Использование аналитики данных и машинного обучения для реализации предиктивного техобслуживания оборудования на производствах набирает обороты уже более десяти лет, однако последние достижения в области ИИ могут дать толчок к следующему значительному скачку в переходе от планового к предиктивному обслуживанию.
Предиктивное обслуживание позволяет заранее определить надвигающиеся неполадки и принять меры, чтобы пресечь возможные поломки в зародыше. Более эффективный мониторинг состояния оборудования помогает владельцам повысить производительность, прежде всего за счёт сокращения незапланированных простоев. По оценкам экспертов, такие сбои обычно обходятся заводам с традиционными программами техобслуживания в 5–20 % их производственной мощности.
В первые дни предиктивного обслуживания аналитикам приходилось вручную перебирать данные с оборудования в поисках знаков надвигающегося отказа.
В последнее время мощные алгоритмы всё активнее берут на себя эту тяжёлую работу: они анализируют данные оборудования, формируют на их основе индивидуальные панели мониторинга и помогают инженерам, руководителям цехов и другим ответственным лицам быстрее и эффективнее принимать решения
Системы последнего поколения по-прежнему основываются на анализе данных оборудования — от текущих эксплуатационных метрик до исторических записей — но ИИ находит закономерности, которые человек может упустить. Машинное обучение позволяет таким системам учиться на прошлом опыте и делать обоснованные предположения о том, когда оборудование может выйти из строя.
Предиктивное обслуживание обещает большие дивиденды. Чтобы подготовиться и извлечь максимальную выгоду, стоит:
• Определить критически важные активы и сформулировать измеримые цели. Какие отказы вызывают наибольшие простои? Какие KPI нужно отслеживать?
• Установить IoT-датчики для сбора данных в реальном времени. Какие параметры — например давление, температура, вибрация — лучше всего предсказывают сбои? Как обеспечить безопасную передачу данных?
• Внедрить ИИ-модели для предиктивного анализа и выявления признаков надвигающихся отказов. Какие методы машинного обучения подойдут лучше всего? Как организовать непрерывное обучение и донастройку моделей?
• Интегрировать выводы ИИ в рабочие процессы техобслуживания для автоматизации реакции. Какие механизмы будут запускать уведомления и заявки на ремонт?
Предиктивное обслуживание позволяет заранее определить надвигающиеся неполадки и принять меры, чтобы пресечь возможные поломки в зародыше. Более эффективный мониторинг состояния оборудования помогает владельцам повысить производительность, прежде всего за счёт сокращения незапланированных простоев. По оценкам экспертов, такие сбои обычно обходятся заводам с традиционными программами техобслуживания в 5–20 % их производственной мощности.
В первые дни предиктивного обслуживания аналитикам приходилось вручную перебирать данные с оборудования в поисках знаков надвигающегося отказа.
В последнее время мощные алгоритмы всё активнее берут на себя эту тяжёлую работу: они анализируют данные оборудования, формируют на их основе индивидуальные панели мониторинга и помогают инженерам, руководителям цехов и другим ответственным лицам быстрее и эффективнее принимать решения
Системы последнего поколения по-прежнему основываются на анализе данных оборудования — от текущих эксплуатационных метрик до исторических записей — но ИИ находит закономерности, которые человек может упустить. Машинное обучение позволяет таким системам учиться на прошлом опыте и делать обоснованные предположения о том, когда оборудование может выйти из строя.
Предиктивное обслуживание обещает большие дивиденды. Чтобы подготовиться и извлечь максимальную выгоду, стоит:
• Определить критически важные активы и сформулировать измеримые цели. Какие отказы вызывают наибольшие простои? Какие KPI нужно отслеживать?
• Установить IoT-датчики для сбора данных в реальном времени. Какие параметры — например давление, температура, вибрация — лучше всего предсказывают сбои? Как обеспечить безопасную передачу данных?
• Внедрить ИИ-модели для предиктивного анализа и выявления признаков надвигающихся отказов. Какие методы машинного обучения подойдут лучше всего? Как организовать непрерывное обучение и донастройку моделей?
• Интегрировать выводы ИИ в рабочие процессы техобслуживания для автоматизации реакции. Какие механизмы будут запускать уведомления и заявки на ремонт?