K:
Kuinka koneoppiminen voi auttaa ylläpito-, korjaus- ja kunnostuksen (MRO) prosesseissa?
V:Koneoppiminen voi auttaa sekä ennakoivassa että säännöllisessä kunnossapidossa sekä yleisessä huolto-, korjaus- ja kunnossapitoprosessissa, joita yritykset käyttävät omaisuuden, kuten ajoneuvojen, laitteiden ja muiden hyödyllisten esineiden, tukemiseen ja säilyttämiseen.
Yleisesti ottaen jäsennellyistä huolto-, korjaus- ja kunnossapitosuunnitelmista hyötyvät kaikenlaiset tietojen yhdistämis- ja analysointikäytännöt. Koneoppiminen ajaa monia uusia työkaluja ja alustoja, jotka käsittelevät tiettyjä MRO-ongelmia auttaakseen yrityksiä innovoimaan ja tekemään yleishyödyllisyydestä entistä tehokkaampaa.
| Ilmainen lataus: Koneoppiminen ja miksi sillä on merkitystä |
Yksi keskeinen tapa, jolla koneoppiminen auttaa MRO: ta, on ennustavan tarkkuuden rakentaminen.
Forbesin artikkelissa "10 tapaa, kuinka koneoppiminen mullistaa valmistusta" puhutaan kunnossapidon parantamisesta osien ja komponenttien ennakoivan tarkkuuden avulla. Ajatuksena on, että integroimalla tietokantoista ja muista lähteistä tulevat tiedot koneoppimisjärjestelmät voivat tarjota yrityksille enemmän liiketoimintatietoa ylläpitoalueilla. Tämä puolestaan lisää kykyä huolto-, korjaus- ja kunnostuksen prosesseihin ja edistää ennakoivampaa ennakoivaa huoltoa sekä parempaa säännöllistä aikataulun mukaista huoltoa ja toiminnan tehokkuutta - esimerkiksi, jos niillä on oikeat prosessit paikallaan aikataulunmukaisen huollon suorittamiseksi ja joilla on vankempi raportointijärjestelmä jo tehdystä.
Koneoppimista voidaan soveltaa myös huolto-, korjaus- ja huoltovarastoihin. MRO-prosessit perustuvat varaosavarastoihin ja tuotteisiin, jotka tukevat tehokasta huoltoa. Esimerkiksi yritykset pitävät tietyn määrän ja lukumäärän osia ja kappaleita käsillä ajoneuvokannalla, kuten jarrupalajen ja jarrukenkäjen, öljynsuodattimien tai muun sellaisen tilauksen, jota yleensä käytetään säännöllisessä tai ennakoivassa kunnossapidossa.
Näiden varastojen käsittely on monimutkainen tapa, kuten kukaan voi kuvitella. Missä varastot ovat, miten ne on merkitty ja kun niitä sovelletaan huolto-, korjaus- ja kunnostuksen järjestelmiin, sillä on merkitystä. Samoin tehdään sellaisten koneoppimisprosessien soveltamista, jotka voivat parantaa MRO-varastojen käsittelyä tai ratkaista niihin liittyviä ongelmia. Puuttuvat tiedot voivat heittää jakoavaimen liiketoimintaprosessiin. Koneoppimisella voidaan pyrkiä turvaamaan kyseinen tieto ja tuomaan taulukkoon johdonmukaisemmat analyysit ja prosessit. Se voi myös auttaa määrittämään tekijöitä, kuten työvoimakustannukset, tai lisää tietoja vikojen välisestä keskimääräisestä ajasta, tai työskentelemään useiden muiden mittareiden, vertailuarvojen ja indikaattoreiden kanssa huolto-, korjaus- ja kunnostusprosessien virtaviivaistamiseksi ja parantamiseksi.
Aivan perustasolla ja koneellisella tasolla koneoppimismenetelmä tuo tiettyjä etuja - etuna on se, että käsitellään suurempia määriä ennustavia muuttujia paremman liiketiedon luomiseksi. Sen vahvuus on ketteryydessä ja kyvyssä käsitellä monimutkaista tietoa, joka tarjoaa avoimuuden kaikenlaisille huoltoelementeille varaosavarastoista työnhallintaan pitkäaikaiseen suunnitteluun ja tekniseen analyysiin saakka.
