Na stronę główną
Skontaktuj się

Rewolucja w Obsłudze dzięki genAI i Predictive AI

Utrzymanie predykcyjne ma na celu eliminację nieprzewidzianych awarii i kosztownych przestojów. Nowoczesne technologie, takie jak generatywna AI (genAI) oraz Predictive AI, znacznie usprawniają planowanie prac konserwacyjnych, dokumentację i prognozowanie awarii.

1. Usprawnienia w Dokumentacji i Utrzymaniu dzięki genAI

Szybkie Zlokalizowanie Dokumentacji

Gdy maszyna zawodzi lub jej wydajność spada, kluczowe jest szybkie odnalezienie potrzebnych informacji. Tradycyjnie, 90% czasu poświęca się na wyszukiwanie danych i części zamiennych, a jedynie 10% na naprawy. GenAI potrafi przeszukiwać ogromne zbiory danych, szybko dostarczając istotne informacje dotyczące konkretnego urządzenia, zadania czy części, nawet jeśli są rozproszone w różnych systemach.

Aktualizacja Dokumentacji

Gdy nowy komponent zastępuje stary, dokumentacja często staje się nieadekwatna. GenAI przyspiesza proces aktualizacji, wskazując miejsca, gdzie należy dodać szczegóły nowego elementu, oraz automatycznie sugerując niezbędne zmiany. Pracownicy ds. konserwacji mogą to zweryfikować i finalizować, pozostawiając większość pracy AI.

Prostsze Wyszukiwanie Części Zamiennych

Często kluczowym zadaniem w utrzymaniu jest znalezienie odpowiednich części zamiennych. GenAI zbiera informacje z różnych źródeł, takich jak systemy magazynowe czy listy dostawców i automatycznie sugeruje kompatybilne części lub alternatywy, co przyspiesza cały proces i podnosi efektywność w zakresie konserwacji.

2. Predictive AI – Inteligentne Utrzymanie

Tradycyjne metody utrzymania predykcyjnego opierają się na ustalonych interwałach serwisowych i podstawowej analizie danych historycznych. Predictive AI wykorzystywuje dane w czasie rzeczywistym w bardziej zaawansowany sposób:

Zbieranie Danych: Model AI współpracujący z czujnikami (temperatura, ciśnienie, dźwięk, wibracje) monitoruje prace maszyn w czasie rzeczywistym.
Uczenie Maszynowe: System porównuje nowe dane z wcześniejszymi, rozpoznając normalne wzorce oraz anomalie.
Prognozowanie: W przypadku wykrycia ryzyka awarii (np. nietypowe wibracje), system automatycznie informuje o tym zespół ds. konserwacji.
Automatyzacja: Może także generować rekomendacje zakupu części lub łączyć się z systemem magazynowym.

Na przykład, jeśli łożysko przestaje być sprawne, czujniki wibracji mogą rejestrować nietypowe skoki. Predictive AI wykrywa to wcześniej, zanim operator zauważy problem. AI przewiduje awarię i automatycznie składa zamówienie na części zamienne.

3. Różnice między Utrzymaniem Predykcyjnym AI, a Tradycyjnymi Metodami

  • Dane, a Czas: Tradycyjne metody opierają się na zaplanowanych konserwacjach, zgodnie z harmonogramem. Predictive AI wykorzystuje ciągłe dane do jeszcze bardziej precyzyjnego wykrywania odchyleń.
  • Ciągłe Uczenie: Tradycyjne systemy wymagają manualnych aktualizacji. Modele AI uczą się na bieżąco, stając się coraz skuteczniejsze w wykrywaniu awarii.
  • Dokładne Prognozy: Tradycyjne systemy mają stałe poziomy alarmowe. Predictive AI dynamicznie dostosowuje progi w zależności od zmieniających się warunków, co pozwala na szybsze wykrywanie rzeczywistych problemów.
  • Poziom Automatyzacji: Zespół ds. konserwacji często musi samodzielnie znaleźć części zamienne. System AI automatycznie generuje zamówienia w odpowiednim czasie.

4. Zminimalizowanie Czasu Przestoju = Oszczędności i Efektywność

Największą zaletą integracji utrzymania predykcyjnego z AI jest minimalizowanie czasu przestoju. Niespodziewane zatrzymania produkcji są kosztowne. Gdy Predictive AI wcześnie wykrywa potencjalne awarie, naprawy mogą być planowane w przewidzianych oknach konserwacyjnych. Korzyści to:

  • Niższe Koszty: Planowanie z wyprzedzeniem eliminuje „gaszenie pożarów”, umożliwiając pracownikom skupienie się na strategicznych zadaniach.
  • Poprawa Efektywności Produkcji: Mniej zakłóceń przekłada się na bardziej niezawodne wyniki i większe zadowolenie klientów.
  • Optymalizacja Części Zamiennych: Automatyczne rekomendacje pomagają utrzymać odpowiedni poziom zapasów.

5. Podsumowanie: Synergia genAI i Predictive AI

Nowoczesne utrzymanie predykcyjne korzysta z dwóch kluczowych narzędzi AI:

  • GenAI ułatwia wyszukiwanie i aktualizację dokumentacji oraz identyfikację części zamiennych.
  • Predictive AI przewiduje ryzyko awarii i automatycznie informuje zespoły konserwacyjne o potrzebnych częściach.

Wykorzystanie obu typów AI pozwala personelowi konserwacyjnemu skupić się na bardziej złożonych zadaniach, podczas gdy maszyny zajmują się rutynowymi wyszukiwaniami danych. Rezultatem jest szybszy, bardziej opłacalny i niezawodny proces konserwacji, który utrzymuje produkcję w ruchu i generuje oszczędności. W przyszłości te technologie z pewnością zyskają na znaczeniu, oferując firmom znaczną przewagę konkurencyjną w sektorze przemysłowym.

O autorze

Jonne Sjöholm

Data Architect

I specialize in hands-on data integrations, data warehouse development, data modeling, data architecture, master data management, analytics, business intelligence, and data visualizations. In the expansive field of Data, BI, and AI, I contribute by supporting presales, leading workshops, driving projects, creating and delivering internal training sessions, writing blogs, and presenting to diverse audiences.