Ключови изводи
Изкуственият интелект (AI) подобрява вашата OEE програма, като анализира данните ви, за да открие сложни модели и да предвиди бъдещи повреди, преди те да се случат.
Трите най-важни практически приложения са 1. Прогнозна поддръжка (PdM) , 2. Автоматизиран анализ на първопричините и 3. Контрол на качеството, задвижван от изкуствен интелект, чрез компютърно зрение.
Истинската сила на една система, задвижвана от изкуствен интелект, е способността ѝ да свързва прогнозна диагноза (вероятно е машината да се повреди) с проактивно решение (автоматично планирана работна поръчка във вашата CMMS система, за да се поправи, преди да спре).
Майк има страхотна система за оценка на общата електрическа енергия (OEE) в реално време. Тя го предупреждава незабавно в момента, в който критична помпа се повреди, което е огромно подобрение спрямо старата му електронна таблица.
Но той все още има скъпоструващ, непланиран престой. Той е експерт в реагирането, но шефката му, Паула, задава критичния въпрос: „Как можем да спрем да реагираме и да изпреварим проблема?“
За да направите това, трябва да се отдалечите от огледалото за обратно виждане в реално време. Нуждаете се от кристална топка.
Забравете сложния жаргон. За един производител, изкуственият интелект е просто способността на софтуера да се учи от собствените ви исторически данни.
Той разглежда всички ваши минали прекъсвания, показания на сензори, данни за качеството и записи за поддръжка, за да открие невероятно сложни модели, които човек никога не би могъл да забележи. Въз основа на тези модели може да направи високоинформирано предположение за това какво е вероятно да се случи по-нататък.
Диагноза, задвижвана от изкуствен интелект:
Изкуственият интелект е анализирал месеци данни от критична преса. Той е научил, че специфичен модел – леко повишаване на температурата на двигателя, комбинирано с частично увеличение на времето на цикъла – е надежден предсказващ фактор за повреда на лагер.
Днес той открива развитието на точно този модел.
Интегрираното проактивно лечение (работният процес на Fabrico):
Изкуственият интелект не просто изпраща неясно предупреждение. Той незабавно и автоматично създава планирана работна поръчка с висок приоритет в интегрираната CMMS система.
Работната поръчка е ясна и приложима: „Прогностично предупреждение: Повреда на лагер е вероятна в рамките на 72 часа въз основа на текущите данни за производителността. Планирайте подмяната по време на следващото планирано спиране.“
Това е светият граал на съвременната поддръжка: отстраняване на проблем, преди той да спре производството.
Диагноза, задвижвана от изкуствен интелект:
Машина спира и операторът избира „Непланиран престой“. Изкуственият интелект незабавно започва работа, анализирайки всички потоци от данни в моментите, водещи до събитието: данни от сензори, дневници на оператора от предишни смени и скорошна история на поддръжката.
Интегрираното проактивно лечение (работният процес на Fabrico):
Изкуственият интелект представя „най-вероятната причина“ директно в работната поръчка на CMMS, която се изпраща на техника.
Например: „85% вероятност това да е хидравличен теч. Последните три повреди на този актив са били предшествани от подобен спад на налягането. Препоръчвам първо да проверите хидравличната система.“
Тази проста препоръка драстично намалява времето за отстраняване на неизправности за техника, като съкращава средното време за ремонт (MTTR).
Диагноза, задвижвана от изкуствен интелект:
Именно тук изкуственият интелект (ИИ) дава нов импулс на системата за компютърно зрение . Камерата не просто забелязва прости, предварително програмирани дефекти, които сте ѝ казали да търси.
То се учи. Анализира хиляди изображения на вашите продукти и се учи да идентифицира фини, неизвестни досега визуални индикатори за потенциален проблем с качеството.
Интегрираното проактивно лечение (работният процес на Fabrico):
Когато системата за зрение, задвижвана от изкуствен интелект, открие нов или сложен дефектен модел, тя не просто отхвърля детайла.
Това незабавно задейства предупреждение за качество и работна поръчка в CMMS, за да може инженер да проучи първопричината. Това предотвратява производството на хиляди дефектни части, като открива проблема в източника.
Нужен ли ни е екип от специалисти по данни, за да използваме изкуствен интелект?
Не. Модерна, лесна за ползване платформа като Fabrico има вградени възможности за изкуствен интелект и машинно обучение. Системата е проектирана да предоставя прости, приложими препоръки, а не сложни проекти за наука за данни.
Колко данни са ни необходими, за да бъде изкуственият интелект ефективен?
Колкото повече данни, толкова по-добре. Обикновено една система ще се нуждае от няколко месеца чисти данни за OEE и поддръжка, за да започне да идентифицира надеждни модели и да прави точни прогнози.
Същото ли е изкуственият интелект и машинното обучение (МО)?
Машинното обучение е вид изкуствен интелект. Това е специфичната технология, която позволява на софтуера да „учи“ от вашите данни, без да бъде изрично програмиран. Това е двигателят, който захранва възможностите за прогнозиране.
Следващото поколение производствен софтуер не просто ви казва вашия резултат. Той ви дава интелигентна препоръка какво да направите, за да го подобрите.
Интегрираната, задвижвана от изкуствен интелект платформа е двигателят, който ще отдели победителите от губещите през следващото десетилетие на производството.
Готови ли сте да видите как бъдещето на OEE може да трансформира вашата фабрика от реактивна в предсказуема?
Резервирайте персонализирана демонстрация на Fabrico още днес.
Вход
Блог
