Penyelenggaraan ramalan: Memanfaatkan kecerdasan buatan untuk memastikan kesinambungan perniagaan

Seiring dengan perkembangan teknologi, pepatah lama "mengapa membaiki sesuatu yang tidak rosak" tidak lagi sah.

Dalam dunia "sentiasa hidup" hari ini, di mana kilang dan peralatan pengeluaran berjalan sepanjang masa, sebarang kegagalan boleh menyebabkan gangguan serius kepada pengeluaran dan kadangkala mempunyai kesan ke atas perniagaan hiliran lain. Untuk memastikan kebolehpercayaan operasi, penyelenggaraan yang mencukupi adalah kunci. Perniagaan sudah mengetahui perkara ini, jadi ini bukan persoalan mengapa, tetapi bila.

Memandangkan organisasi dan pengendali menggunakan teknologi Internet of Things (IoT), termasuk pelbagai jenis robot, kamera dan penderia, jumlah data yang mereka kumpulkan hanya akan terus berkembang.

Malah, bilangan peranti yang digunakan untuk mengumpul, menganalisis data dan melaksanakan tugas secara autonomi di seluruh dunia dijangka meningkat hampir tiga kali ganda daripada 9.7 bilion unit pada 2020 kepada 29.4 bilion unit pada 2030.

Kumpulan data yang begitu meletup adalah satu cabaran bagi manusia kerana otak kita tidak dapat menganalisis dan memproses maklumat yang betul tepat pada masanya. Walaupun data menyediakan perniagaan dengan cerapan yang belum pernah terjadi sebelumnya tentang operasi mereka, kelebihan ini menjadi usang tanpa keupayaan untuk memahami dan bertindak berdasarkan data tersebut.

Inilah sebabnya analitik ramalan dan kecerdasan buatan (AI) digunakan dalam penyelenggaraan.

Apakah analitik ramalan

Analisis ramalan membolehkan pengguna meramalkan arah aliran dan peristiwa masa hadapan dengan menentukan kebarangkalian daripada data sejarah yang dikumpul.

Ia meramalkan potensi senario dan menentukan kemungkinan setiap senario, membantu memacu keputusan strategik. Ramalan ini boleh menjadi jangka pendek, seperti meramalkan bahawa mesin akan gagal pada suatu hari, atau jangka panjang, seperti meramalkan belanjawan yang diperlukan untuk operasi penyelenggaraan pada tahun tersebut. Ramalan membolehkan perniagaan membuat keputusan yang lebih baik dan membangunkan strategi berasaskan data.

Menggunakan Kepintaran Buatan untuk Penyelenggaraan Ramalan

Salah satu ciri kecerdasan buatan yang paling berharga ialah keupayaannya untuk mencerna maklumat daripada pelbagai sumber secara serentak, mengira kebarangkalian pelbagai hasil yang mungkin, dan Membuat cadangan berdasarkan atas pelbagai sebab—semuanya tanpa input manusia. Keupayaan ini membolehkan analitik ramalan untuk memanfaatkan sejumlah besar data yang tersedia dalam banyak perusahaan moden.

Memandangkan dunia menjana lebih banyak data, sama ada daripada beribu-ribu penderia IoT, data penghantaran yang menunjukkan masa penghantaran untuk bahan mentah dan alat ganti, atau cuaca sumber terbuka yang dikumpul daripada stesen cuaca di seluruh dunia Data, kecerdasan buatan adalah matang untuk membantu manusia memahami semua maklumat. Ia boleh menapis isyarat daripada bunyi yang besar dan membuat keputusan yang boleh dilaksanakan.

Dengan konfigurasi AI yang betul, perusahaan dengan AI, operasi bersepadu ERP boleh mengambil tindakan berdasarkan maklumat yang dikumpul daripada data.

Bagaimana ini mempengaruhi penyelenggaraan Pada masa ini, terdapat tiga jenis penyelenggaraan:

• Penyelenggaraan berasaskan masa
• Penyelenggaraan reaktif
• Penyelenggaraan Ramalan?

Penyelenggaraan berasaskan masa ialah apabila pengguna melakukan penyelenggaraan mengikut rancangan, biasanya kitaran hayat mesin yang dijangkakan. Ini bagus secara teori kerana pengguna boleh menentukan keperluan penyelenggaraan berdasarkan peranti lain yang serupa. Walau bagaimanapun, ini kebanyakannya bersifat teori, kerana kefungsian setiap mesin bergantung pada banyak faktor, termasuk penggunaan, lokasi, haus dan lusuh, dan banyak lagi. Menggunakan pendekatan berasaskan masa, organisasi mungkin melakukan penyelenggaraan yang terlalu banyak atau tidak mencukupi pada mesin mereka.

