Een toekomst met machine learning voor voorspellend onderhoud voorstellen

Predictief onderhoud is een datagestuurde aanpak voor het onderhouden van uw apparatuur, activa en gebouwen. Wanneer het effectief wordt geïmplementeerd, kan predictief onderhoud uw onderhoudsteams helpen om problemen een paar stappen voor te blijven, wat een hogere productiviteit en een drastische vermindering van kostbare ongeplande downtime betekent.

Predictief onderhoud is niet nieuw. De aanpak wint al tientallen jaren aan populariteit. Tegenwoordig beginnen ontwikkelingen in kunstmatige intelligentie (AI) voorspellend onderhoud al naar een hoger niveau te tillen. Maar uiteindelijk zal machine learning (ML) waarschijnlijk een nieuwe revolutie in onderhoud teweegbrengen.

Wat is voorspellend onderhoud?

Predictief onderhoud is een snelgroeiende proactieve aanpak van onderhoud, waarbij toestandsbewaking en gegevensanalyse worden gecombineerd om storingen te voorspellen (en te helpen voorkomen) voordat ze optreden.

De aanpak is gebaseerd op apparaten voor het Industrial Internet of Things (IIoT), zoals sensoren voor conditiebewaking, om gegevens te verzamelen over veranderingen in de niveaus van vibratie, geluid en temperatuur, die allemaal belangrijke indicatoren zijn voor de gezondheid en prestaties van activa. Door realtimegegevens te vergelijken met de historische gegevens van uw apparatuur, kunnen onderhoudsteams snel vroege tekenen van een probleem identificeren.

Hoe meer gegevens u hebt, hoe nauwkeuriger u defecten in uw apparatuur kunt vaststellen en oplossen voordat ze grotere problemen worden. Met vroege waarschuwingssignalen kunnen uw onderhoudsteams de nodige reparaties uitvoeren, zoals het vastdraaien of vervangen van losse of versleten machineonderdelen.

Hoe vermindert voorspellend onderhoud de uitvaltijd?

Predictief onderhoud kan onverwachte storingen voorkomen door proactief kleine onderhoudsproblemen op te lossen voordat ze uit de hand lopen. In veel gevallen kan voorspellend onderhoud u ook de moeite besparen om handmatige inspecties uit te voeren, omdat de technologie uw activa voortdurend controleert op tekenen van gezondheid, die gegevens in realtime naar uw onderhoudsteams verzendt en onderhoudspersoneel waarschuwt wanneer hun snelle aandacht vereist is.

Tegenwoordig belooft kunstmatige intelligentie al om voorspellend onderhoud effectiever, helpt teams om machineconditiegegevens te analyseren en aanbevelingen te doen, zodat teams de uptime van machines kunnen maximaliseren en onderhoudsschema's kunnen optimaliseren. Maar in de toekomst zou machine learning nog meer mogelijkheden kunnen ontsluiten.

Wat is machine learning voor voorspellend onderhoud?

Machine learning is een subset van kunstmatige intelligentie, waarmee computers bepaalde aspecten van menselijke intelligentie kunnen imiteren. Machine learning zal het menselijk brein waarschijnlijk nooit vervangen, maar het is ongelooflijk krachtig voor het automatiseren van bepaalde taken, met name het snel en nauwkeurig analyseren van grote hoeveelheden data. Machine learning-algoritmen excelleren in inductief redeneren, of conclusies trekken op basis van eerdere prestaties. Het is vandaag de dag niet direct beschikbaar, maar deze mogelijkheden kunnen machine learning een natuurlijke fit maken voor predictieve onderhoudstoepassingen.

Kort gezegd kan machine learning software bergen data heel snel “lezen”, veel sneller dan een mens dat zou kunnen. Het kan die informatie vervolgens ordenen en patronen identificeren. Na verloop van tijd en met voldoende data zouden machine learning algoritmes potentieel zeer nauwkeurige voorspellingen kunnen doen op basis van die data.

Wat betekent dit voor predictief onderhoud? Het betekent dat — ooit in de toekomst — zodra de software voldoende gegevens heeft verzameld over de basisprestaties en bedrijfsomstandigheden van machines, ML automatisch de trillings-, geluids- en/of temperatuurpatronen kan identificeren die aangeven dat een onderdeel bijna kapotgaat en kan voorspellen wanneer apparatuur onderhoud nodig heeft. Machine learning heeft ook de mogelijkheid om zichzelf te corrigeren en continu te verbeteren. Vanuit een onderhoudsperspectief zou dat betekenen dat de voorspellingen van het algoritme daadwerkelijk beter en nauwkeuriger naarmate de software meer gegevens van uw machines verzamelt en analyseert.

Hoe machine learning voor voorspellend onderhoud uiteindelijk uw machines zal verbeteren

Predictief onderhoud heeft twee basiscomponenten. De eerste component is conditiebewaking, wat verwijst naar het proces van het continu verzamelen van gegevens over de conditie van uw apparatuur. De tweede component is data-analyse, of het doorzoeken van die gegevens om indicatoren te vinden van de gezondheid en prestaties van uw activa.

Tot voor kort moesten technici handmatig gegevens over de gezondheid van machines verzamelen en waren ze slechts een momentopname. Vervolgens moesten onderhoudsprofessionals alle gegevens doorspitten en er zin van maken. Tegenwoordig kunnen IoT-apparaten deze gegevens automatisch verzamelen en verzenden, zonder dat er handmatige, foutgevoelige methoden voor gegevensverzameling nodig zijn. Van daaruit kan machine learning-software de gegevens analyseren en gebruiken om nauwkeurige voorspellingen te doen op basis van realtime-omstandigheden.

Machine learning is een geweldige match voor IoT-aangedreven dataverzameling. IoT-technologie betekent dat data in grotere hoeveelheden dan ooit tevoren kan worden verzameld. Het elimineert ook de menselijke fout die vroeger in de weg zat bij het opslaan van die data. Maar al die data kan overweldigend zijn. Sterker nog, veel moderne bedrijven hebben meer data dan ze weten te gebruiken.

ML-aangedreven software lost dat probleem op. ML-algoritmen kunnen enorme hoeveelheden data verwerken en er snel zin van maken. Ze gebruiken die data om prescriptieve analysesof datagestuurde inzichten die u nodig hebt om problemen succesvol te voorspellen.

Voorbereiding op de toekomst van machine learning voor voorspellend onderhoud

Machine learning is afhankelijk van data om succesvol te zijn. Als u geïnteresseerd bent in het gebruik van ML, moet u als eerste stap beginnen met het verzamelen van data door sensoren te installeren om veranderingen in de trillingsniveaus, temperatuurniveaus, stroomverbruik en audio-uitgangen van uw apparatuur te monitoren.

Machine learning is een complexe technologie en het correct implementeren ervan zal waarschijnlijk nog wel even expertise vergen. Het is belangrijk om samen te werken met een betrouwbare partner die ervaring heeft met het gebruik van ML-technologie naast predictief onderhoud. Uiteindelijk kunnen predictief onderhoud en ML het giswerk uit onderhoud halen, zodat teams meer uptime en een hogere productiviteit in de hele operatie hebben.