K:
Hogyan segíthet a gépi tanulás a karbantartási, javítási és nagyjavítási (MRO) folyamatokban?
A:A gépi tanulás segíthet mind a prediktív, mind a rendszeres karbantartásban, valamint az általános karbantartási, javítási és nagyjavítási (MRO) folyamatokban, amelyeket a vállalatok eszközöik, például járművek, felszerelések és egyéb hasznos tárgyak támogatására és megőrzésére használnak.
Általában véve a strukturált karbantartási, javítási és nagyjavítási tervek mindenféle adatgyűjtési és elemzési gyakorlatban részesülnek. A gépi tanulás számos új eszközt és platformot vezet, amelyek konkrét MRO problémákkal küzdenek, hogy segítsék a vállalatokat az innovációnak, valamint az általános karbantartás hatékonyabbá és eredményesebbé tételéhez.
| Ingyenes letöltés: Gépi tanulás és miért számít? |
Az egyik kulcsfontosságú mód, amellyel a gépi tanulás segít az MRO-ban, a prediktív pontosság megteremtése.
A Forbes „A 10 módszer, amellyel a gépi tanulás forradalmasítja a gyártást” című cikke írja a karbantartás javításával az alkatrészek és alkatrészek prediktív pontossága révén. Az ötlet az, hogy az adatbázisokból és más forrásokból származó adatok integrálásával a gépi tanulási rendszerek a vállalkozások számára nagyobb üzleti intelligenciát kínálhatnak a karbantartási arénában. Ez viszont növeli a képességet a karbantartási, javítási és nagyjavítási folyamatokban, és elősegíti a proaktívabb előrejelző karbantartást, valamint a jobb rendszeres ütemezett karbantartási és üzemeltetési hatékonyságot - például, ha megfelelő eljárások vannak a tervezett karbantartás elvégzéséhez, és robusztusabb jelentési rendszer a már elvégzett tevékenységekre vonatkozóan.
A gépi tanulás alkalmazható karbantartási, javítási és nagyjavítási készletre is. Az MRO folyamatok olyan alkatrészek és termékek készletére támaszkodnak, amelyek támogatják a hatékony karbantartást. Például a vállalatok bizonyos mennyiségeket és darabszámot az alkatrészekre és darabokra tartanak a járműparkban, például fékbetétek és fékpofák, olajszűrők, vagy bármi más, amelyet általában alkalmaznak a rendszeres vagy előrejelző karbantartáshoz.
Ezeknek a készleteknek a kezelése - mint bárki el tudta volna képzelni - összetett ügy. Ahol vannak a készletek, hogyan vannak megcímkézve, és mikor alkalmazzák őket karbantartási, javítási és nagyjavítási rendszerekre. Ugyanez történik a gépi tanulási folyamatok alkalmazásával is, amelyek javíthatják az MRO-készletek kezelését, vagy megoldhatják az ezekkel a készletekkel kapcsolatos problémákat. A hiányzó adatok csavarkulcsot dobhatnak az üzleti folyamatba. A gépi tanulás arra törekszik, hogy biztosítsa az adatokat, és következetesebb elemzéseket és folyamatokat hozzon az asztalra. Segíthet olyan tényezők meghatározásában, mint például a munkaerőköltségek, vagy hozzáadhat intelligenciát a hibák közötti átlagos időhöz, vagy bármilyen más mutatóval, referenciaértékkel és mutatóval együtt dolgozhat a karbantartási, javítási és nagyjavítási folyamatok egyszerűsítése és jobb működése érdekében.
Egy nagyon alapvető és alapvető szinten a gépi tanulási megközelítés bizonyos előnyöket kínál - az az előnye, hogy nagyobb számú prediktív változót kezelnek a jobb üzleti intelligencia létrehozása érdekében. Erőssége az agilitása és a komplex adatok kezelésének képessége, amely átláthatóságot biztosít mindenféle karbantartási elemnél, az alkatrészleltároktól a munkamenedzsmentig, a hosszú távú tervezésig és a mérnöki elemzésig.
