Content
P:
Com pot ajudar l'aprenentatge automàtic en processos de manteniment, reparació i revisió (MRO)?
R:
L’aprenentatge de màquines pot ajudar tant en el manteniment predictiu com regular, i en els processos generals de manteniment, reparació i revisió (MRO) que les empreses utilitzen per recolzar i preservar els seus actius, com vehicles, equips i altres elements útils.
En general, els plans de manteniment, reparació i revisió estructurats es beneficien de tota mena de pràctiques d’agregació i anàlisi de dades. L’aprenentatge automàtic impulsa moltes de les noves eines i plataformes que treballen en problemes específics de MRO per ajudar les empreses a innovar i fer més eficaç i eficaç el manteniment global.
Una de les maneres bàsiques que l’aprenentatge automàtic ajuda amb MRO consisteix en crear una precisió predictiva.
Un article de Forbes, "10 formes de l'aprenentatge de màquines revolucionen la fabricació", parla de millorar el manteniment mitjançant una precisió més predictiva pel que fa a parts i components. La idea és que mitjançant la integració de dades de bases de dades i altres fonts, els sistemes d'aprenentatge automàtic puguin oferir a les empreses més informació empresarial en l'àmbit de manteniment. Això, al seu torn, afegirà capacitat als processos de manteniment, reparació i revisió i fomentarà el manteniment predictiu més proactiu, així com un millor manteniment programat regular i eficiències operatives, per exemple, tenir els processos adequats per fer el manteniment programat i tenir un un sistema d’informació més robust del que ja s’ha fet.
L’aprenentatge automàtic també es pot aplicar a un inventari de manteniment, reparació i revisió. Els processos MRO es basen en inventaris de peces i productes que permetran un manteniment efectiu. Per exemple, les empreses mantindran a l’abast una certa flota de vehicles i quantitats de peces i peces per a una flota de vehicles, com ara comandes a granel de pastilles de fre i sabates de fre, filtres d’oli o qualsevol altra cosa que s’apliqui habitualment al manteniment regular o predictiu.
Com gestionar aquests inventaris és, com qualsevol podria imaginar, una cosa complexa. On es troben els inventaris, com s’etiqueten i quan s’apliquen a un sistema de manteniment, reparació i revisió marquen la diferència. També passa l’aplicació de processos d’aprenentatge automàtic que poden millorar el maneig d’inventaris MRO o resoldre problemes relacionats amb aquests inventaris. Les dades que falten poden llançar una clau en un procés empresarial. L’aprenentatge automàtic pot intentar assegurar aquestes dades i portar anàlisis i processos més coherents a la taula. També pot ajudar a determinar factors com els costos laborals, o afegir intel·ligència en el temps mitjà entre els fracassos o treballar amb altres mètriques, punts de referència i indicadors per agilitzar un procés de manteniment, reparació i revisió i millorar el seu funcionament.
A un nivell molt bàsic i fonamental, un enfocament d'aprenentatge automàtic aporta certs avantatges: l'avantatge de manejar un nombre més gran de variables predictius per crear una millor intel·ligència empresarial. La seva fortalesa es troba en la seva agilitat i la capacitat de manejar les complexes dades que proporcionen transparència en tota mena d’elements de manteniment, des dels inventaris de peces fins a la gestió de treball fins a l’anàlisi de disseny i enginyeria a llarg termini.