İçerik
S:
Makine öğrenmesi bakım, onarım ve bakım (MRO) süreçlerine nasıl yardımcı olabilir?
A:
Makine öğrenmesi hem öngörülü hem de düzenli bakımda ve şirketlerin araçlar, ekipman ve diğer faydalı öğeler gibi varlıklarını desteklemek ve korumak için kullandıkları genel bakım, onarım ve revizyon (MRO) işlemlerinde yardımcı olabilir.
Genel olarak, yapısal bakım, onarım ve bakım planları her türlü veri toplama ve analiz uygulamasından yararlanır. Makine öğrenimi, şirketlerin yenilikçiliğini ve genel bakımın daha verimli ve etkili olmasını sağlamak için belirli MRO sorunları üzerinde çalışan yeni araç ve platformların çoğunu tahrik ediyor.
Makine öğreniminin MRO ile yardımcı olmasının kilit yollarından biri, tahmin doğruluğu oluşturmaktır.
“10 Yollu Makine Öğrenimi Üretimi Devrim Yapıyor” başlıklı bir Forbes makalesinde, parçalar ve bileşenler konusunda daha kesin bir hassasiyetle bakımın iyileştirilmesi anlatılmaktadır. Fikir, veritabanlarından ve diğer kaynaklardan gelen verileri entegre ederek, makine öğrenme sistemlerinin şirketlere bakım alanında daha fazla iş zekası sunabileceğidir. Bu da, bakım, onarım ve revizyon işlemlerinde yetenek katacak ve daha proaktif prediktif bakımın yanı sıra daha iyi düzenli zamanlanmış bakım ve işletme verimliliğini artıracaktır - örneğin, zamanlanmış bakımı yapmak için doğru işlemlere sahip olmak ve daha önce yapılmış olanlar için daha güçlü raporlama sistemi.
Makine öğrenmesi aynı zamanda bir bakım, onarım ve envanter envanterine de uygulanabilir. MRO süreçleri, etkili bakımı destekleyecek parça ve ürün stoklarına güveniyor. Örneğin, şirketler, fren balatalarının ve fren pabuçlarının toplu siparişleri, yağ filtreleri veya normal veya kestirimci bakım için yaygın olarak uygulanan herhangi bir şey gibi bir araç filosu için belirli miktarda ve sayıda parça ve parça bulundurmaya devam edecektir.
Bu envanterleri kullanmak, herkesin hayal edebileceği gibi, karmaşık bir meseledir. Stokların nerede olduğu, nasıl etiketlendikleri ve bir bakım, onarım ve revizyon sistemine uygulandığında fark yaratır. MRO stoklarının kullanımını artırabilen veya bu stoklarla ilgili problemleri çözebilecek makine öğrenme süreçlerinin uygulanması. Eksik veriler bir iş sürecine bir anahtar atabilir. Makine öğrenimi bu verileri güvence altına alabilir ve tabloya daha tutarlı analiz ve süreçler getirebilir. Ayrıca, işgücü maliyetleri gibi faktörleri belirlemeye veya arızalar arasındaki ortalama süreye istihbarat eklemeye yardımcı olabilir veya bir bakım, onarım ve revizyon sürecini hızlandırmak ve daha iyi çalışmasını sağlamak için herhangi bir sayıda başka ölçüm, gösterge ve gösterge ile birlikte çalışabilir.
Çok temel ve temel bir seviyede, bir makine öğrenmesi yaklaşımı belli avantajlar ekler - daha iyi iş zekası oluşturmak için daha fazla sayıda tahmin değişkenini kullanmanın avantajı. Gücü, çevikliği ve parça stoklarından işgücü yönetimine, uzun vadeli tasarım ve mühendislik analizlerine kadar her türlü bakım elemanı üzerinde şeffaflık sağlayan karmaşık verileri kullanma kabiliyetidir.