Sadržaj
P:
Kako strojno učenje može pomoći u održavanju, popravcima i remontu (MRO) procesa?
A:
Strojno učenje može pomoći kako s prediktivnim, tako i redovitim održavanjem, te općim procesima održavanja, popravka i remonta (MRO) koje tvrtke koriste za podršku i očuvanje svoje imovine, kao što su vozila, oprema i drugi korisni predmeti.
Općenito, strukturirani planovi održavanja, popravki i remonta imaju koristi od svih vrsta prakse skupljanja i analiza podataka. Strojno učenje pokreće mnoge nove alate i platforme koje rade na specifičnim problemima MRO-a kako bi poduzećima pomogli u inovacijama i učinili cjelovito održavanje učinkovitijim i učinkovitijim.
Jedan ključni način na koji strojno učenje pomaže kod MRO-a je izgradnja preciznosti predviđanja.
Forbesov članak, „10 načina strojno učenje revolucionira proizvodnju“, govori o poboljšanju održavanja preciznijom preciznošću u pogledu dijelova i komponenata. Ideja je da integriranjem podataka iz baza podataka i drugih izvora sustavi strojnog učenja mogu ponuditi tvrtkama više poslovne inteligencije u areni za održavanje. To će zauzvrat dodati sposobnost održavanja, popravka i remonta procesa i potaknuti proaktivnije predviđanje održavanja, kao i bolju redovitu redovitu održavanje i operativnu učinkovitost - na primjer, uspostavljanje ispravnih procesa za planirano održavanje i uspostavljanje robusniji sustav izvještavanja za već učinjeno.
Strojno učenje može se primijeniti i na održavanje, popravak i remont zaliha. MRO procesi se oslanjaju na zalihe dijelova i proizvoda koji će podržati učinkovito održavanje. Na primjer, tvrtke će zadržati određene količine i brojeve dijelova i komada u ruci za vozni park, kao što su velike narudžbe kočnih obloga i kočionih cipela, uljni filtri ili bilo što drugo što se obično primjenjuje za redovito ili prediktivno održavanje.
Rukovanje tim zalihama, kao što je iko mogao zamisliti, složen je posao. Gdje su zalihe, kako su označene i kada se primjenjuju na sustav za održavanje, popravak i remont, čini se bitnom. Isto tako, primjena procesa strojnog učenja koji mogu poboljšati rukovanje zalihama MRO-a ili riješiti probleme povezane s tim zalihama. Nedostajući podaci mogu baciti ključ u poslovnom procesu. Strojno učenje može nastojati osigurati te podatke i unijeti dosljednije analize i procese. To također može pomoći u određivanju čimbenika kao što su troškovi rada ili dodati inteligenciju o srednjem vremenu između kvarova ili raditi s bilo kojim brojem drugih mjernih podataka, mjerila i pokazatelja za pojednostavljenje procesa održavanja, popravka i remonta i poboljšati rad.
Na vrlo osnovnoj i temeljnoj razini pristup strojnom učenju dodaje određene prednosti - prednost rukovanja većim brojem prediktivnih varijabli radi stvaranja bolje poslovne inteligencije. Njegova snaga je u okretnosti i sposobnosti rukovanja složenim podacima koji pružaju transparentnost na svim vrstama elemenata održavanja, od zaliha dijelova do upravljanja radom do dugoročnog dizajna i inženjerskih analiza.