Prediktivní údržba – jak může AI šetřit peníze?

By June 6, 2019 Umělá inteligence
9-2019-06-10-AI_predictive_maintenance

Efektivnost nákladů v současné době ovlivňuje svět. Firmy z odvětví jako je výroba, zdravotnictví, ropa a plyn, energetika a sítě, telekomunikace, distribuce, logistika či doprava se snaží snižovat náklady. Ale jen do té míry, aby mohli aktivně předcházet výpadkům a selháním. Jak všichni víme, existují incidenty, které nemůžete předvídat a nevyhnete se tak ztrátě peněz. Nebo je to jinak?

Nejprve se podívejte na nějaké statistiky. Podle studie, kterou vypracoval Vanson Bourne z GE Digital, After The Fall: Cost, Causes and Consequences of Unplanned Downtime:

82

společností zažilo nepředpokládaný výpadek během posledních 3 let

70
společností nemá úplné povědomí o termínech údržby či obnovy svého majetku
260

za hodinu – průměrné náklady na neplánovaný výpadek

1
náklady na průměrný výpadek v délce 4 hodin

Jak můžete těmto situacím zabránit?

Pokud jde o údržbu, existují 3 hlavní postupy:

 Reaktivní údržba: provádí se poté, co problém vznikne. Znamená to přijmout rizika a provádět nucenou údržbu, je-li to nezbytné. Reaktivní údržba také znamená odhalení chybných funkcí a jejich následků.

 Preventivní údržba: je stanoven pravidelný plán údržby. Tento přístup vede k plýtvání – nemůžete předvídat poruchy, které se dějí mezi intervaly.

 Prediktivní údržba: provádí se na základě predikční analýzy tak, aby se předešlo problému dřív, než se objeví. Pokud je prováděna správně, prediktivní údržba umožňuje maximální účinnost a minimální prostoje. Vypadá to, že máme vítěze!

Implementace správného modelu prediktivní údržby není jednoduchá. V našem nadcházejícím článku vás provedeme tímto procesem. Zůstaňte s námi – sledujte nás na LinkedIn a přihlaste se k odběru novinek. A dozvíte se všechno jako první!