansę dla firm działających w branżach wymagających dużego sprzętu lub zależnych od sprzętu. Przyjmując proaktywne podejście do konserwacji, organizacje mogą znacznie skrócić przestoje, zoptymalizować koszty konserwacji i zwiększyć efektywność operacyjną.

Niezależnie od tego, czy dostosowujesz gotowe oprogramowanie, czy budujesz niestandardowe rozwiązanie od podstaw, konserwacja predykcyjna ML może pomóc Ci uwolnić pełny potencjał Twojego sprzętu.

Skontaktuj się z naszym zespołem, aby poznać możliwości konserwacji predykcyjnej ML i podejmować świadome decyzje, które wyniosą Twoją firmę na nowy poziom.

Artykuł ten został pierwotnie opublikowany na stronie internetowej itrex.