Esettanulmány: anomália felderítés, prediktív karbantartás

A prediktív karbantartás segítségével gyártóberendezések működését, kapacitás kihasználtságát lehet optimalizálni az egyes alkatrészek vagy komponensek szenzoradatainak elemzésével. Ezen adatokat kombinálva a gyártási tervekkel egy mesterséges intelligencia alapú anomália felderítő rendszer képes előre jelezni minden egyes komponens élettartamát vagy előre jelezni a hibákat, ezáltal biztosítani a folyamatos működést, optimalizálni a karbantartási műveleteket.

Forrás: https://www.ixon.cloud/applications/predictive-maintenance

Egy ilyen megoldás bevezetése eredményeképpen nő a gyártóüzem hatékonysága, mivel nem történnek váratlan leállások a gyártási láncban, és közben csökkennek a költségek, hiszen az egyes alkatrészek cseréje csak akkor történik, ha az tényleg szükséges.

Prediktív karbantartás bevezetéséhez a gyártóüzemnek rendelkeznie kell megfelelő infrastruktúrával, ám ezek kiépítése további előnyöket nyújt „okos-gyártóüzem” működtetéséhez.

Az fenti feltételek megvalósulása esetén a gyártóüzem képes mesterséges intelligencia segítségével optimalizálni a folyamatait. A prediktív karbantartás és a hozzá kapcsolódó technológiák tehát elengedhetetlen feltételei egy „okos-gyártóüzem” létrehozásának, mely egyszerre tud nagyobb hatékonysággal és kisebb költségekkel működni hagyományos társaihoz képest.

Pusztán prediktív karbantartás alkalmazásával a gyártóüzem csökkenteni tudja karbantartási idejét 20-50%-kal, miközben az ilyen módszerrel karbantartott gyártó berendezések használati időtartama 10-20 százalékkal megnő, a teljes karbantartási költségeket pedig akár 10 százalékos mértékben csökkenthetőek.

Mindeközben a megnövelt hatékonyságnak, a hibák és karbantartások okozta leállások kiküszöbölésének hála akár 15%-kal is növelheti termelékenységét.

Forrás: https://hbr.org/2016/05/where-predictive-analytics-is-having-the-biggest-impact