Плюсы и минусы ИИ для профилактического обслуживания

Искусственный интеллект (ИИ) лежит в основе современных решений автоматизированного профилактического обслуживания (PdM). Например, алгоритмы Senseye PdM своевременно предупреждают пользователей об ухудшении состояния оборудования, чтобы предотвратить поломку, предоставляя множество сопутствующих преимуществ, таких как сокращение времени простоя и более целенаправленное техническое обслуживание, повышая устойчивость и эффективность. Эти инструменты настолько мощны, что легко увлечься возможностями ИИ в контексте PdM.

Одно из распространенных заблуждений заключается в том, что системы на основе ИИ могут предсказывать, когда и как техника выйдет из строя, обнаруживая подсказки, невидимые для человека-эксперта. Но правда в том, что обученные аналитики по мониторингу состояния устанавливают золотой стандарт для понимания состояния машин. Самая существенная разница между человеческим прикосновением и тем, что может предложить автоматизация, заключается в масштабируемости, а не в какой-то волшебной форме анализа данных.

Эксперт может одновременно исследовать только один актив, а автоматизированная система может одновременно контролировать тысячи активов. Это открывает путь к серьезным изменениям. В прошлом время, усилия и затраты, связанные с ручным мониторингом состояния, ограничивали его только наиболее важными активами. Напротив, автоматизированные системы PdM теперь позволяют применять один и тот же подход к каждой машине на протяжении всей операции.

Инструменты поддержки принятия решений
Преимущества масштабируемости также затрагивают миф о том, что PdM-решения угрожают рабочим местам. Эти инструменты предназначены для того, чтобы дать возможность операторам и командам по техническому обслуживанию принимать более эффективные решения, а не заменить их. Решения PdM позволяют пользователям направлять свои усилия по управлению активами совершенно невозможными до сих пор способами, позволяя существующим командам работать более продуктивно, часто с меньшим бюджетом.

Реальные выгоды зависят от качественных данных
Решение PdM на основе ИИ преобразует операции технического обслуживания при условии, что оно имеет доступ к нужным типам машинных данных. Ключевым моментом является уверенность пользователей в том, что автоматизированная система PdM может адекватно реагировать, когда система выдает предупреждение. Уровень достоверности будет зависеть главным образом от качества имеющихся данных, поступающих в систему. Вы не можете уйти от старой поговорки:«Мусор на входе, мусор на выходе».

Базовые данные мониторинга состояния — это необходимый минимум для PdM. Сюда могут входить такие параметры, как ток, потребляемый двигателем, или время между двумя заданными значениями, когда краткосрочный сбой или долгосрочная тенденция могут означать, что состояние актива ухудшается.

Пользователи могут иметь ограниченную уверенность в предупреждениях, создаваемых с использованием первичных данных, поскольку изменения процесса или среды также могут влиять на многие параметры. Переключение насоса для работы с более плотным продуктом или изменение температуры окружающей среды могут оказать существенное влияние.

Индикаторы состояния учитывают такую ​​вводящую в заблуждение информацию и нацелены на выявление изменений, связанных с обработкой и факторами окружающей среды, а не с поведением самого оборудования.

Усовершенствованные индикаторы состояния делают еще один шаг вперед, ориентируясь на конкретные режимы отказа. Классическим примером может служить мониторинг вибрации, который кто-то может настроить для поиска индикаторов отказа, видимых на определенных частотах, которые могут, например, указывать на смещение вала двигателя.

Пользователь может определить режимы отказа в начале реализации PdM, изучив историю обслуживания каждого актива и связанную с ним общую техническую информацию. Затем пользователи могут выбирать индикаторы состояния, которые добавляют ценность, и настраивать датчики, чтобы сосредоточиться на режимах отказа, которые могут обеспечить наиболее значительные преимущества.

Доказанный успех
Решения PdM на основе ИИ не являются волшебными палочками, но огромные преимущества перехода к успешному режиму PdM хорошо доказаны. В Senseye мы используем запатентованные алгоритмы искусственного интеллекта и машинного обучения, чтобы помочь клиентам контролировать десятки тысяч машин по всему миру, повышая эффективность обслуживания и заранее предоставляя правильную информацию. Результаты включают сокращение времени незапланированных простоев оборудования на 50 %, снижение затрат на техническое обслуживание на 40 %, повышение производительности обслуживающего персонала и точность прогнозирования простоев на 55 % и 85 % соответственно.

Свяжитесь с Senseye, чтобы получить демонстрацию, и узнайте больше о том, как мы можем помочь вам достичь целей по надежности и экологичности вашей машины.