예측 유지 보수의 예는 무엇인가요?


최상의 답변

여기에서 Predii의 예를 살펴 보겠습니다.

Predii , Palo Alto에 기반을 둔 예측 유지 보수 AI 회사는이 비전을 실현하는 데 도움을주는 회사 중 하나입니다.

회사의 솔루션은 센서 네트워크를 사용합니다. 위치, 속도, 온도 등과 같은 측정을 기록하는 이진 데이터 스트림을 제공합니다. 유지 관리 및 수리 관점에서 이러한 종류의 속성에서 불일치를 기록하고 식별 할 수있는 것은 구성 요소가 곧 실패 할 것인지를 예측할 수있는 핵심입니다.

복잡한 수학적 모델을 사용하여 “일반적인 ”작동 조건에서 시스템은 지속적으로 구성 요소를 확인하고 데이터를 Predii로 다시 공급하고 “일반적인”작동 임계 값에 속하지 않는 신호를 표시합니다.

이를 한 단계 더 나아가 Predii가 제공하는 기술입니다. 생성은 잠재적으로 제조업체의 공급망 관리 절차와 통합되어 공급망 관리 프로세스의 효율성을 높이는 데 도움이 될 수 있습니다.

Predii는 대규모 구성 요소가 실패 할 것이라고 예측할 수 있으며 제조업체는 알림을받을 수 있습니다. 클라우드에 연결된 장치를 통해 제조업체는 구성 요소 생산을 더 잘 계획하고 재고 수준을 최적으로 유지할 수 있습니다. 이와 같은 가능성을 가진 사람을 통해 인공 지능 기반의 예측 유지 관리가 제조업체를 위해 전 세계적으로 수십억 달러를 절약 할 수있는 잠재력을 확인할 수 있습니다.

마지막으로 최근 보고서 , 우리는 현재 기술 자원 DZone에서 경험하고 있습니다. 예측 유지 보수 시장은 2017 년 22 억 달러에서 2020 년에는 109 억 달러로 성장할 것으로 예상됩니다. 이는 연간 39 \% 증가입니다. 성장!

이러한 예측과 예측 유지 보수 솔루션의 채택이 증가함에 따라 제조업체는 자산 및 구성 요소 관리 프로세스를 최적화하여 비용을 더욱 절감 할 수 있습니다.

전체를 읽으려면 설명,이 기사를 확인하십시오- AI를 적용하면 제조업체가 수십억 달러를 절약 할 수있는 방법

답변

알았습니다. 대부분의 답변은 실제로

조건 기반 유지 보수 는 예측 유지 보수의 필수적인 부분입니다.

우선, 조건 기반 유지 보수 / 모니터링 ( CBM) 및 예측 유지 보수는 동일하지 않습니다. 유사하지만 두 가지 다른 유지 보수 전략을 나타냅니다.

예측 유지 보수 상태 기반 진단을 결합합니다. (진동, 온도 및 예측 가능한 패턴이있는 기타 변수 측정) 복잡한 예측 공식 을 사용하여 장비의 고장시기를 정확하게 예측합니다.

CBM은 설정된 간격에 의존하며 다양한 추세를 해석하는 데 사용되는 예측 공식이 없습니다.

어떤면에서 예측 유지 관리는 상태 기반 유지 관리의보다 정확한 버전입니다.

예측 유지 보수의 간단한 예는 다음과 같습니다.

  1. 자산이 있습니다.
  2. 하나 이상의 센서를 설치 / 개장합니다.
  3. 이러한 센서를 최신 CMMS 소프트웨어 또는 센서와 통신 할 수있는 기타 특수 소프트웨어에 연결합니다. 실시간 데이터를 저장합니다.
  4. 이 데이터를 관리 할 수있는 사람 / 회사 (또는 사내 교육)를 고용합니다. 예측 공식을 사용하여 자산 (또는 그 일부)이 이전에 얼마나 오래 지속될 것인지 계산합니다. 실패합니다.
  5. 예상 된 고장 시점 이전에 유지 보수를 예약하고 필요한 경우 교체 부품을 주문합니다.

이 주제에 정말로 관심이있는 경우 몇 가지 권장 사항이 있습니다. 읽기 자료 :

예측 유지 보수를위한 전체 가이드

3 가지 주요 유지 관리 전략 유형 (병렬 비교)

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