Q:
Jak může strojové učení pomoci s procesy údržby, oprav a generálních oprav (MRO)?
A:Strojové učení může pomoci při prediktivní i pravidelné údržbě a při obecných procesech údržby, oprav a generálních oprav, které společnosti používají k podpoře a zachování svých aktiv, jako jsou vozidla, vybavení a další užitečné předměty.
Strukturované plány údržby, oprav a generálních oprav obecně těží z nejrůznějších postupů agregace a analýzy dat. Strojové učení řídí mnoho nových nástrojů a platforem, které pracují na specifických problémech MRO, aby pomohl společnostem inovovat a zefektivnit a zefektivnit celkovou údržbu.
| Zdarma ke stažení: Strojové učení a proč to záleží |
Jedním z klíčových způsobů, jak strojové učení pomáhá s MRO, je budování prediktivní přesnosti.
Článek společnosti Forbes, „10 způsobů, jak strojové učení revolucionizuje výrobu“, hovoří o zlepšení údržby prostřednictvím prediktivnější přesnosti, pokud jde o součásti a součásti. Myšlenka je taková, že integrací dat z databází a jiných zdrojů mohou systémy strojového učení nabídnout společnostem více podnikových informací v oblasti údržby. To zase zvýší schopnost procesů údržby, oprav a generálních oprav a podpoří proaktivní prediktivní údržbu, jakož i lepší pravidelnou plánovanou údržbu a provozní efektivitu - například zavedením správných procesů pro provádění plánované údržby a robustnější systém podávání zpráv o tom, co již bylo provedeno.
Strojové učení lze také použít na údržbu, opravy a generální opravy. Procesy MRO spoléhají na zásoby dílů a produktů, které podporují efektivní údržbu. Například společnosti budou mít po ruce určité množství a počet dílů a kusů pro vozový park, jako jsou hromadné objednávky brzdových destiček a brzdových čelistí, olejové filtry nebo cokoli jiného, co se běžně používá při pravidelné nebo prediktivní údržbě.
Manipulace s těmito soupisy je, jak si kdokoli dokázal představit, složitou záležitostí. Kde jsou zásoby, jak jsou označeny, a když jsou aplikovány na systém údržby, oprav a generálních oprav, je rozdíl. Stejně tak aplikace procesů strojového učení, které mohou zlepšit zpracování zásob MRO nebo řešit problémy spojené s těmito inventáři. Chybějící data mohou v obchodním procesu vyvolat klíč. Strojové učení se může snažit zabezpečit tato data a přinést konzistentnější analýzu a procesy do tabulky. Může také pomoci určit faktory, jako jsou mzdové náklady, nebo přidat inteligenci o střední době mezi poruchami, nebo pracovat s libovolným počtem dalších metrik, benchmarků a ukazatelů, aby se zefektivnil proces údržby, oprav a generálních oprav a aby se zlepšila jeho práce.
Na velmi základní a základní úrovni poskytuje strojové učení určité výhody - výhodu zpracování většího počtu prediktivních proměnných pro vytvoření lepší obchodní inteligence. Jeho síla spočívá v jeho obratnosti a schopnosti zpracovat komplexní data, která poskytují průhlednost pro všechny druhy prvků údržby, od soupisů dílů po řízení práce až po dlouhodobou konstrukční a inženýrskou analýzu.
