Садржај
П:
Како машинско учење може помоћи у одржавању, поправци и ремонту (МРО) процеса?
А:
Машинско учење може помоћи и са предиктивним и редовним одржавањем, и са процесима општег одржавања, поправка и ремонта (МРО) које компаније користе за подршку и очување своје имовине, као што су возила, опрема и други корисни предмети.
Уопштено, структурирани планови одржавања, поправки и ремонта имају користи од свих врста праксе скупљања и анализа података. Машинско учење покреће многе нове алате и платформе које раде на специфичним МРО проблемима како би се предузећима помогло да иновирају и учине цјелокупно одржавање ефикаснијим и ефикаснијим.
Један кључни начин на који машинско учење помаже МРО-у је изградња прецизности предвиђања.
Чланак Форбеса, "10 начина машинског учења револуционира производњу", говори о побољшању одржавања прецизнијом прецизношћу у погледу делова и компоненти. Идеја је да интегрисањем података из база података и других извора систем машинског учења може понудити компанијама више пословне интелигенције у арени за одржавање. То ће заузврат додати способност одржавања, поправка и ремонта процеса и подстаћи проактивније предвиђање одржавања, као и боље редовно редовито одржавање и оперативне ефикасности - на пример, успостављање исправних процеса за планирано одржавање и успостављање робуснији систем извештавања о ономе што је већ урађено.
Машинско учење се такође може применити за одржавање, поправку и ремонт залиха. МРО процеси се ослањају на залихе делова и производа који ће подржати ефикасно одржавање. На пример, компаније ће задржати одређене количине и бројеве делова и комада у руци за возни парк, као што су велике наруџбе кочних облога и кочионих ципела, уљни филтри или било шта друго што се обично примењује за редовно или предвиђајуће одржавање.
Руковање тим залихама је, као што свако може замислити, сложена ствар. Где су залихе, како се обележавају и када се примењују на систем за одржавање, поправку и ремонт чини разлику. Исто тако, примјена процеса машинског учења који може побољшати руковање залихама МРО-а или ријешити проблеме повезане са тим залихама. Недостајући подаци могу бацити кључ у пословном процесу. Машинско учење може тражити да осигура те податке и донесе доследнију анализу и процесе. Такође може помоћи у одређивању фактора као што су трошкови рада или додати интелигенцију о средњем времену између кварова или радити с било којим бројем других метрика, мерила и показатеља ради поједностављења процеса одржавања, поправке и ремонта и побољшати његов рад.
На врло основном и фундаменталном нивоу, приступ машинском учењу додаје одређене предности - предност руковања већим бројем предиктивних променљивих да би се створила боља пословна интелигенција. Његова снага је у окретности и способности руковања сложеним подацима који пружају транспарентност на свим врстама елемената одржавања, од инвентара делова до управљања радом до дугорочног дизајна и инжењерских анализа.