Maskininlärning möjliggör prediktivt underhåll, vilket minskar stilleståndstiden och optimerar reservdelslagret. Det hjälper också till att identifiera överhängande problem för att förhindra haverier i stor skala.
Feature engineering är en teknik för datatransformation som minskar datadimensionaliteten och förbättrar AI-modellernas prestanda och noggrannhet. Detta möjliggör mer exakta förutsägelser och en snabbare tid till lösning.
Prediktivt underhåll
Att kunna förutse underhållsproblem minskar oförutsedda nödsituationer och gör det möjligt för drift- och processteknikteam att hålla linjerna igång på ett smidigt sätt. Prediktivt underhåll kan också sänka frustrationsnivån bland medarbetarna och hjälpa cheferna att skapa stabilitet på anläggningen.
Med hjälp av datamönster kan prediktivt underhåll identifiera de maskiner som sannolikt snart kommer att drabbas av driftstopp. Dessa maskiner kan sedan schemaläggas för underhåll vid tidpunkter som inte stör produktionen. Detta bidrar till att begränsa oplanerade driftstopp, som enligt en artikel i Wall Street Journal kostar industritillverkarna uppskattningsvis 50 miljarder dollar per år.
I takt med att sensorerna samlar in data om prestanda och fel kan de prediktiva modellerna förbättras för varje iteration. När tekniken på ett tillförlitligt sätt kan anslutas till tillgångar och tillhandahålla korrekta feldata kan den optimera ett tillståndsbaserat underhållsprogram för maximala besparingar. Systemet kan också skicka ett schema med reservdelar till MRO-lager så att teknikerna är redo att reparera en maskin innan den går sönder, vilket förhindrar ytterligare driftstopp och eliminerar slöseri med att köpa fel delar.
Prediktiv analys
Prediktiv analys är en typ av maskininlärning som förutsäger framtida trender eller resultat med hjälp av historiska data. Det hjälper till att identifiera förbättringsområden, effektivisera processer och minska slöseri i tillverkningen. Det ger också en varning i realtid innan ett kvalitetsfel eller oplanerat driftstopp inträffar. Tillverkarna kan då vidta åtgärder innan det leder till förlust av produkter, overheadkostnader eller produktionstid.
Maskin- och utrustningshaverier kan kosta ett företag upp till tusentals dollar. Genom att lägga till prediktiv analys i mixen får ledningen en uppfattning om vilka delar som mest sannolikt kommer att gå sönder och när. Det gör att teknikerna kan lagerhålla reservdelar och planera underhåll i förväg, vilket leder till förbättrad effektivitet, produktivitet och lönsamhet.
Prediktiv analys gör det också möjligt för chefer att förutse energibehov och kostnader, så att de kan planera därefter. Detta hjälper dem att undvika oväntade och dyra störningar som orsakas av väder, politisk instabilitet, insolvens hos leverantörer eller flaskhalsar i transportnätet. Det blir också lättare att hålla lagernivåerna låga, vilket minskar lagrings- och fraktkostnaderna.
Artificiell intelligens (AI)
För tillverkare innebär implementering av AI-funktioner som prediktiv analys, robotteknik och maskininlärning betydande möjligheter att minska kostnaderna i hela leveranskedjan. De kan öka kapacitetsprognoserna och lagerhanteringen samtidigt som de minskar stilleståndstiden och reparationskostnaderna, sänker test- och reparationskostnaderna och förbättrar produktkvaliteten.
Tillverkningsdata passar bra för maskininlärningsalgoritmer eftersom de främst är analytiska till sin natur. En dator kan till exempel enkelt se mönster i data som kan tyda på problem med utrustning, t.ex. vibrationer eller temperaturförändringar.
Genom att använda maskininlärning för prediktivt underhåll kan företag identifiera och förutse problem innan de påverkar produktionen och minskar utfallet. Det kan också förhindra onödiga reparationer eller materialförnyelser, vilket leder till kostnadsbesparingar. Det är dock viktigt att notera att det finns många färdiga AI-lösningar på marknaden som kanske inte är anpassade till specifika affärsprocesser och smärtpunkter. En anpassad lösning ger istället fler fördelar och bättre ROI.
Datavetenskap
Datavetenskap är en avancerad form av analys som gör det möjligt för tillverkare att analysera och tolka data. Det kan användas för att förutsäga när en maskin kan gå sönder, spåra trender i produktionen och förbättra tillverkningsprocesserna.
Moderna maskiner, eller äldre maskiner som eftermonterats med IoT-sensorer, producerar en strid ström av data på fabriksgolvet. Dessa data kan vara svåra att konsolidera och analysera, särskilt på maskin- eller linjenivå. Men datavetenskap kan ta den här informationen och ge insikter som kan spara tid, pengar och resurser.
Tillverkare kan också använda datavetenskap för att förstå och förutse efterfrågan. Detta kan hjälpa dem att bättre förutsäga behoven i leveranskedjan, vilket kan minska lagerkostnaderna och förhindra överproduktion av produkter som kan orsaka brist eller onödiga prisrabatter. De kan också utnyttja preskriptiv analys, som kan rekommendera specifika åtgärder baserat på data. Detta kan spara värdefull tid och resurser, samtidigt som lönsamheten ökar. Genom att spåra mätvärden som förstapassutbyte, skrotminskning och kvalitet kan tillverkarna upptäcka nya sätt att förbättra sina tillverkningsprocesser.