تعمیر و نگهداری پیش‌بینی‌کننده عملیات را متحول می‌کند

امروزه صنایع به طور مداوم برای حفظ قابلیت اطمینان تجهیزات، کاهش هزینه های تعمیر و نگهداری، بهبود ایمنی و جلوگیری از خرابی تجهیزات پرهزینه مبارزه می کنند. استراتژی‌های تعمیر و نگهداری سنتی اغلب بر رویکردهای واکنشی تکیه می‌کنند و مشکلات را تنها پس از خراب شدن ماشین‌آلات برطرف می‌کنند. اما با توجه به اینکه هوش مصنوعی و یادگیری ماشین؛ آینده تعمیر و نگهداری را هدایت می‌کنند، کسب‌وکارها به سمت استراتژی‌های نگهداری پیش‌بینی‌کننده و نگهداری تجویزی می‌روند تا از شکست‌ها جلوتر بمانند و عملیات را به خوبی اجرا کنند.
قدرت نگهداری پیش بینی و تجویزی
هر کسب‌وکاری درد ناشی از خرابی غیرمنتظره تجهیزات را می‌داند . عملیات متوقف می‌شود، ضرب‌الاجل‌ها از دست می‌روند، حوادث ایمنی رخ می‌دهند و هزینه‌ها سر به فلک می‌کشد. برای صنایعی مانند تولید، مراقبت های بهداشتی و انرژی، این زمان از کار افتادگی فقط به معنای یک سکسکه موقت نیست. منجر به خسارات مالی قابل توجه، کاهش بهره وری و حتی خطرات ایمنی می شود.
تعمیر و نگهداری پیش‌بینی‌کننده راه‌حلی را با استفاده از تجزیه و تحلیل مبتنی بر هوش مصنوعی و داده‌های بلادرنگ برای پیش‌بینی احتمال خرابی تجهیزات ارائه می‌دهد. با تجزیه و تحلیل داده‌های حسگرهای اینترنت اشیا، گزارش‌های عملکرد ماشین و سایر سیستم‌ها، تجزیه و تحلیل پیش‌بینی‌کننده هشدارهای اولیه در مورد خرابی تجهیزات احتمالی ارائه می‌کند و به کسب‌وکارها اجازه می‌دهد تا قبل از وقوع خرابی، تعمیرات را برنامه‌ریزی کنند. این رویکرد پیشگیرانه زمان خرابی را به حداقل می رساند و به جلوگیری از اختلالات کمک می کند.
اما با نگهداری تجویزی، که فراتر از پیش‌بینی خرابی‌ها است، بهتر می‌شود. تجزیه و تحلیل تجویزی بهترین اقدام را برای رفع مشکل توصیه می‌کند . چه تنظیمات دستگاه، سفارش یک قطعه یدکی، یا برنامه‌ریزی زمان یک تکنسین. این امر تضمین می کند که هر مداخله به موقع و کارآمد است، هزینه ها را کاهش می دهد و زمان کارکرد دستگاه را به حداکثر می رساند.
چرا از کار افتادن تجهیزات یک قاتل تجاری است؟
بیایید نگاهی عمیق تر به تأثیر خرابی تجهیزات بیندازیم. هر دقیقه از کار افتادگی منجر به از دست دادن مستقیم درآمد و بهره‌وری می‌شود، اما منجر به هزینه‌های نگهداری بالاتر، تجهیزات آسیب‌دیده، خطر آسیب و تاخیر در سفارش‌ها می‌شود. برای صنایعی که برای کار به ماشین آلات وابسته هستند – چه تجهیزات کارخانه، دستگاه های بهداشتی و چه نیروگاه ها – زمان از کار افتادن ضربه مستقیمی به سودآوری وارد می کند.
تعمیر و نگهداری واکنشی اغلب بسیار دیر انجام می شود – وقتی یک ماشین خراب می شود، آسیب وارد می شود. اما با تعمیر و نگهداری پیش بینی شده، کسب و کارها می توانند از این شکست ها به طور کلی جلوگیری کنند. با استفاده از استراتژی‌های تعمیر و نگهداری مبتنی بر هوش مصنوعی، سازمان‌ها می‌توانند از واکنش به خرابی‌ها به پیش‌بینی و پیشگیری از آن‌ها حرکت کنند.
