Q:
Hvordan kan maskinlæring hjelpe med vedlikehold, reparasjon og overhaling (MRO) prosesser?
EN:Læring av maskiner kan hjelpe med både prediktivt og regelmessig vedlikehold, og generell vedlikehold, reparasjon og overhaling (MRO) prosesser som selskaper bruker for å støtte og bevare eiendelene sine, for eksempel kjøretøy, utstyr og andre nyttige ting.
Generelt drar strukturerte vedlikeholds-, reparasjons- og overhalingsplaner fordeler av alle slags datasamlinger og analysepraksis. Maskinlæring driver mange av de nye verktøyene og plattformene som jobber med spesifikke MRO-problemer for å hjelpe selskaper med å innovere og effektivisere det generelle vedlikeholdet.
| Gratis nedlasting: Machine Learning og Why It Matters |
En viktig måte at maskinlæring hjelper med MRO er å bygge prediktiv nøyaktighet.
En Forbes-artikkel, "10 måter maskinlæring revolusjonerer produksjon", snakker om å forbedre vedlikeholdet gjennom mer forutsigbar presisjon med hensyn til deler og komponenter. Tanken er at ved å integrere data fra databaser og andre kilder, kan maskinlæringssystemer tilby selskaper mer forretningsinformasjon på vedlikeholdsarenaen. Dette vil igjen gi muligheter til vedlikehold, reparasjon og overhaling av prosesser og fremme mer proaktiv prediktiv vedlikehold, samt bedre regelmessig planlagt vedlikehold og driftseffektivitet - for eksempel å ha de riktige prosessene på plass for å utføre planlagt vedlikehold, og ha en mer robust rapporteringssystem for det som allerede er gjort.
Læring av maskiner kan også brukes på et vedlikehold, reparasjon og overhaling av inventar. MRO-prosesser er avhengige av varelager av deler og produkter som vil støtte effektivt vedlikehold. For eksempel vil selskaper holde visse mengder og antall deler og deler til rådighet for en bilpark, for eksempel bulkbestillinger av bremseklosser og bremsesko, oljefiltre eller annet som ofte brukes til regelmessig eller forutsigbar vedlikehold.
Håndtering av disse varebeholdningene er, som noen kunne forestille seg, en kompleks affære. Hvor varelagerne er, hvordan de er merket, og når de brukes på et vedlikeholds-, reparasjons- og overhalingssystem, utgjør en forskjell. Det samme gjør bruken av maskinlæringsprosesser som kan forbedre håndteringen av MRO-varelager eller løse problemer relatert til disse varelagerne. Manglende data kan kaste en skiftenøkkel i en forretningsprosess. Maskinlæring kan søke å sikre disse dataene og bringe mer konsistent analyse og prosesser til tabellen. Det kan også bidra til å bestemme faktorer som arbeidskraftskostnader, eller legge til intelligens om mellomtiden mellom feil, eller jobbe med et antall andre beregninger, benchmarks og indikatorer for å effektivisere en vedlikeholds-, reparasjons- og overhalingsprosess og få den til å fungere bedre.
På et veldig grunnleggende og grunnleggende nivå tilfører en maskinlæringstilnærming visse fordeler - fordelen med å håndtere større antall prediktive variabler for å skape bedre forretningsintelligens. Styrken ligger i smidigheten og evnen til å håndtere de komplekse dataene som gir gjennomsiktighet for alle slags vedlikeholdselementer, fra deler av lager til arbeidsstyring til langsiktig design og ingeniøranalyse.
