Q:
Hvordan kan maskinlæring hjælpe med vedligeholdelse, reparation og eftersyn (MRO) processer?
EN:Maskinlæring kan hjælpe med både forudsigelig og regelmæssig vedligeholdelse og den generelle vedligeholdelses-, reparations- og eftersynsprocesser (MRO) -processer, som virksomheder bruger til at støtte og bevare deres aktiver, såsom køretøjer, udstyr og andre nyttige ting.
Generelt drager strukturerede vedligeholdelses-, reparations- og eftersynsplaner fordel af alle former for datasamling og analysepraksis. Maskinlæring driver mange af de nye værktøjer og platforme, der arbejder med specifikke MRO-problemer for at hjælpe virksomheder med at innovere og gøre den samlede vedligeholdelse mere effektiv og effektiv.
| Gratis download: Machine Learning og Why It Matters |
En nøglemåde, som maskinlæring er at hjælpe med MRO, er at opbygge forudsigelig nøjagtighed.
En Forbes-artikel, "10 måder Machine Learning revolutionerer produktion", fortæller om forbedring af vedligeholdelse gennem mere forudsigelig præcision med hensyn til dele og komponenter. Tanken er, at ved at integrere data fra databaser og andre kilder, kan maskinlæringssystemer tilbyde virksomheder mere forretningsinformation i vedligeholdelsesarenaen. Det vil igen tilføje kapacitet til vedligeholdelse, reparation og eftersyn af processer og fremme mere proaktiv forudsigelig vedligeholdelse samt bedre regelmæssig planlagt vedligeholdelse og driftseffektivitet - for eksempel at have de rigtige processer på plads til at udføre den planlagte vedligeholdelse og have en mere robust rapporteringssystem for hvad der allerede er gjort.
Maskinindlæring kan også anvendes til et vedligeholdelses-, reparations- og eftersynsbeholdning. MRO-processer er afhængige af varebeholdninger af dele og produkter, der understøtter effektiv vedligeholdelse. For eksempel vil virksomheder holde visse mængder og antal dele og stykker til rådighed for en køretøjsflåde, såsom bulkordrer af bremseklodser og bremsesko, oliefiltre eller andet, der ofte bruges til regelmæssig eller forudsigelig vedligeholdelse.
Håndtering af disse fortegnelser er, som enhver kunne forestille sig, en kompleks affære. Hvor fortegnelserne er, hvordan de er mærket, og når de anvendes til et vedligeholdelses-, reparations- og eftersynssystem, gør en forskel. Det samme gælder anvendelsen af maskinlæringsprocesser, der kan forbedre håndteringen af MRO-lagre eller løse problemer, der er relateret til disse inventar. Manglende data kan smide en skruenøgle i en forretningsproces. Maskinlæring kan søge at sikre disse data og bringe en mere ensartet analyse og processer til tabellen. Det kan også hjælpe med at bestemme faktorer, såsom lønomkostninger, eller tilføje intelligens om gennemsnitlig tid mellem fejl eller arbejde med et hvilket som helst antal andre målinger, benchmarks og indikatorer for at strømline en vedligeholdelses-, reparations- og revisionsproces og få det til at fungere bedre.
På et meget grundlæggende og grundlæggende niveau tilføjer en maskinlæringsmetode visse fordele - fordelen ved at håndtere større antal forudsigelige variabler for at skabe bedre forretningsintelligens. Dens styrke ligger i dens smidighed og evnen til at håndtere de komplekse data, der giver gennemsigtighed på alle slags vedligeholdelseselementer, fra deleopgørelser til arbejdsstyring til langvarig design og teknisk analyse.
