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预测性维护中的AI是什么?

作者:Emily Himes 日期:2023年4月11日 阅读时间:5分钟 人工智能(AI)在预测性维护中是如何应用的? 人工智能(AI)运用机器学习原理来解决一系列与服务相关的问题。机器学习自动化并构建分析模型,这些...

作者:Emily Himes

日期:2023年4月11日

阅读时间:5分钟

人工智能(AI)在预测性维护中是如何应用的?

人工智能(AI)运用机器学习原理来解决一系列与服务相关的问题。机器学习自动化并构建分析模型,这些模型能够赋予服务技术人员以预测性行动,从而在潜在停机时间发生之前预防其发生。AI和机器学习是动态系统,随着数据暴露量的增加,产生的结果会更为强大。

机器学习的定义

机器学习是AI的一个子集,它使用算法来理解数据集,有效地“学习”或构建洞察力。通过向机器学习系统提供样本数据(也称为训练数据),这些算法构建模型,这些模型变得足够熟悉,可以识别效率低下的问题,提出准确性改进建议,甚至对未来结果进行预测。随着数据集的增长,预测也会得到改善。机器学习的预测应用与维护和服务用例特别相关。机器学习可以评估和分析历史以及当前的设备使用数据,以预测可能的未来事件——比如是否需要服务访问,或者如果当前情况得不到解决,设备是否会出现故障。随着时间的推移,随着产品和使用数据量的增加,这些预测会变得越来越准确和详细。

AI进行预测的不同方法

计划外的停机时间会降低生产力,并需要昂贵的现场修复工作来解决。AI可以通过以下方式预测设备问题并使您的产品在现场更加可靠:

利用已知信息进行预测:将您的历史性能数据、工程规格和实时分析相结合,创建基于用户特定条件的警报和警告,这样您就可以在问题发生之前修复它。这通常是启用AI进行预测的第一阶段。

利用所学进行预测:无论您是否已建立IIoT(工业物联网)计划或刚刚连接,AI都可以帮助您集中和精炼数据,随着时间的推移创建更准确和有效的模型。制定一个预测性维护策略,该策略不断构建知识并识别预测停机时间的触发因素,以便主动解决这些问题。

利用模拟进行预测:在设计过程中模拟导致性能问题的相同压力,以确保机器能够承受现实世界的条件,并确定预测性警报和警告点。通过使用AI支持过程收集的数据,您甚至可以在一段时间内改进您运行的模拟。

预测性维护与预防性维护

人们经常混淆预测性维护和预防性维护,但这两者之间存在显著差异。

预防性维护是根据机器的生命周期定期进行的,无论使用情况如何,以确保不会出现问题。对于预防性维护,用于预测故障的唯一变量是自上次维护以来的时间跨度。定期为您的汽车更换机油是预防性维护的一个常见例子。虽然预防性维护比响应式服务有了巨大的改进,但它也有其局限性。基本上,它使用了一个非常简单的数据模型(例如,如果汽车发动机每行驶5000英里不换油,就会出现长期问题),来做出非常宽泛的建议(例如,您应该尽快将车辆送来进行换油)。预防性维护模型没有考虑您汽车发动机的独特状况或车辆的驾驶方式。

预测性维护持续分析已连接资产和设备的状态。它可以收集多种类型的数据来构建反映设备状态以及设备使用方式的详细模型。通过这种方式,机器在正常运行期间产生的数据会被分析,并提出更准确的维护建议。这些数据被分析以减少故障的可能性,并提供对故障原因、可能性以及资产未得到服务时发生故障所需时间的更深入理解。与预防性维护的通用规则不同,预测性维护提供准确且具体的建议,这些建议反映了您的设备以及您如何使用这些设备。这种准确性还可以防止不必要的维护活动,这些活动可能会产生成本和停机时间。

通过将IIoT(工业物联网)和AI(人工智能)的结合应用于构建非常健壮的预测性维护数据模型,组织正在经历停机时间的减少、工作生产力的提高、现场服务成本的降低、产品设计的改进以及工人安全性的提高。

使用AI进行预测性维护的好处有哪些?

减少生产损失

通过使用AI,预测性维护模型评估反映资产当前状态的许多变量,基于使用趋势进行预测,并提前告知维护团队潜在的设备故障。特定用户的警报和警告可以帮助您在问题发生之前防止它们,这意味着客户可以减少卡车出动的需求,并灵活地响应问题。AI驱动的预测性维护可以带来:

  • 非计划停机时间减少30%
  • 服务解决速度提高83%
  • 现场时间减少75%

提高工人生产力

当使用AI预测设备何时会出现问题时,可以围绕工人的时间表安排预测性维护。当工人不会因为意外的故障或定期计划的服务访问而受到干扰时,客户会体验到:

  • 最大化正常运行时间,减少生产力滞后
  • 提高资产利用率

提高工人安全性

通过准确预测设备何时可能出现故障或崩溃,可以避免将服务技术人员置于危险的环境中。这些重要的预测可以确保:

  • 工人与可能出现故障的机器保持安全距离
  • 服务技术人员可以在问题导致机器变得危险之前解决问题

此外,由于预测性维护可以为您提供数据,为客户节省高达数百万美元的停机时间,客户满意度将增加,从而导致更高的续订率、更低的客户流失率和更好的净推荐值。简而言之,转向预测性维护会减少服务需求,更快且干扰更少的服务访问,同时最大化正常运行时间、生产力和安全性。这是您的制造业客户会欣然接受的转变。

 

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