Доктор Стилианос Кампкайс через The Data Scientist

Техническое обслуживание является фактом бизнеса для компаний во многих отраслях промышленности. Поэтому повышение эффективности процесса является ключевым приоритетом на протяжении многих лет.

Это относится ко многим отраслям, но наибольшую пользу приносят следующие:

Во всех этих отраслях используются машины, оборудование и транспортные средства, которые нуждаются в периодическом обслуживании. Эти машины, оборудование и транспортные средства также могут страдать от отказов.

Регулярное техническое обслуживание направлено на:

  • Сведите неудачи к минимуму.
  • Максимально увеличить срок службы машины, оборудования или транспортного средства.
  • Обеспечьте оптимальную производительность и эффективную работу.

Традиционный подход к обслуживанию

Большинство компаний в настоящее время работают по графику технического обслуживания. Другими словами, они используют рекомендации производителя оборудования или транспортных средств, которые они используют, для планирования технического обслуживания.

Например, они могут обслуживать автомобиль раз в шесть месяцев или через каждые 50 000 миль. Для машины на заводе или на нефтяном или газовом заводе они могут проводить техническое обслуживание после того, как машина наработает 10 000 часов.

Это лучший подход, чем угадывать, когда должно произойти техническое обслуживание, или, что еще хуже, ждать, пока не произойдет сбой.

Однако вышеперечисленные подходы далеки от идеальных, так как сбои и поломки все же случаются. В конце концов, производитель не может предсказать каждую ситуацию, среду или метод работы. Просто слишком много переменных.

Почему важно предотвращать незапланированные простои

Почему важны отказы оборудования, машин и транспортных средств? В таких отраслях, как производство, техническое обслуживание, вызванное сбоем, называется незапланированным простоем. Незапланированные простои обходятся очень дорого, поскольку снижаются производительность и производительность, что может сказаться на всей цепочке поставок. Было установлено, что 3% всех рабочих дней ежегодно теряются на производстве из-за неисправного оборудования.

Запланированное время простоя для технического обслуживания является лучшим вариантом со значительным отрывом. При запланированном простое техническое обслуживание можно запланировать на то время, когда оно окажет наименьшее влияние на техническое обслуживание.

Таким образом, задача тех, кто отвечает за техническое обслуживание, состоит в том, чтобы планировать работу таким образом, чтобы предотвратить возникновение сбоев, а также достичь других целей, упомянутых выше.

Шаг вперед по данным, прогнозная аналитика и прогнозное обслуживание

Все больше и больше компаний, которые полагаются на машины, оборудование и транспортные средства, обращаются к данным и прогнозной аналитике в качестве решения своих проблем планирования технического обслуживания.

Используемые подходы и технологии схожи в разных отраслях, поэтому в этом примере мы будем использовать обрабатывающую промышленность.

Датчики на оборудовании производственной линии могут собирать практически любую необходимую информацию. Затем эти данные могут быть сохранены и проанализированы. Достижения в прогнозной аналитике означают, что алгоритмы могут использовать эти данные для выявления потенциального сбоя до того, как он произойдет. Это называется профилактическим обслуживанием.

Автоматизация процесса с помощью ИИ

Алгоритмы профилактического обслуживания, используемые в настоящее время, обычно основаны на возможностях машинного обучения, поэтому они улучшаются со временем (т. е. они лучше точно определяют ситуации потенциального отказа).

Кроме того, весь процесс можно автоматизировать. Таким образом, предиктивная аналитика может не только определить наилучшее время для проведения технического обслуживания машины, но также может запланировать наилучшее время для проведения этого обслуживания на основе различных факторов, включая текущий производственный спрос.

Профилактическое обслуживание обеспечивает существенное повышение производительности, а также повышение стандартов обслуживания клиентов, увеличение прибыли и многое другое. Тогда неудивительно, что он становится все более и более популярным, поскольку мы можем видеть тенденции Google.

Понятно, что профилактическое обслуживание также может использовать блокчейн (для хранения данных) и IoT (для сбора данных). Синергия этих технологий может привести к повышению эффективности на миллиарды долларов в ближайшие несколько лет.

Если вы хотите узнать больше о предмете, обязательно свяжитесь с нами или присоединитесь к одному из моих воркшопов.

Первоначально опубликовано на https://thedatascientist.com 25 февраля 2020 г.