A nagy leállások szezonjában – nyáron – sok előrejelző karbantartási tevékenységre került sor. Ez az az évszak, amikor a raktárak és a gyártók bezárnak, így minden gépet alaposan ellenőrizni lehet. Most már gördülékenyebben és hatékonyabban végezhető az ellenőrzés. A digitalizációnak köszönhetően a karbantartás egyszerűbb és hatékonyabb.
Mesterséges intelligencia és gépi tanulás
A mesterséges intelligencia jelenlegi gyors fejlődésével óriási lehetőségek rejlenek a prediktív karbantartással való felhasználásában. A mesterséges intelligencia szinte minden ágazatra hatással van, és nem újdonság a gyártásban, hanem az ipar 4.0 termelését fokozza, és kulcsfontosságúvá válik az ipar 5.0- ban. Gyakori a szervezetek biztonsági rendszereiben is .
Egyre nagyobb az érdeklődés az iránt, hogy ezek a technológiák hogyan használhatók adatok elemzésére, anomáliák észlelésére és a berendezések meghibásodásának előrejelzésére. Az AI és a gépi tanulás (ML) javítja a prediktív karbantartást az adatelemzés automatizálásával, az anomáliák és a korai figyelmeztetések észlelésével, a pontos előrejelzésekkel, a karbantartási ütemtervek optimalizálásával, a döntéstámogatás biztosításával, valamint a folyamatos tanulással és a teljesítmény javításával.
Prediktív elemzés: AI, IoT és Big Data
A több elemzésnek köszönhetően javíthatja az adatfeldolgozást. A big data technológiák lehetővé teszik a különféle forrásokból gyűjtött nagy mennyiségű adat tárolását, feldolgozását és elemzését, például érzékelőkből, karbantartási feljegyzésekből és történeti adatokból. A prediktív analitikai technikák ezeket az adatokat felhasználva azonosítják a mintákat, összefüggéseket és anomáliákat, így betekintést nyújtanak a berendezések állapotába és teljesítményébe.
A StartUs insights szerint a big data platformok növelik a rendszerállapot-feltételek átláthatóságát. Ez lehetővé teszi a pontos modellezést és a sikeres előrejelzéseket azáltal, hogy hatalmas adatkészletekben keresi a mintákat. Ezek az adatközpontú előrejelzések olyan éleslátású információkat kínálnak, amelyek elősegítik az üzleti döntések gyorsabb és pontosabb meghozatalát.
Ipari dolgok internete
Az ipari dolgok internete (IIoT), mint egy nagyobb IoT részhalmaza, egy másik technológia, amely megváltoztatja a vállalatok prediktív karbantartási megközelítését. Az olyan ipari alkalmazások speciális igényeire összpontosít, mint a gyártás, az olaj- és gázipar, valamint a közművek.
Az automatizált, IIoT-vezérelt prediktív karbantartási rendszerek IIoT-érzékelői felhasználhatók a gép működési állapotával kapcsolatos problémák, például rezgés, hőmérséklet-ingadozás vagy az alkatrészek kopási mintáinak felderítésére. A belső érzékelők valós idejű adatokat tudnak gyűjteni a gépekről és berendezésekről, amelyek segítségével előre jelezhetik a berendezés meghibásodását, mielőtt az bekövetkezne.
Digitális ikrek
A digitális ikrek technológia növekvő ágazat a termelésben és az egészségügyben , de kulcsfontosságú a prediktív karbantartásban is. A digitális iker egy fizikai eszköz vagy rendszer virtuális másolata, amely valós időben szimulálja annak viselkedését, teljesítményét és jellemzőit.
A prediktív karbantartás során a digitális ikrek értékes eszközt jelentenek a karbantartó csapatok számára, segítik őket az eszközök proaktív kezelésében, optimalizálják a karbantartási tevékenységeket, és javítják az eszközök általános teljesítményét és megbízhatóságát. Valós idejű monitorozást, prediktív elemzést, állapotfigyelést, anomáliák észlelését, karbantartási stratégiák optimalizálását, mi lenne, ha elemzést és szimulációt, képzést és tudástranszfert biztosítanak, és lehetővé teszik a folyamatos fejlesztést.
A digitális ikeralkalmazások legnagyobb előnyei a gyorsabb kockázatértékelés, a prediktív karbantartás, a valós idejű monitorozás, a jobb együttműködés és a döntéshozatal.
Vizualizációs technológiák
A kiterjesztett valóság (AR) és a virtuális valóság (VR) értékes előnyöket kínál az előrejelző karbantartáshoz. Az a tény, hogy immár a vezeték nélküli mérések, okostelefonok, okosszemüvegek és felhőalapú számítástechnika segítségével megjelenítheti a malomjavításokat, drasztikusan megváltoztatja a karbantartási eljárást. Lehetőséget nyit a most kezdődő karbantartási problémák azonnali megjelenítésére és javítására, a forgácsszállítóktól a csomagolósorig.
A magával ragadó technológiák nemcsak javíthatják a prediktív karbantartást azáltal, hogy lehetővé teszik a vizualizációt és a szimulációt, hanem segítséget nyújtanak a távoli segítségnyújtásban, az interaktív karbantartási eljárásokban, a magával ragadó képzési tapasztalatokban, a távoli berendezések megfigyelésében, a digitális ikrekkel való integrációban, valamint a jobb dokumentációban és tudáskezelésben.
A prediktív karbantartás fejlődése
Az IIoT, a mesterséges intelligencia és az ML, a nagy adatelemzés és a digitális ikrekkel a prediktív karbantartás jövője sokkal könnyebb lesz. Ezek a trendek lehetővé teszik a szervezetek számára, hogy a reaktív karbantartási stratégiákról a proaktív karbantartási stratégiákra térjenek át, ugyanakkor csökkentik a költségeket, javítják az eszközök megbízhatóságát és növelik a működési hatékonyságot.
