Najważniejsze wnioski
Sztuczna inteligencja (AI) wzbogaca program OEE, analizując dane w celu wykrywania złożonych wzorców i przewidywania przyszłych awarii, zanim się pojawią.
Trzy najważniejsze zastosowania praktyczne to: 1. Konserwacja predykcyjna (PdM) , 2. Zautomatyzowana analiza przyczyn źródłowych i 3. Kontrola jakości wspomagana sztuczną inteligencją za pomocą komputerowego widzenia.
Prawdziwą siłą systemu opartego na sztucznej inteligencji jest jego zdolność do łączenia diagnostyki predykcyjnej (maszyna prawdopodobnie ulegnie awarii) z proaktywnym rozwiązaniem (automatycznie zaplanowanym zleceniem pracy w systemie CMMS, które naprawi usterkę, zanim ulegnie awarii).
Mike ma świetny system OEE w czasie rzeczywistym. Natychmiast powiadamia go o awarii krytycznej pompy, co stanowi ogromną poprawę w porównaniu z jego starym arkuszem kalkulacyjnym.
Ale wciąż ma kosztowny, nieplanowany przestój. Jest ekspertem w reagowaniu, ale jego szefowa, Paula, zadaje kluczowe pytanie: „Jak możemy przestać reagować i wyprzedzić problem?”
Aby to zrobić, musisz wyjść poza lusterko wsteczne w czasie rzeczywistym. Potrzebujesz szklanej kuli.
Zapomnij o skomplikowanym żargonie. Dla producenta sztuczna inteligencja to po prostu zdolność oprogramowania do uczenia się na podstawie własnych danych historycznych.
Analizuje wszystkie przestoje w przeszłości, odczyty czujników, dane dotyczące jakości i zapisy konserwacji, aby znaleźć niezwykle złożone wzorce, których człowiek nigdy nie byłby w stanie dostrzec. Na podstawie tych wzorców może trafnie przewidzieć, co wydarzy się dalej.
Diagnoza wspomagana sztuczną inteligencją:
Sztuczna inteligencja przeanalizowała dane z kilku miesięcy pochodzące od prasy branżowej. Dowiedziała się, że określony wzorzec – niewielki wzrost temperatury silnika w połączeniu z ułamkowym wydłużeniem czasu cyklu – jest wiarygodnym predyktorem awarii łożyska.
Dziś wykrywa, że rozwija się dokładnie ten sam schemat.
Zintegrowane leczenie proaktywne (przepływ pracy Fabrico):
Sztuczna inteligencja nie tylko wysyła niejasne alerty. Natychmiast i automatycznie tworzy zaplanowane zlecenie pracy o wysokim priorytecie w zintegrowanym systemie CMMS.
Zlecenie pracy jest jasne i wykonalne: „Alert predykcyjny: Awaria łożyska prawdopodobnie nastąpi w ciągu 72 godzin, na podstawie bieżących danych o wydajności. Zaplanuj wymianę podczas następnego planowanego postoju”.
To jest święty Graal nowoczesnej konserwacji: naprawienie usterki zanim nastąpi zatrzymanie produkcji.
Diagnoza wspomagana sztuczną inteligencją:
Maszyna zatrzymuje się, a operator wybiera opcję „Nieplanowany przestój”. Sztuczna inteligencja natychmiast zaczyna działać, analizując wszystkie strumienie danych w momencie poprzedzającym zdarzenie: dane z czujników, dzienniki operatora z poprzednich zmian i historię ostatnich prac konserwacyjnych.
Zintegrowane leczenie proaktywne (przepływ pracy Fabrico):
Sztuczna inteligencja przedstawia „najbardziej prawdopodobną przyczynę” bezpośrednio w zleceniu pracy CMMS wysyłanym do technika.
Na przykład: „85% prawdopodobieństwa, że jest to wyciek hydrauliczny. Trzy ostatnie awarie tego urządzenia były poprzedzone podobnym spadkiem ciśnienia. Zalecamy najpierw sprawdzenie układu hydraulicznego”.
To proste zalecenie znacząco skraca czas rozwiązywania problemów dla technika, skracając średni czas naprawy (MTTR).
Diagnoza wspomagana sztuczną inteligencją:
W tym miejscu sztuczna inteligencja doładowuje system rozpoznawania obrazu . Kamera nie tylko wykrywa proste, zaprogramowane defekty, na które kazałeś jej zwrócić uwagę.
Uczy się. Analizuje tysiące zdjęć Twoich produktów i uczy się identyfikować subtelne, wcześniej nieznane wizualne oznaki potencjalnego problemu z jakością.
Zintegrowane leczenie proaktywne (przepływ pracy Fabrico):
Gdy system wizyjny wspomagany sztuczną inteligencją wykryje nowy lub złożony wzór defektów, nie tylko odrzuca część.
Natychmiast uruchamia alert jakościowy i zlecenie robocze w systemie CMMS, umożliwiając inżynierowi zbadanie przyczyny problemu. Zapobiega to produkcji tysięcy wadliwych części poprzez wykrycie problemu u źródła.
Czy do wykorzystania sztucznej inteligencji potrzebny jest zespół naukowców zajmujących się danymi?
Nie. Nowoczesna, przyjazna dla użytkownika platforma, taka jak Fabrico, ma wbudowane funkcje sztucznej inteligencji i uczenia maszynowego. System został zaprojektowany z myślą o dostarczaniu prostych, praktycznych rekomendacji, a nie skomplikowanych projektów z zakresu analizy danych.
Ile danych potrzebujemy, aby sztuczna inteligencja była skuteczna?
Im więcej danych, tym lepiej. Zazwyczaj system potrzebuje kilku miesięcy czystych danych OEE i danych konserwacyjnych, aby zacząć identyfikować wiarygodne wzorce i formułować trafne prognozy.
Czy sztuczna inteligencja (AI) to to samo, co uczenie maszynowe (ML)?
Uczenie maszynowe to rodzaj sztucznej inteligencji (AI). To specyficzna technologia, która pozwala oprogramowaniu „uczyć się” na podstawie danych bez konieczności bezpośredniego programowania. To silnik napędzający możliwości predykcyjne.
Oprogramowanie produkcyjne nowej generacji nie tylko informuje o Twoim wyniku. Daje Ci również inteligentne rekomendacje dotyczące dalszych działań, aby go poprawić.
Zintegrowana platforma oparta na sztucznej inteligencji to silnik, który oddzieli zwycięzców od przegranych w nadchodzącej dekadzie przemysłu produkcyjnego.
Chcesz zobaczyć, jak przyszłość OEE może przekształcić Twoją fabrykę z reaktywnej w predykcyjną?
Zaloguj
Blog
