Vsebina
V:
Kako si lahko strojno učenje pomaga pri postopkih vzdrževanja, popravil in remonta (MRO)?
A:
Strojno učenje lahko pomaga tako pri predvidevanju in rednem vzdrževanju kot pri splošnih postopkih vzdrževanja, popravil in remonta (MRO), ki jih podjetja uporabljajo za podporo in ohranitev svojih sredstev, kot so vozila, oprema in drugi koristni predmeti.
Na splošno imajo strukturirani načrti za vzdrževanje, popravila in remonte koristijo vse vrste praks združevanja in analiz. Strojno učenje poganja veliko novih orodij in platform, ki delujejo na specifičnih težavah MRO, da podjetjem pomagajo pri inovacijah in izboljšajo splošno vzdrževanje učinkovitejše in učinkovitejše.
Eden ključnih načinov, da strojno učenje pomaga pri MRO, je gradnja prediktivne natančnosti.
Članek Forbesa "10 načinov strojnega učenja spreminja proizvodnjo" govori o izboljšanju vzdrževanja z večjo natančnostjo glede delov in sestavnih delov. Ideja je ta, da lahko z integriranjem podatkov iz baz podatkov in drugih virov podjetjem sistem strojnega učenja podjetjem ponudi več poslovnega obveščanja na področju vzdrževanja. To bo posledično dodalo zmožnost postopkov vzdrževanja, popravil in remonta ter spodbudilo bolj proaktivno napovedno vzdrževanje, pa tudi boljše redno načrtovano vzdrževanje in obratovalne učinkovitosti - na primer z ustreznimi postopki za redno načrtovanje vzdrževanja in močnejši sistem poročanja o že storjenem.
Strojno učenje se lahko uporablja tudi za vzdrževanje, popravilo in popravilo zalog. Programi MRO se opirajo na zaloge delov in izdelkov, ki bodo podpirali učinkovito vzdrževanje. Podjetja bodo na primer v voznem parku ohranila določene količine in število delov in kosov, na primer zavorna obloga zavornih ploščic in zavornih čevljev, oljne filtre ali kaj drugega, kar se običajno uporablja za redno ali predvidljivo vzdrževanje.
Ravnanje s temi zalogami je, kot si lahko kdo predstavlja, zapletena zadeva. Kjer so zaloge, kako so označene in kdaj se uporabljajo za sistem za vzdrževanje, popravilo in remont, je pomembno. Enako velja tudi s postopki strojnega učenja, ki lahko izboljšajo upravljanje zalog MRO ali rešijo težave, povezane s temi zalogami. Manjkajoči podatki lahko v poslovnem procesu vržejo ključ. Strojno učenje si lahko prizadeva za zagotovitev teh podatkov in predložitev doslednejših analiz in procesov. Pomaga lahko tudi pri določanju dejavnikov, kot so stroški dela, ali dodaja podatke o povprečnem času med odpovedmi ali pa deluje s poljubnim številom drugih meritev, meril uspešnosti in kazalnikov, da poenostavi postopek vzdrževanja, popravil in prenove ter izboljša njegovo delo.
Na zelo osnovni in temeljni ravni pristop strojnega učenja doda določene prednosti - prednost ravnanja z večjim številom napovednih spremenljivk za ustvarjanje boljše poslovne inteligence. Njegova moč je v okretnosti in zmožnosti ravnanja s kompleksnimi podatki, ki zagotavljajo preglednost vseh vrst vzdrževalnih elementov, od zalog delov do upravljanja dela do dolgoročnih načrtovalnih in inženirskih analiz.