Conţinut
Î:
Cum poate învăța mașina să ajute la procesele de întreținere, reparare și revizuire (MRO)?
A:
Învățarea automată poate ajuta atât cu întreținerea predictivă, cât și regulată, precum și cu procesele generale de întreținere, reparare și revizuire (MRO) pe care companiile le folosesc pentru a-și susține și păstra activele, cum ar fi vehicule, echipamente și alte elemente utile.
În general, planurile structurate de întreținere, reparație și revizuire beneficiază de tot felul de practici de agregare și analiză a datelor. Învățarea automată conduce multe dintre noile instrumente și platforme care lucrează la probleme specifice MRO pentru a ajuta companiile să inoveze și să facă întreținerea generală mai eficientă și mai eficientă.
Un mod esențial de a ajuta învățarea mașină cu MRO este acela de a construi precizia predictivă.
Un articol Forbes, „10 Moduri Învățarea Mașinilor Revoluționează Fabricarea”, vorbește despre îmbunătățirea întreținerii printr-o precizie mai predictivă în ceea ce privește piesele și componentele. Ideea este că, prin integrarea datelor din baze de date și din alte surse, sistemele de învățare automată pot oferi companiilor mai multă informație de afaceri în arena de întreținere. Acest lucru, la rândul său, va adăuga capacitatea proceselor de întreținere, reparare și revizuire și va încuraja o întreținere predictivă mai proactivă, precum și o mai bună întreținere programată regulată și eficiențe operaționale - de exemplu, având procesele potrivite pentru efectuarea întreținerii programate și având o un sistem de raportare mai robust pentru ceea ce a fost deja făcut.
Învățarea automată poate fi aplicată și la un inventar de întreținere, reparare și revizuire. Procesele MRO se bazează pe inventare de piese și produse care vor susține o întreținere eficientă. De exemplu, companiile vor menține anumite cantități și număr de piese și piese la îndemână pentru o flotă de vehicule, cum ar fi comenzile în vrac de plăcuțe de frână și încălțăminte de frână, filtre de ulei sau orice alt lucru care se aplică în mod obișnuit la întreținerea regulată sau predictivă.
Manevrarea acestor inventare este, așa cum își poate imagina oricine, o aventură complexă. Unde sunt inventarele, modul în care sunt etichetate și când sunt aplicate unui sistem de întreținere, reparație și revizuire face diferența. La fel și aplicarea proceselor de învățare automată care pot îmbunătăți manipularea inventarelor MRO sau pot rezolva probleme legate de aceste inventare. Datele care lipsesc pot arunca o cheie într-un proces de afaceri. Învățarea automată poate căuta să asigure aceste date și să aducă analize și procese mai consistente pe masă. De asemenea, poate ajuta la determinarea unor factori precum costurile forței de muncă sau adăugarea de informații cu privire la timpul mediu dintre eșecuri sau poate lucra cu orice număr de alte valori, repere și indicatori pentru a eficientiza un proces de întreținere, reparare și revizuire și îmbunătățirea acestuia.
La un nivel foarte de bază și fundamental, o abordare de învățare automată adaugă anumite avantaje - avantajul manipulării unui număr mai mare de variabile predictive pentru a crea o mai bună informație de afaceri. Puterea sa este în agilitatea sa și în capacitatea de a manipula datele complexe care oferă transparență pe tot felul de elemente de întreținere, de la inventarele de piese la managementul muncii până la proiectarea pe termen lung și analiza tehnică.