کاهش 30 تا 50 درصدی خرابی‌ها تنها آغاز کار است. کسب‌وکارهایی که از یادگیری ماشینی در تعمیر و نگهداری استفاده می‌کنند، طول عمر دارایی‌های حیاتی را 20 تا 40 درصد افزایش می‌دهند و هزینه‌ها را تا 40 درصد کاهش می‌دهند. این پس انداز سریع جمع می شود و سودآوری را بهبود می بخشد و در عین حال عملکردها را روان نگه می دارد و بازده ده برابری را به همراه دارد.
چالش فنی اجرای تعمیر و نگهداری پیش‌بینی‌کننده و تجویزی
در حالی که مزایای نگهداری پیش بینی شده واضح است، اجرای آن با چالش های فنی همراه است. کسب‌وکارها حجم عظیمی از داده‌ها را از حسگرهای اینترنت اشیا، لاگ‌های ماشینی و سیستم‌های مانیتورینگ بلادرنگ تولید می‌کنند. چالش کلیدی یکپارچه سازی این داده ها و پردازش آن به اندازه کافی سریع برای ایجاد بینش مفید است.
اینجاست که تعمیر و نگهداری مبتنی بر هوش مصنوعی واقعاً می درخشد. با کمک تجزیه و تحلیل پیش بینی و یادگیری ماشینی، شرکت ها می توانند جریان های گسترده ای از داده ها را در زمان واقعی تجزیه و تحلیل کنند. با این حال، چالش این است که اطمینان حاصل شود که این مدل ها با تغییر تجهیزات در طول زمان دقیق و سازگار باقی می مانند. یکپارچه سازی مداوم داده ها، تجزیه و تحلیل بلادرنگ و آموزش مدل دقیق برای موفقیت سیستم های تعمیر و نگهداری پیش بینی و تجویزی ضروری است.
علاوه بر این، کسب‌وکارها برای مدیریت داده‌های در حال رشد از عملیات در حال گسترش خود به مقیاس‌پذیری نیاز دارند. چه با هزاران حسگر اینترنت اشیا در کارخانه‌های متعدد یا دستگاه‌های پزشکی که میلیون‌ها نقطه داده را تولید می‌کنند سر و کار داشته باشید، سیستم شما باید بدون به خطر انداختن سرعت یا دقت، مقیاس‌پذیر شود. در نهایت، نگرانی‌های مربوط به امنیت داده‌ها و حریم خصوصی نیز باید مورد توجه قرار گیرد، به‌ویژه زمانی که با اطلاعات عملیاتی حساس سروکار داریم.
داستان‌های موفقیت در نگهداری پیش‌بینی‌کننده در دنیای واقعی
فیلیپس
فیلیپس با یک چالش با قابلیت اطمینان تجهیزات پزشکی مواجه شد. فیلیپس با پیاده سازی پایگاه داده تحلیل متن باز ، زمان از کار افتادن تجهیزات را 30 درصد کاهش داد و نرخ رفع مشکل برای اولین بار را به 84 درصد افزایش داد، در حالی که 20 درصد از مشکلات را قبل از اینکه حتی مشتریان را تحت تأثیر قرار دهد شناسایی کرد. این رویکرد پیشگیرانه تضمین می کند که متخصصان پزشکی می توانند بدون خطر خرابی برنامه ریزی نشده به دستگاه های حیاتی اعتماد کنند.
کانر برمز
کانر برمز که پیشرو در سیستم های ترمز برای وسایل نقلیه ریلی و تجاری است، نیاز به بینش در زمان واقعی در مورد عملکرد ناوگان خود داشت. آنها با استفاده ازهوش مصنوعی، هزینه های نگهداری را تا 20 درصد کاهش دادند و طول عمر تجهیزات خود را افزایش دادند. این به آنها اجازه داد تا با پرداختن به مسائل تعمیر و نگهداری پیش از تشدید آنها، در عرض 2 تا 4 سال به بازگشت سرمایه قابل توجهی دست یابند.
اچ پی
با رشد 600 درصدی مشتریان اچ پی، به یک راه حل مقیاس پذیر برای مدیریت هجوم داده ها از سیستم های ذخیره سازی خود نیاز داشت. با پیاده‌سازی متن باز، زمان‌های پرس و جو را 50 تا 83 درصد کاهش دادند و بینش‌های بی‌درنگ سیستم را امکان‌پذیر کردند. آنها همچنین موارد پشتیبانی را تا 86٪ کاهش دادند و سالانه 19٪ تماس کمتر با پشتیبانی مشتری را مشاهده کردند که رضایت مشتری را تا حد زیادی بهبود بخشید.