Wyobrażanie sobie przyszłości uczenia maszynowego w zakresie konserwacji predykcyjnej

Konserwacja predykcyjna to podejście oparte na danych do konserwacji sprzętu, aktywów i budynków. Skutecznie wdrożona konserwacja predykcyjna może pomóc zespołom konserwacyjnym wyprzedzać problemy o kilka kroków, co oznacza większą produktywność i drastyczną redukcję kosztownych nieplanowanych przestojów.

Konserwacja predykcyjna nie jest niczym nowym. Podejście to zyskuje na popularności od kilku ostatnich dekad. Obecnie postęp w dziedzinie sztucznej inteligencji (AI) już zaczyna przenosić konserwację predykcyjną na wyższy poziom. Jednak ostatecznie uczenie maszynowe (ML) prawdopodobnie przyniesie nową rewolucję w konserwacji.

Co to jest konserwacja predykcyjna?

Konserwacja predykcyjna jest szybko rozwijającą się, proaktywną metodą konserwacji, łączącą monitorowanie stanu i analizę danych w celu przewidywania (i zapobiegania) awarii zanim wystąpią.

Podejście to opiera się na urządzeniach Przemysłowego Internetu Rzeczy (IIoT), takich jak czujniki monitorujące stan, w celu zbierania danych o zmianach poziomów wibracja, dźwięk i temperatura, które są kluczowymi wskaźnikami kondycji i wydajności aktywów. Porównywanie danych w czasie rzeczywistym z danymi historycznymi sprzętu pozwala zespołom konserwacyjnym szybko identyfikować wczesne oznaki problemu.

Im więcej danych posiadasz, tym dokładniej możesz zlokalizować wady swojego sprzętu i rozwiązać je, zanim staną się większymi problemami. Dzięki wczesnym sygnałom ostrzegawczym Twoje zespoły konserwacyjne mogą wejść i dokonać niezbędnych napraw, takich jak dokręcenie lub wymiana luźnych lub zużytych elementów maszyny.

W jaki sposób konserwacja predykcyjna skraca czas przestoju?

Konserwacja predykcyjna może wyeliminować nieoczekiwane awarie poprzez proaktywne rozwiązywanie drobnych problemów konserwacyjnych, zanim wyjdą spod kontroli. W wielu przypadkach konserwacja predykcyjna może również oszczędzić Ci kłopotu z przeprowadzaniem ręcznych inspekcji, ponieważ technologia ta stale monitoruje Twoje aktywa pod kątem oznak zdrowia, przesyła te dane do zespołów konserwacyjnych w czasie rzeczywistym i powiadamia personel konserwacyjny, gdy wymagana jest ich szybka uwaga.

Już dziś sztuczna inteligencja obiecuje, że... konserwacja predykcyjna bardziej efektywne, pomagając zespołom analizować dane o stanie maszyn i formułować zalecenia, dzięki czemu zespoły mogą maksymalizować czas sprawności maszyn i optymalizować harmonogramy konserwacji. Jednak w przyszłości uczenie maszynowe może odblokować jeszcze więcej możliwości.

Czym jest uczenie maszynowe w konserwacji predykcyjnej?

Uczenie maszynowe to podzbiór sztucznej inteligencji, który pozwala komputerom naśladować pewne aspekty ludzkiej inteligencji. Uczenie maszynowe prawdopodobnie nigdy nie zastąpi ludzkiego mózgu, ale jest niezwykle potężne w automatyzacji niektórych zadań, zwłaszcza w szybkiej i dokładnej analizie dużych wolumenów danych. Algorytmy uczenia maszynowego już wyróżniać się w rozumowaniu indukcyjnymlub wyciąganie wniosków na podstawie wyników z przeszłości. Obecnie nie jest to łatwo dostępne, ale te możliwości mogą sprawić, że uczenie maszynowe stanie się naturalnym wyborem dla aplikacji konserwacji predykcyjnej.

