Care sunt exemple de întreținere predictivă?


Cel mai bun răspuns

Aici voi lua exemplul Predii.

Predii , o companie de întreținere predictivă cu inteligență artificială, cu sediul în Palo Alto, este o companie care contribuie la transformarea acestei viziuni în realitate.

Soluția firmelor utilizează o rețea de senzori pentru a furniza fluxuri de date binare care înregistrează măsurători, cum ar fi poziția, viteza, temperatura și așa mai departe. Dintr-o perspectivă de întreținere și reparații, posibilitatea de a înregistra și identifica discrepanțele în acest tip de atribute este esențială pentru a putea prevedea dacă o componentă este pe punctul de a eșua.

Modelele matematice complexe sunt utilizate pentru a identifica „regulat ”Condițiile de funcționare, sistemul verifică continuu componentele, transmite datele înapoi la Predii și afișează semnale care nu se încadrează în pragul de funcționare„ obișnuit ”.

Făcând acest lucru un pas mai departe, tehnologia care este Predii este crearea ar putea fi integrată cu procedura de gestionare a lanțului de aprovizionare a producătorilor pentru a contribui la creșterea eficienței procesului de gestionare a lanțului de aprovizionare.

Predii ar putea prezice, la scară, componentele erau pe punctul de a eșua, producătorul ar putea primi o notificare prin intermediul dispozitivelor conectate la cloud, toate acestea ajutând producătorii să planifice mai bine producția de componente și, prin urmare, să se asigure că nivelurile stocurilor sunt optime. Cu un posibilist ca acesta, se poate vedea cum întreținerea predictivă, alimentată de inteligența artificială, are potențialul de a economisi miliarde de dolari la nivel global pentru producători.

În cele din urmă, conform Raport recent cu privire la a 4-a revoluție industrială, pe care o experimentăm în prezent prin resurse tehnologice DZone, piața întreținerii predictive urmează să crească de la 2,2 miliarde de dolari în 2017 la 10,9 miliarde de dolari până în 2020. Aceasta reprezintă o creștere anuală de 39\% creștere!

Cu astfel de previziuni și adoptarea sporită a soluțiilor de întreținere predictivă, producătorii vor putea crește în continuare economiile de costuri prin optimizarea proceselor lor de gestionare a activelor și componentelor.

Pentru a citi un document complet descriere, verificați acest articol – Modul în care aplicarea AI va economisi miliarde de dolari producătorilor.

Răspuns

Am observat că majoritatea răspunsurilor se învârteau de fapt în jurul listării tehnicilor de monitorizare a stării care sunt utilizate ca parte a

întreținere bazată pe condiții și, în extensie, fac parte integrantă din întreținerea predictivă.

Mai întâi, întreținerea / monitorizarea bazată pe condiții ( CBM) și întreținerea predictivă nu sunt același lucru – sunt similare, dar reprezintă 2 strategii de întreținere diferite.

Întreținerea predictivă combină diagnosticul bazat pe condiții (măsurarea vibrațiilor, temperaturii și a altor variabile care au un model previzibil) cu formule predictive complexe pentru a prezice exact când un echipament ar trebui să cedeze.

CBM se bazează pe intervale stabilite și nu are acele formule predictive care sunt folosite pentru interpretarea diferitelor tendințe.

Deci, într-un fel, întreținerea predictivă este o versiune mai precisă a întreținerii bazate pe condiții.

Iată un exemplu simplificat de întreținere predictivă:

  1. Aveți un activ.
  2. Instalați / modificați unul sau mai mulți senzori pe acel material.
  3. Conectați acei senzori la un software modern CMMS sau la un alt software specializat care poate comunica cu senzorii și stocați date în timp real.
  4. Angajați o persoană / o companie (sau pregătiți pe cineva intern) care poate gestiona aceste date – utilizați formula predictivă pentru a calcula cât timp vor dura activele (sau părțile sale) înainte nu reușește.
  5. Programați întreținerea înainte de acel punct de avarie prevăzut și comandați piese de schimb (dacă este necesar).

Dacă sunteți cu adevărat interesat de acest subiect, iată câteva recomandări material de lectură:

Un ghid complet pentru întreținerea predictivă

3 tipuri principale de strategii de întreținere (comparație side-by-side)

Limble introduce configurarea senzorului IOT modular pentru sub 1000 USD

Lasă un răspuns

Adresa ta de email nu va fi publicată. Câmpurile obligatorii sunt marcate cu *