Prediktivt underhåll: Bättre service med genAI och Predictive AI

När en maskin går sönder eller blir sämre är det viktigt att snabbt hitta korrekt underhållsdokumentation. Ofta går 90% av underhållstiden åt till att leta information och reservdelar, medan själva reparationen bara tar 10%. GenAI kan gå igenom stora datamängder och hitta den information som gäller just din maskin, åtgärd eller reservdel. Det gör att du får instruktioner direkt, även om dokumentationen ligger utspridd i olika system.

Byts en gammal del mot en helt ny, kan dokumentation saknas eller finnas på flera olika ställen. GenAI kan snabbt uppdatera dokumenten genom att automatiskt peka ut var information om den nya delen ska in och föreslå ändringar. Då kan underhållsteamet fokusera på att kontrollera och slutföra uppdateringarna, medan AI:n gör själva “skrivjobbet”.

En stor utmaning vid underhåll är att hitta rätt reservdel. GenAI kan samla data från exempelvis lagersystem, leverantörslistor och servicerapporter och automatiskt föreslå passande reservdelar eller alternativ om originaldelen inte finns på lager eller har lång leveranstid. Detta sparar tid och gör att reparationer kan genomföras snabbare.

Traditionellt prediktivt underhåll bygger ofta på förutbestämda intervall eller enkla historiska analyser. Predictive AI använder däremot realtidsdata på ett mer avancerat sätt:

Datainsamling: En AI-modell är kopplad till sensorer (t.ex. temperatur, tryck, ljud, vibration, ljus och säkerhetsdata) som kontinuerligt följer hur maskiner mår.
Maskininlärning: Systemet jämför insamlad data med historiska mönster och ser skillnad på normala variationer och verkliga avvikelser.
Prognoser: Om risken för fel ökar (t.ex. ovanliga vibrationer eller ljud) skickas automatiska varningar till underhållsteamet.
Automatiserade åtgärder: Systemet kan även föreslå vilka reservdelar som behöver köpas in eller koppla ihop sig med lagersystemet direkt.
Exempelvis kan en sliten lagerdel ge upphov till nya vibrationer som Predictive AI upptäcker tidigt. Utan AI märker man kanske felet först när ljudnivån stiger kraftigt eller när maskinen går sönder helt. AI-systemet förutser felet och initierar en beställning av reservdelen redan innan haveriet uppstår.

Exempelvis kan en sliten lagerdel ge upphov till nya vibrationer som Predictive AI upptäcker tidigt. Utan AI märker man kanske felet först när ljudnivån stiger kraftigt eller när maskinen går sönder helt. AI-systemet förutser felet och initierar en beställning av reservdelen redan innan haveriet uppstår.

Den största fördelen med prediktivt underhåll i kombination med AI är minskade driftstopp. Oplanerade stopp är dyra och tar mycket tid. När Predictive AI kan varna i förväg, kan reparationer göras under planerade servicefönster, så att produktionen inte behöver avbrytas oväntat. Fördelar:

Prediktivt underhåll blir allt smartare tack vare två viktiga AI-lösningar:

• genAI gör det enklare att hitta och uppdatera underhållsdokumentation samt snabbt hitta passande reservdelar.
• Predictive AI förutser när utrustning riskerar att gå sönder och skickar larm och beställningsförslag till underhållsteamet.

Tillsammans låter de här AI-teknikerna underhållspersonal fokusera på mer komplicerade problem och förbättra processer, medan systemet hanterar rutinuppgifter. Resultatet är en snabbare, mer kostnadseffektiv och säkrare underhållsprocess som håller produktionen igång och sparar pengar. I framtiden förväntas dessa tekniker användas ännu mer och ge företag en stark konkurrensfördel i en allt mer krävande industrimarknad.