יישום Machine Learning: תחזוקת חיזוי וניהול נכסים בהגדרות תעשייתיות

תחזוקה חיזויית משתמשת אלגוריתמי למידת מכונה כדי לחזות כשלים בציוד לפני שהם מתרחשים.גישה זו מסייעת להפחית את עלויות התחזוקה והתחזוקה על ידי טיפול בבעיות באופן יזום.

הבנה של תחזוקה חיזוי

תחזוקה חיזויית כוללת איסוף נתונים מנכסים תעשייתיים באמצעות חיישנים ומערכות ניטור.מודלים של למידת מכונות מנתחים נתונים אלה כדי לזהות דפוסים המעידים על כישלונות פוטנציאליים או על ההידרדרות בביצועים.

היתרונות של Machine Learning בניהול נכסים

יישום למידת מכונה עבור תחזוקה חיזוי מציע מספר יתרונות:

• (ב) ,0) ,נבדקו את ה- Downtime: FLT:103) גילוי מוקדם של נושאים מונע כשלים תקלות בציוד בלתי צפוי.
• (ב) ,0) תחזוקת החסכון: 1FLT מבוצעת רק כאשר יש צורך, שימוש במשאב.
• (ב) ,0) ,התערבויות בנכסים: 1FIRLT:1 ,Timely , מסייעות לשמר את מצב הציוד.
• (ב) ,0) ,3 ,9) חיזוי כישלונות מקטין מצבים מסוכנים.

המונחים:

כדי לאמץ תחזוקה חיזויית, ארגונים בדרך כלל עוקבים אחר השלבים הבאים:

• איסוף נתונים: התקנת חיישנים ומכשירי ניטור על נכסים.
• עיבוד נתונים: ניקוי וארגן נתונים לניתוח.
• פיתוח מודל: אלגוריתמי למידת מכונה לרכבת לזהות דפוסים של כשלים.
• המונחים: Integrate Models into Maintenance Workflows
• מעקב ו-FDamp; Updating: Continuously Assessment Model Performance and update as Need.