Innehåll
F:
Hur kan maskininlärning hjälpa till med underhåll, reparation och översyn (MRO) processer?
A:
Maskininlärning kan hjälpa till med både prediktivt och regelbundet underhåll och med de allmänna underhålls-, reparations- och översynsprocesser (MRO) som företag använder för att stödja och bevara sina tillgångar, såsom fordon, utrustning och andra användbara artiklar.
Generellt har strukturerade underhålls-, reparations- och översynsplaner nytta av alla typer av datainsamlings- och analysmetoder. Maskininlärning driver många av de nya verktygen och plattformarna som arbetar med specifika MRO-problem för att hjälpa företag att innovera och göra det totala underhållet mer effektivt och effektivt.
Ett viktigt sätt som maskininlärning hjälper till med MRO är att bygga prediktiv noggrannhet.
En Forbes-artikel, "10 sätt maskininlärning revolutionerar tillverkning", talar om förbättrat underhåll genom mer förutsägbar precision när det gäller delar och komponenter. Tanken är att genom att integrera data från databaser och andra källor kan maskininlärningssystem erbjuda företag mer affärsinformation på underhållsarenan. Det i sin tur kommer att ge kapacitet till underhåll, reparation och översyn av processer och främja mer proaktivt prediktivt underhåll, samt bättre regelbundet schemalagd underhåll och driftseffektivitet - till exempel att ha rätt processer på plats för att utföra det schemalagda underhållet och ha en mer robust rapporteringssystem för vad som redan har gjorts.
Maskininlärning kan också tillämpas på ett underhåll, reparation och översyn av lager. MRO-processer förlitar sig på inventeringar av delar och produkter som kommer att stödja effektivt underhåll. Till exempel kommer företag att hålla vissa mängder och antal delar och delar till hands för en fordonsflotta, såsom bulkbeställningar av bromsbelägg och bromsskor, oljefilter eller något annat som vanligtvis används för regelbundet eller förutsägbart underhåll.
Att hantera dessa inventeringar är, som vem som helst kan föreställa sig, en komplex affär. Var inventeringarna är, hur de märks och när de tillämpas på ett underhålls-, reparations- och översynssystem gör skillnad. Så gör tillämpningen av maskininlärningsprocesser som kan förbättra hanteringen av MRO-lager eller lösa problem relaterade till dessa inventarier. Saknade data kan kasta en skiftnyckel i en affärsprocess. Maskininlärning kan sträva efter att säkra den informationen och få mer konsekvent analys och processer till tabellen. Det kan också hjälpa till att bestämma faktorer som arbetskraftskostnader, eller lägga till underrättelse om medeltiden mellan misslyckanden, eller arbeta med valfritt antal andra mätvärden, riktmärken och indikatorer för att effektivisera en underhålls-, reparations- och översynsprocess och göra det bättre.
På en mycket grundläggande och grundläggande nivå ger en maskininlärningsmetod vissa fördelar - fördelen med att hantera större antal prediktiva variabler för att skapa bättre affärsintelligens. Dess styrka ligger i sin smidighet och förmågan att hantera komplexa data som ger transparens i alla typer av underhållselement, från delar av lager till arbetskraft till långsiktig design och teknisk analys.