Представляем будущее машинного обучения для предиктивного обслуживания

Прогностическое обслуживание — это основанный на данных подход к обслуживанию вашего оборудования, активов и зданий. При эффективном внедрении прогностическое обслуживание может помочь вашим бригадам по обслуживанию оставаться на несколько шагов впереди проблем, что означает большую производительность и радикальное сокращение дорогостоящих незапланированных простоев.

Прогностическое обслуживание не ново. Этот подход набирает популярность в течение последних нескольких десятилетий. Сегодня достижения в области искусственного интеллекта (ИИ) уже начинают выводить прогностическое обслуживание на новый уровень. Но в конечном итоге машинное обучение (МО) скорее всего принесет новую революцию в обслуживании.

Что такое профилактическое обслуживание?

Предиктивное обслуживание — это быстрорастущий проактивный подход к техническому обслуживанию, который сочетает в себе мониторинг состояния и анализ данных для прогнозирования (и предотвращения) отказов до их возникновения.

Подход основан на использовании устройств промышленного Интернета вещей (IIoT), таких как датчики мониторинга состояния, для сбора данных об изменениях уровней вибрация, звук и температура, все из которых являются ключевыми показателями работоспособности и производительности активов. Сравнение данных в реальном времени с историческими данными вашего оборудования позволяет группам технического обслуживания быстро выявлять ранние признаки проблемы.

Чем больше у вас данных, тем точнее вы можете определить дефекты в вашем оборудовании и устранить их до того, как они превратятся в более серьезные проблемы. При наличии ранних предупреждающих сигналов ваши бригады по техническому обслуживанию могут приступить к работе и выполнить необходимый ремонт, например, затянуть или заменить ослабленные или изношенные компоненты машины.

Как предиктивное обслуживание сокращает время простоя?

Прогностическое обслуживание может исключить неожиданные поломки, заранее решая мелкие проблемы обслуживания, прежде чем они выйдут из-под контроля. Во многих случаях прогностическое обслуживание также может избавить вас от необходимости проводить ручные проверки, поскольку технология постоянно отслеживает ваши активы на предмет признаков работоспособности, передавая эти данные вашим группам по обслуживанию в режиме реального времени и оповещая обслуживающий персонал, когда требуется их немедленное внимание.

Сегодня искусственный интеллект уже обещает сделать профилактическое обслуживание более эффективно, помогая командам анализировать данные о состоянии машин и давать рекомендации, чтобы команды могли максимизировать время безотказной работы машин и оптимизировать графики обслуживания. Но в будущем машинное обучение может открыть еще больше возможностей.

Что такое машинное обучение для предиктивного обслуживания?

Машинное обучение — это подмножество искусственного интеллекта, которое позволяет компьютерам имитировать определенные аспекты человеческого интеллекта. Машинное обучение, вероятно, никогда не заменит человеческий мозг, но оно невероятно мощно для автоматизации определенных задач, особенно для быстрого и точного анализа больших объемов данных. Алгоритмы машинного обучения уже преуспеть в индуктивном рассуждении, или делать выводы на основе прошлых показателей. Сегодня это не так легкодоступно, но эти возможности могут сделать машинное обучение естественным инструментом для приложений предиктивного обслуживания.

Короче говоря, программное обеспечение машинного обучения может «считывать» горы данных очень быстро, гораздо быстрее, чем это может сделать человек. Затем оно может организовать эту информацию и выявить закономерности. Со временем и при наличии достаточного количества данных алгоритмы машинного обучения потенциально могли бы делать высокоточные прогнозы на основе этих данных.

Что это означает для предиктивного обслуживания? Это означает, что — когда-нибудь в будущем — как только программное обеспечение соберет достаточно данных о базовой производительности и условиях эксплуатации машин, МО может автоматически определять вибрации, звуки и/или температурные паттерны, которые указывают на то, что деталь близка к поломке, и предсказывать, когда оборудование нуждается в обслуживании. Машинное обучение также обладает способностью к самокоррекции и постоянному совершенствованию. С точки зрения обслуживания это будет означать, что прогнозы алгоритма фактически получают better и становятся более точными с течением времени, поскольку программное обеспечение продолжает собирать и анализировать данные с ваших машин.

Как машинное обучение для предиктивного обслуживания в конечном итоге улучшит ваши машины

Прогностическое обслуживание состоит из двух основных компонентов. Первый компонент — это мониторинг состояния, который относится к процессу постоянного сбора данных о состоянии вашего оборудования. Второй компонент — это анализ данных или их прочесывание для поиска индикаторов работоспособности и производительности ваших активов.

До недавнего времени техникам приходилось собирать данные о состоянии машин вручную, и они представляли собой лишь моментальный снимок определенного момента времени. Затем специалистам по техническому обслуживанию приходилось просеивать все данные и осмысливать их. Сегодня устройства IoT могут собирать и передавать эти данные автоматически, без необходимости в ручных, подверженных ошибкам методах сбора данных. Оттуда программное обеспечение машинного обучения может анализировать данные и использовать их для составления точных прогнозов на основе условий в реальном времени.

Машинное обучение отлично подходит для сбора данных с помощью IoT. Технология IoT означает, что данные можно собирать в больших объемах, чем когда-либо прежде. Она также устраняет человеческую ошибку, которая раньше мешала хранить эти данные. Но все эти данные могут быть подавляющими. На самом деле, у многих современных предприятий больше данных, чем они умеют использовать.

Программное обеспечение на базе МО решает эту проблему. Алгоритмы МО могут принимать огромные объемы данных и быстро их осмысливать. Они используют эти данные, чтобы придумать предписывающая аналитикаили основанные на данных идеи, необходимые для успешного прогнозирования проблем.

Подготовка к будущему машинного обучения для предиктивного обслуживания

Машинное обучение опирается на данные, чтобы быть успешным. Если вы когда-нибудь захотите использовать МО, вашим первым шагом должно стать начало сбора данных путем установки датчиков для отслеживания изменений в уровнях вибрации вашего оборудования, уровнях температуры, энергопотреблении и аудиовыходах.

Машинное обучение — сложная технология, и ее правильное внедрение, скорее всего, потребует экспертных знаний еще некоторое время. Важно работать с надежным партнером, имеющим опыт использования технологии МО наряду с предиктивным обслуживанием. В конечном счете, предиктивное обслуживание и МО могут исключить догадки из обслуживания, так что команды смогут наслаждаться большим временем безотказной работы и большей производительностью на протяжении всех операций.