Konserwacja predykcyjna (predictive maintenance) oparta na AI

Czym jest konserwacja predykcyjna oparta na sztucznej inteligencji?

Inżynier sterujący maszyną przemysłową za pomocą tabletu z interfejsem panelu sterowania

Konserwacja predykcyjna (Predictive Maintenance) bazująca na sztucznej inteligencji polega na wykorzystywaniu złożonych algorytmów i metod uczenia maszynowego w celu rzetelnego prognozowania potencjalnych awarii sprzętu, jeszcze zanim do nich dojdzie.

Rozwiązanie to stanowi udoskonalenie klasycznych modeli konserwacji reaktywnej i prewencyjnej za sprawą technologii ML opartej na sztucznej inteligencji, wykorzystującej dane historyczne dotyczące zasobów i procesów w celu podejmowania dokładniejszych i bardziej trafnych decyzji.

Nasi klienci

Wyzwania biznesowe

Wysokie koszty utrzymania

Prace konserwacyjne pochłaniają znaczną część budżetu większości przedsiębiorstw przemysłowych - są to koszty związane z obsługą, sprzętem i częściami zamiennymi, a także koszty bieżące. Nieefektywne zarządzanie nimi przyczynia się do znacznego wzrostu kosztów operacyjnych i zmniejszenia marży zysku.

Brak pełnego zrozumienia procesu

Zrozumienie korelacji występujących pomiędzy maszynami, materiałami, parametrami i procedurami zastosowanymi w procesie wymaga zastosowania odpowiednich technik analitycznych i danych historycznych.

Awarie i nieplanowane przestoje

Tradycyjne metody konserwacji nie pozwalają skutecznie przewidywać i zapobiegać występowaniu krytycznych awarii na liniach produkcyjnych, co może skutkować niekontrolowanym wzrostem nakładów finansowych i czasowych, a także zagrożeniem dla bezpieczeństwa pracowników.

Maksymalizacja poziomu wydajności maszyn na linii produkcyjnej

Nieoczekiwane awarie na liniach produkcyjnych są następstwem niedostatecznej analizy procesu produkcyjnego. Dzięki analizie i kontroli danych w czasie rzeczywistym możesz monitorować pracę maszyn, optymalizować i poprawiać wydajność, a w konsekwencji przewidywać i zapobiegać ewentualnym przyszłym usterkom.

1/

0

Funkcje

Skuteczniejsze decyzje związane z utrzymaniem

nasze zaawansowane algorytmy uczenia maszynowego analizują dane ze wszystkich źródeł, wykrywają anomalie i przewidują awarie z wyprzedzeniem, dzięki czemu możesz podejmować właściwe decyzje dla zapewnienia optymalnej konserwacji.

Trendy i korelacje

identyfikacja złożonych zależności zachodzących między parametrami procesowymi a stanem maszyn za pomocą technik analitycznych AI.

Bezproblemowa integracja

integracja rozwiązania TT PSC służącego do konserwacji predykcyjnej z dowolnymi istniejącymi systemami oraz umożliwienie automatycznego monitorowania i wykrywania wzorców w celu zapewnienia maksymalnego czasu sprawności sprzętu.

Monitoring i alerty w czasie rzeczywistym

tworzenie alertów informujących o pozostałym czasie użytkowania urządzeń w oparciu o technologię AI i możliwość stałego monitorowania kondycji maszyn.