Sebaliknya, dengan penyelenggaraan reaktif, penyelenggaraan dilakukan apabila diperlukan, yang bermaksud akan ada masa henti yang tidak dirancang, mengganggu aktiviti pengeluaran.

Penyelenggaraan ramalan menyelesaikan semua masalah ini. Ini ialah jenis penyelenggaraan berasaskan keadaan yang memantau keadaan peralatan dan alatan melalui penderia, yang menyediakan data yang digunakan untuk meramalkan apabila aset memerlukan penyelenggaraan. Oleh itu, penyelenggaraan hanya dirancang apabila syarat tertentu dipenuhi, iaitu sebelum peralatan mula gagal.

Apabila teknologi AI semakin matang dan organisasi menggunakan lebih banyak alat IoT, penggunaan penyelenggaraan ramalan dikuasakan AI semakin meningkat.

Pelaksanaan Penyelenggaraan Ramalan

Walaupun hampir mana-mana perniagaan yang memerlukan penyelenggaraan mesin secara tetap boleh mendapat manfaat daripada penyelenggaraan ramalan, bergantung pada kos masa mati mesin, sesetengah perniagaan mendapat manfaat lebih daripada yang lain yang lebih besar.

Sebagai contoh, perniagaan perkhidmatan lapangan mendapat manfaat yang besar daripada penyelenggaraan ramalan kerana sifat operasi perniagaan yang jauh. Oleh kerana aset seperti pelantar minyak dan turbin angin terletak di lokasi terpencil dan terdedah kepada cuaca buruk, tindak balas terhadap kegagalan mesin boleh memberi kesan teruk kepada pengeluaran.

Apa yang lebih teruk ialah kos yang besar untuk melakukan penyelenggaraan selepas fakta itu, kerana alat ganti perlu ditempah dan krew penyelenggaraan perlu segera ditempatkan ke lokasi terpencil tersebut. Walau bagaimanapun, melalui analisis ramalan, agensi perkhidmatan lapangan boleh melakukan penyelenggaraan yang diperlukan pada komponen turbin angin sebelum mereka tidak lagi dapat menjamin penjanaan kuasa yang berterusan.

Contohnya, dengan menganalisis getaran, akustik dan suhu mesin, pengendali boleh mengenal pasti masalah yang berpotensi seperti ketidakseimbangan, salah jajaran, kehausan bearing, pelinciran atau aliran udara yang tidak mencukupi.

Contoh lain ialah penggera, iaitu kod isyarat/kesalahan daripada peranti yang tidak berfungsi. Sistem ini boleh menganalisis kerja penyelenggaraan sebelumnya pada peralatan jenis ini, serta kod isyarat/kesalahan tertentu. Berdasarkan sejarah, sistem menentukan bilangan tetapan terakhir yang telah dilihat untuk gabungan itu - kerja penyelenggaraan sebelumnya dan kod isyarat/kesalahan tertentu. Kemudian, sebelum sebarang kegagalan sebenar berlaku, juruteknik akan dihantar pada masa yang sesuai, dilengkapi dengan alat ganti berkenaan yang disyorkan oleh sistem, untuk menyelesaikan pembaikan. Analitik ramalan boleh membenarkan pengendali menjejak kehausan dan kemungkinan kecacatan pada mesin dengan lebih tepat dan, yang lebih penting, membolehkan mereka mengambil tindakan sebelum mesin gagal.

Penyelenggaraan pencegahan boleh dilakukan lebih awal dengan menggunakan trend sejarah dan corak cuaca, digabungkan dengan maklumat daripada penderia peralatan dan ramalan masa penghantaran rantaian bekalan. Daripada tergesa-gesa untuk menyelamatkan selepas insiden, krew mempunyai lebih kawalan ke atas tempat dan masa pembaikan berlaku — membenarkan mereka memilih pertempuran mereka.

Ringkasan

Walaupun tiada cara yang mudah untuk meramalkan bencana, kecerdasan buatan boleh membawa kita sedekat mungkin dengan bencana.

Sama seperti orang di sepanjang pantai mungkin menyimpan bekalan air botol dan bateri ganti sekiranya berlaku taufan, sistem penyelenggaraan yang disepadukan dengan AI boleh membolehkan perniagaan melakukan penyelenggaraan mengikut keperluan sebelum sebarang isu menjadi masalah sebenar.

Atas ialah kandungan terperinci Penyelenggaraan ramalan: Memanfaatkan kecerdasan buatan untuk memastikan kesinambungan perniagaan. Untuk maklumat lanjut, sila ikut artikel berkaitan lain di laman web China PHP!