Jakie są przykłady konserwacji predykcyjnej?


Najlepsza odpowiedź

W tym miejscu wezmę przykład Predii.

Predii , firma zajmująca się konserwacją predykcyjną AI z siedzibą w Palo Alto, to jedyna firma, która pomaga urzeczywistniać tę wizję.

Rozwiązanie firmy wykorzystuje sieć czujników dostarczanie strumieni danych binarnych rejestrujących pomiary, takie jak pozycja, prędkość, temperatura i tak dalej. Z punktu widzenia konserwacji i naprawy, możliwość rejestrowania i identyfikowania rozbieżności w tego rodzaju atrybutach jest kluczem do przewidywania, czy komponent wkrótce ulegnie awarii.

Złożone modele matematyczne służą do identyfikacji „regularnych ”Warunki pracy, system następnie stale sprawdza komponenty, przesyłając dane z powrotem do Predii i wyświetlając sygnały, które nie mieszczą się w„ normalnym ”progu działania.

Idąc o krok dalej, technologia, którą Predii jest tworzenie mogłoby być potencjalnie zintegrowane z procedurą zarządzania łańcuchem dostaw producentów, aby pomóc zwiększyć wydajność w procesie zarządzania łańcuchem dostaw.

Predii mogło przewidzieć, że komponenty w dużej skali ulegną awarii, a producent może otrzymać powiadomienie za pośrednictwem urządzeń połączonych z chmurą, z których wszystkie pomagają producentom lepiej planować produkcję komponentów, a tym samym zapewnić optymalny poziom zapasów. Dzięki takiej możliwości można zobaczyć, jak konserwacja predykcyjna oparta na sztucznej inteligencji może pomóc producentom zaoszczędzić miliardy dolarów na całym świecie.

Wreszcie, zgodnie z niedawny raport na temat czwartej rewolucji przemysłowej, którego doświadczamy obecnie w dziale technologicznym DZone, rynek konserwacji predykcyjnej ma wzrosnąć z 2,2 mld USD w 2017 r. do 10,9 mld USD do 2020 r. To 39\% wzrost w skali rocznej wzrostu!

Dzięki takim prognozom i zwiększonemu stosowaniu rozwiązań konserwacji predykcyjnej producenci będą mogli dalej obniżać koszty poprzez optymalizację procesów zarządzania zasobami i komponentami.

Aby przeczytać cały opis, przeczytaj ten artykuł – Jak zastosowanie sztucznej inteligencji pozwoli producentom zaoszczędzić miliardy dolarów.

Odpowiedź

Zauważyłem że większość odpowiedzi w rzeczywistości dotyczyła wyszczególnienia technik monitorowania stanu, które są używane jako część

konserwacja oparta na stanie , a ponadto stanowią integralną część konserwacji predykcyjnej.

Po pierwsze, konserwacja / monitorowanie w oparciu o stan ( CBM) i konserwacja predykcyjna to nie to samo – są podobne, ale reprezentują 2 różne strategie konserwacji.

Konserwacja predykcyjna łączy diagnostykę opartą na stanie (pomiar wibracji, temperatury i innych zmiennych, które mają przewidywalny wzór) za pomocą złożonych formuł predykcyjnych , aby dokładnie przewidzieć, kiedy urządzenie ulegnie awarii.

CBM opiera się na ustalonych odstępach czasu i brakuje mu tych predykcyjnych formuł, które są używane do interpretowania różnych trendów.

W pewnym sensie konserwacja predykcyjna jest dokładniejszą wersją konserwacji opartej na stanie.

Oto uproszczony przykład konserwacji predykcyjnej:

  1. Masz zasób.
  2. Instalujesz / modernizujesz jeden lub więcej czujników na tym zasobie.
  3. Podłączasz te czujniki do nowoczesnego oprogramowania CMMS lub innego specjalistycznego oprogramowania, które może komunikować się z czujnikami i przechowuj dane w czasie rzeczywistym.
  4. Zatrudniasz osobę / firmę (lub szkolisz kogoś na miejscu), która może zarządzać tymi danymi – użyj wzoru predykcyjnego, aby obliczyć, jak długo będą trwać zasoby (lub ich części) zawiedzie.
  5. Planujesz konserwację przed przewidywanym punktem awarii i zamawiasz części zamienne (jeśli to konieczne).

Jeśli naprawdę interesuje Cię ten temat, oto kilka zalecanych materiały do ​​czytania:

Kompletny przewodnik po konserwacji predykcyjnej

3 główne typy strategii konserwacyjnych (bezpośrednie porównanie)

Limble wprowadza konfigurację modułowego czujnika IOT za mniej niż 1000 USD

Dodaj komentarz

Twój adres email nie zostanie opublikowany. Pola, których wypełnienie jest wymagane, są oznaczone symbolem *