Sisu
K:
Kuidas saab masinõpe aidata hooldus-, remondi- ja kapitaalremontides (MRO)?
A:
Masinõpe võib aidata nii ennustava kui ka regulaarse hoolduse ning üldise hoolduse, remondi ja kapitaalremondi (MRO) protsessides, mida ettevõtted kasutavad oma vara, näiteks sõidukite, seadmete ja muude kasulike esemete toetamiseks ja säilitamiseks.
Üldiselt saavad struktureeritud hooldus-, remondi- ja kapitaalremondi plaanid kasu igasugustest andmete koondamise ja analüüsimise tavadest. Masinõpe on ajendiks paljudele uutele tööriistadele ja platvormidele, mis töötavad konkreetsete MRO probleemidega, et aidata ettevõtetel uuendusi teha ja üldist hooldust tõhusamaks muuta.
Üks peamisi viise, kuidas masinõpe MRO-le aitab, on ennustava täpsuse loomine.
Forbesi artikkel "10 viisi, kuidas masinõpe muudab tootmist revolutsiooniliseks" räägib hoolduse parandamisest osade ja komponentide ennustavama täpsuse kaudu. Mõte on selles, et andmebaasidest ja muudest allikatest pärinevate andmete integreerimisega saavad masinõppe süsteemid pakkuda ettevõtetele hooldusareenil rohkem äriteavet. See omakorda suurendab hooldus-, remondi- ja kapitaalremondi võimalusi ning soodustab proaktiivsemat ennustavat hooldust, samuti paremat regulaarset plaanipärast hooldust ja töö efektiivsust - näiteks kui plaaniliste hoolduste tegemiseks on olemas sobivad protsessid ja robustsem aruandlussüsteem juba tehtud toimingute kohta.
Masinõpet saab rakendada ka hoolduse, remondi ja kapitaalremondi korral. MRO protsessid tuginevad osade ja toodete varudele, mis toetavad tõhusat hooldust. Näiteks hoiavad ettevõtted sõidukipargi jaoks teatud koguseid ja arvu osi ja tükke, näiteks piduriklotside ja piduriklotside, õlifiltrite hulgimüük või midagi muud, mida tavaliselt rakendatakse regulaarsel või ennustataval hooldusel.
Nende varude käitlemine on keeruline asi, nagu keegi võiks ette kujutada. Seal, kus varud asuvad, kuidas need on märgistatud ning hooldus-, remondi- ja kapitaalremondisüsteemides rakendatakse, on erinev. Samamoodi toimib masinõppeprotsesside rakendamine, mis võivad parandada MRO varude käsitlemist või lahendada nende varudega seotud probleeme. Puuduvad andmed võivad mutrivõtme äriprotsessis kasutada. Masinõppe abil saab neid andmeid kindlustada ning järjepidevamaid analüüse ja protsesse tabelisse tuua. See võib aidata ka selliste tegurite kindlakstegemisel nagu tööjõukulud või lisada luureandmeid rikete vahelise keskmise aja kohta või töötada koos paljude muude mõõdikute, etalonide ja indikaatoritega, et sujuvamaks muuta hooldus-, remondi- ja kapitaalremonti ning muuta see paremaks.
Väga põhilisel ja põhilisel tasemel lisab masinõppe lähenemisviis teatud eeliseid - eelise, et suurema arvu ennustavate muutujate käsitsemine võimaldab paremat äriteavet luua. Selle tugevuseks on paindlikkus ja võimekus käsitleda keerulisi andmeid, mis pakuvad läbipaistvust igasuguste hoolduselementide osas, alates varuosade varudest kuni töökorralduseni kuni pikaajalise projekteerimise ja insenerianalüüsini.