Nejlepší řešení umělé inteligence pro prediktivní údržbu

Metoda prediktivní údržby mění tradiční průmysl tím, že mění metody údržby zařízení na proaktivnější a efektivnější. Jádrem této změny je umělá inteligence, která se stále častěji používá k předvídání poruch zařízení ještě předtím, než k nim dojde. Tento posun je nejen provozně efektivní, ale výrazně snižuje prostoje a náklady na údržbu.

Řešení umělé inteligence poskytují velmi cenné poznatky o výkonnosti různých aktiv, které lze využít pro rozhodování založené na datech. Tyto poznatky poskytnou velkou podporu pro dlouhodobé strategie údržby, které se zabývají provozní efektivitou podniku jako celku.

Budeme se zabývat pronikáním do světa prediktivní údržby, která je řízena umělou inteligencí, prozkoumáme nejlepší dostupná řešení v tomto směru a vymezíme jejich hluboký dopad na různá odvětví.

O řešeních umělé inteligence pro prediktivní údržbu

Prediktivní údržba je koncept, který zahrnuje využití algoritmů založených na datech a modelů strojového učení k předvídání údržby, kdy by mohlo dojít k poruše zařízení, a tedy k umožnění včasných údržbářských zásahů. Řešení umělé inteligence v oblasti prediktivní údržby proto budou analyzovat objemná data shromážděná ze senzorů, historických záznamů a provozních protokolů s cílem identifikovat vzorce a anomálie předcházející selhání zařízení.

Systémy prediktivní údržby řízené umělou inteligencí plně využívají strojové učení, hluboké učení a další techniky analýzy dat při vytváření prediktivních modelů. Tyto modely se z historických dat učí příznaky blížících se poruch. Po vyškolení průběžně sledují data v reálném čase, aby odhalily odchylky od běžných provozních podmínek, a poskytly tak včasné varování a využitelné informace.

Nejlepší řešení umělé inteligence pro prediktivní údržbu

IBM Maximo APM

Maximo APM je jedním z takových řešení správy podnikových aktiv a prediktivní údržby od společnosti IBM, které využívá pokročilé technologie, jako je umělá inteligence a internet věcí (IoT). Tento nástroj dokáže analyzovat data generovaná senzory, provozní záznamy a podmínky prostředí v zájmové oblasti prostřednictvím algoritmů strojového učení a poskytovat užitečné poznatky pro předcházení poruchám. Platforma podporuje vzdálené monitorování, detekci anomálií, upozornění v reálném čase a další podobná opatření, aby týmy údržby mohly rychle jednat.

GE Digital Predix

Platforma Predix společnosti GE Digital je průmyslově zaměřená platforma s velmi robustními funkcemi prediktivní údržby. Využívá pokročilou analytiku a strojové učení ke zpracování dat ze senzorů a průmyslových zařízení, aby upozornila na možnost poruchy a poskytla plán údržby optimalizovaný pro takové případy. Cloudová infrastruktura zajišťuje, že se Predix v případě potřeby škáluje a přizpůsobuje – díky tomu je ideální pro průmyslová odvětví související s výrobou, energetikou a dopravou.

Siemens MindSphere

Siemens MindSphere je platforma průmyslového internetu věcí, která sdružuje řešení prediktivní údržby řízené umělou inteligencí. Sbírá data z připojených zařízení a analyzuje tyto informace, aby umožnila prediktivní analýzu a monitorování stavu. Díky své otevřené architektuře umožňuje bezproblémovou integraci s různými průmyslovými aplikacemi, poskytuje pohled na komplexní výkonnost aktiv a usnadňuje tak proaktivní strategie údržby.

Uptake

Uptake je jedním z největších poskytovatelů řešení prediktivní údržby založených na umělé inteligenci. Platforma této společnosti využívá strojové učení a analýzu dat k předvídání poruch zařízení. Řešení společnosti Uptake je odvětvově nezávislé a nachází uplatnění v odvětvích, jako je výroba, těžba a doprava. Poskytuje přehled v reálném čase a užitečná doporučení v uživatelsky přívětivém rozhraní pro lepší rozhodování.

Microsoft Azure IoT Central

Řešení Microsoft Azure IoT Central, které je osazeno umělou inteligencí a schopnostmi strojového učení, je plně spravovaná platforma IoT pro prediktivní údržbu. Pomáhá organizacím při připojování, monitorování a analýze dat z jejich zdrojů pro předvídání poruch a přinášení nejlepších plánů údržby. Azure IoT Central těží ze snadného používání a flexibility díky integraci s dalšími službami společnosti Microsoft.

Jak je prediktivní údržba užitečná?

Některé z klíčových výhod prediktivní údržby řízené umělou inteligencí jsou následující:

Zkrácení prostojů

Řešení s umělou inteligencí předvídají poruchy dříve, než k nim dojde, což následně snižuje neplánované prostoje a prodlužuje dobu provozu zařízení. V důsledku toho se zvyšuje produktivita a efektivita.

Úspora nákladů

Prediktivní údržba usnadňuje včasnou identifikaci problémů, čímž předchází nákladným opravám a výměnám, a optimálně plánuje údržbu, aby se snížily náklady na pracovní sílu a všechny další činnosti s ní spojené.

Prodloužení životnosti zařízení

To tedy znamená prodloužení životnosti díky pravidelnému monitorování a včasným zásahům údržby, které umožňují prodloužit životnost zařízení, aby se maximálně vrátily investice a oddálily kapitálové výdaje na nová aktiva.

Zvýšená bezpečnost

Prediktivní údržba zajišťuje práci zařízení v rámci bezpečnostních parametrů, čímž se snižuje možnost vzniku úrazů na pracovišti. Včasné odhalení hrozících poruch zabraňuje vzniku nebezpečných situací.

Škálovatelnost

Pomocí řešení prediktivní údržby na bázi umělé inteligence je umožněno škálování napříč různými aktivy na různých místech – stává se tedy zcela vhodným pro různé organizace všech velikostí a odvětví. Cloudové platformy umožňují flexibilní provoz a snadné nasazení.

Závěrem

Prediktivní údržba poháněná umělou inteligencí se rychle stává základním kamenem každé strategie průmyslové údržby – takové, která vede k dříve nepředstavitelné efektivitě, snížení nákladů a zvýšení spolehlivosti provozu. Taková řešení předvídají poruchu zařízení ještě předtím, než k ní dojde, a umožňují proaktivní strategie údržby prostřednictvím sofistikovaných algoritmů a pokročilé analýzy dat v reálném čase. Od prediktivní údržbou vybaveného systému APM IBM Maximo a Predix společnosti GE Digital až po MindSphere společnosti Siemens, Uptake a Microsoft Azure IoT Central – všichni stojí v čele této technologické změny a nabízejí skutečně komplexní a zároveň skutečně škálovatelné platformy průmyslového IoT.

Vzhledem k tomu, že průmyslová odvětví nadále vítají prediktivní údržbu řízenou umělou inteligencí, budou dosahovat lepších výkonů svých aktiv, sníží prostoje a zvýší bezpečnost. Budoucnost údržby spočívá ve využití umělé inteligence v její síle předvídat, předcházet a optimalizovat pro dosažení špičkového výkonu zařízení i dosažení provozních cílů organizace s co nejmenšími poruchami.