Krótko mówiąc, oprogramowanie do uczenia maszynowego może „odczytać” góry danych bardzo szybko, znacznie szybciej niż człowiek. Następnie może uporządkować te informacje i zidentyfikować wzorce. Z czasem i przy wystarczającej ilości danych algorytmy uczenia maszynowego mogłyby potencjalnie tworzyć bardzo dokładne prognozy na podstawie tych danych.

Co to oznacza dla konserwacji predykcyjnej? Oznacza to, że — pewnego dnia w przyszłości — gdy oprogramowanie zbierze wystarczającą ilość danych o bazowej wydajności i warunkach pracy maszyn, ML może automatycznie identyfikować wzorce wibracji, dźwięku i/lub temperatury, które wskazują, że część jest bliska awarii i przewidywać, kiedy sprzęt wymaga serwisu. Uczenie maszynowe ma również zdolność do samokorygowania i ciągłego doskonalenia. Z perspektywy konserwacji oznaczałoby to, że przewidywania algorytmu faktycznie lepszy i będą coraz dokładniejsze w miarę upływu czasu i gromadzenia oraz analizowania przez oprogramowanie danych z Twoich maszyn.

Jak uczenie maszynowe w celu predykcyjnej konserwacji ostatecznie ulepszy Twoje maszyny

Konserwacja predykcyjna ma dwa podstawowe komponenty. Pierwszym komponentem jest monitorowanie stanu, które odnosi się do procesu ciągłego zbierania danych o stanie Twojego sprzętu. Drugim komponentem jest analiza danych lub przeszukiwanie tych danych w celu znalezienia wskaźników kondycji i wydajności Twoich aktywów.

Do niedawna technicy musieli ręcznie zbierać dane o stanie maszyny i były one jedynie migawką punktu w czasie. Następnie specjaliści ds. konserwacji musieli przeszukiwać wszystkie dane i nadawać im sens. Obecnie urządzenia IoT mogą zbierać i przesyłać te dane automatycznie, bez konieczności stosowania ręcznych, podatnych na błędy metod zbierania danych. Następnie oprogramowanie do uczenia maszynowego może analizować dane i wykorzystywać je do dokonywania dokładnych prognoz w oparciu o warunki w czasie rzeczywistym.

Uczenie maszynowe doskonale nadaje się do gromadzenia danych zasilanych przez IoT. Technologia IoT oznacza, że ​​dane można gromadzić w większych ilościach niż kiedykolwiek wcześniej. Eliminuje również błędy ludzkie, które kiedyś przeszkadzały w przechowywaniu tych danych. Ale wszystkie te dane mogą być przytłaczające. W rzeczywistości wiele nowoczesnych firm ma więcej danych, niż wie, jak wykorzystać.

Oprogramowanie oparte na uczeniu maszynowym rozwiązuje ten problem. Algorytmy uczenia maszynowego mogą pobierać ogromne ilości danych i szybko je rozumieć. Wykorzystują te dane, aby tworzyć analizy nakazowelub oparte na danych informacje niezbędne do skutecznego przewidywania problemów.

Przygotowanie się na przyszłość uczenia maszynowego w zakresie konserwacji predykcyjnej

Uczenie maszynowe opiera się na danych, aby odnieść sukces. Jeśli jesteś zainteresowany korzystaniem z ML pewnego dnia, pierwszym krokiem powinno być rozpoczęcie zbierania danych poprzez zainstalowanie czujników w celu monitorowania zmian w poziomach wibracji, poziomach temperatury, zużyciu energii i wyjściach audio Twojego sprzętu.

Uczenie maszynowe to złożona technologia, a jej prawidłowe wdrożenie prawdopodobnie będzie wymagało jeszcze przez jakiś czas specjalistycznej wiedzy. Ważne jest, aby współpracować z zaufanym partnerem, który ma doświadczenie w korzystaniu z technologii ML wraz z konserwacją predykcyjną. Ostatecznie konserwacja predykcyjna i ML mogą wyeliminować zgadywanie z konserwacji, dzięki czemu zespoły będą cieszyć się dłuższym czasem sprawności i większą produktywnością w trakcie operacji.