P:
W jaki sposób uczenie maszynowe może pomóc w procesach konserwacji, napraw i przeglądów (MRO)?
ZA:Uczenie maszynowe może pomóc zarówno w przewidywalnej, jak i regularnej konserwacji oraz w ogólnych procesach konserwacji, napraw i przeglądów (MRO), które firmy wykorzystują do wspierania i zachowania swoich zasobów, takich jak pojazdy, sprzęt i inne przydatne przedmioty.
Ogólnie rzecz biorąc, ustrukturyzowane plany konserwacji, napraw i przeglądów korzystają z różnego rodzaju praktyk agregacji i analizy danych. Uczenie maszynowe napędza wiele nowych narzędzi i platform, które pracują nad konkretnymi problemami MRO, pomagając firmom wprowadzać innowacje oraz zwiększać wydajność i efektywność ogólnej konserwacji.
| Bezpłatne pobieranie: Uczenie maszynowe i dlaczego to ma znaczenie |
Jednym z kluczowych sposobów, w jaki uczenie maszynowe pomaga w MRO, jest budowanie dokładności predykcyjnej.
Artykuł Forbesa, „10 Ways Machine Learning rewolucjonizuje produkcję”, mówi o poprawie konserwacji poprzez bardziej przewidywalną precyzję w odniesieniu do części i komponentów. Chodzi o to, że integrując dane z baz danych i innych źródeł, systemy uczenia maszynowego mogą zaoferować firmom więcej informacji biznesowych na arenie serwisowej. To z kolei zwiększy możliwości konserwacji, napraw i przeglądów, a także sprzyja bardziej proaktywnej konserwacji predykcyjnej, a także lepszym regularnym planowym przeglądom i wydajności operacyjnej - na przykład dzięki odpowiednim procesom do wykonania zaplanowanej konserwacji i bardziej solidny system raportowania za to, co już zostało zrobione.
Uczenie maszynowe można również zastosować do spisu konserwacji, naprawy i przeglądu. Procesy MRO polegają na zapasach części i produktów, które będą wspierać efektywną konserwację. Na przykład firmy utrzymają pod ręką pewną ilość i liczbę części i części dla floty pojazdów, takich jak zamówienia masowe klocków hamulcowych i szczęk hamulcowych, filtry oleju lub cokolwiek innego, co jest powszechnie stosowane do regularnej lub przewidywanej konserwacji.
Obsługa tych zapasów jest, jak można sobie wyobrazić, złożoną sprawą. Gdzie są zapasy, sposób ich oznakowania i kiedy są stosowane w systemie konserwacji, napraw i przeglądów, mają znaczenie. Podobnie jest z zastosowaniem procesów uczenia maszynowego, które mogą usprawnić obsługę zapasów MRO lub rozwiązać problemy związane z tymi zapasami. Brakujące dane mogą wyrzucić klucz w procesie biznesowym. Uczenie maszynowe może dążyć do zabezpieczenia tych danych i wprowadzenia bardziej spójnej analizy i procesów do tabeli. Może także pomóc w określeniu czynników, takich jak koszty pracy, lub zwiększyć inteligencję w zakresie średniego czasu między awariami, lub pracować z dowolną liczbą innych wskaźników, wskaźników i wskaźników w celu usprawnienia procesu konserwacji, naprawy i remontu oraz poprawy jego działania.
Na bardzo podstawowym i podstawowym poziomie podejście oparte na uczeniu maszynowym ma pewne zalety - zaletę obsługi większej liczby zmiennych predykcyjnych w celu stworzenia lepszej inteligencji biznesowej. Jego siłą jest zwinność i zdolność do obsługi złożonych danych, które zapewniają przejrzystość wszelkiego rodzaju elementów konserwacyjnych, od zapasów części do zarządzania pracą po długoterminowe analizy projektowe i inżynierskie.
