Как ИИ для прогнозного обслуживания меняет управление объектами

Несмотря на то, что сегодняшний мир чувствует себя очень онлайн с ростом удаленной работы и огромным количеством технологических достижений, нельзя отрицать, что наше физическое пространство по-прежнему ценно.

Учитывая массовые нарушения повседневной жизни во время глобальной пандемии, важность индивидуальных учреждений остается первостепенной.

От больниц до аэропортов, парков и жилых домов — тысячи объектов должны поддерживаться в безопасном, санитарном и хорошем рабочем состоянии. Регулярно проводится большая работа по поддержанию в хорошем состоянии общественных физических пространств, не только с точки зрения ремонта и содержания, но и тщательного планирования плановых работ по техническому обслуживанию, чтобы предотвратить будущие катастрофические и дорогостоящие потенциальные поломки.

Хотя мысль о бригадах технического обслуживания на работе может вызывать в воображении образы рабочих, использующих инструменты и оборудование для обеспечения бесперебойной работы машин и помещений, это уже не так.

Индустрия технического обслуживания все чаще использует технологии, помогающие выполнять рабочие заказы, и использует такие достижения, как программное обеспечение для прогнозного обслуживания , чтобы поддерживать работу объектов с максимальной эффективностью.

Роль искусственного интеллекта в профилактическом обслуживании

За последнее десятилетие управление техническим обслуживанием и объектами претерпело значительную эволюцию благодаря автоматизации и цифровым инструментам, таким как компьютеризированное программное обеспечение для управления техническим обслуживанием (CMMS) .

То, что когда-то было отраслью, работавшей на основе бумажных запросов на выполнение работ и электронных таблиц, стало более рациональным и экономически эффективным.

Существует несколько различных стратегий технического обслуживания, которые менеджеры объектов и их команды могут реализовать в зависимости от типа задачи: реактивная, превентивная и прогнозирующая.

Прогнозное обслуживание — одна из наиболее важных областей, где в игру вступают такие технологические достижения, как искусственный интеллект (ИИ).

Прогнозируя потребности в техническом обслуживании до того, как они возникнут, компании могут оптимизировать графики технического обслуживания, сократить время простоев и избежать дорогостоящих незапланированных поломок.

Этот подход имеет решающее значение по нескольким причинам.

Прогнозное обслуживание помогает продлить срок службы актива, устраняя проблемы на самых ранних стадиях, тем самым сводя к минимуму износ. Это повышает эксплуатационную эффективность и снижает общие затраты на техническое обслуживание, поскольку ресурсы используются более эффективно. Это повышает безопасность на рабочем месте за счет снижения рисков, связанных с отказами оборудования.

В последние годы интеграция ИИ изменила различные отрасли, многие из которых требуют того или иного обслуживания своих объектов.

Прогнозное обслуживание на основе искусственного интеллекта меняет представление о том, как отрасли управляют своими активами, обеспечивая бесперебойную работу за счет анализа исторических данных и информации в реальном времени для прогнозирования проблем с оборудованием, обеспечивая упреждающее обслуживание и уменьшая потребность в аварийном ремонте.

Технологии уже играют значительную роль во внедрении профилактического обслуживания объектов и будут продолжать становиться все более важными. Устройства и датчики Интернета вещей используются для мониторинга производительности оборудования и сбора данных в режиме реального времени.

Алгоритмы машинного обучения анализируют эти данные и выявляют закономерности, указывающие на потенциальные сбои. Кроме того, облачные платформы и инструменты анализа данных упрощают хранение, обработку и визуализацию собранных данных, позволяя командам технического обслуживания принимать более обоснованные решения.

Потребность в ИИ для прогнозного обслуживания в различных отраслях

Широкий спектр отраслей получает выгоду от предварительного планирования работ по техническому обслуживанию, использования технологий для назначения соответствующих задач техническим специалистам и отслеживания их выполнения. Производственное пространство — это место, где жизненно важное значение имеет раннее обнаружение и диагностика неисправностей.

Производство потребительских товаров считается активоемким сектором, и исследование McKinsey, проведенное в 2023 году, показывает, что 99% руководителей высшего звена в этом секторе изменили свои стратегии технического обслуживания за последние пять лет.

Традиционная практика технического обслуживания часто основывалась на периодических проверках или заранее определенных графиках технического обслуживания.

И наоборот, ИИ может обнаруживать незначительные изменения в поведении и производительности оборудования, даже в сложных системах с множеством переменных. Обнаружив эти ранние признаки неисправностей, группы технического обслуживания могут активно решать проблемы, предотвращая катастрофические поломки и значительно продлевая срок службы оборудования.

Транспорт — еще одно пространство, где время имеет решающее значение. Простои могут привести к тому, что ценный груз и поставки не будут доставлены к месту назначения вовремя, а задержки могут иметь эффект домино, приводя как минимум к неудовлетворенности.

Благодаря профилактическому и прогнозирующему обслуживанию организации могут планировать техническое обслуживание своего парка или других транспортных средств во время планового простоя или тогда, когда это наиболее удобно для работы, сводя к минимуму перебои в производстве.

В результате повышается общая эффективность предприятий, что приводит к повышению производительности и лучшему использованию ресурсов.

Внедрение ИИ в профилактическое обслуживание может потребовать первоначальных инвестиций, но долгосрочные выгоды перевешивают затраты. Это особенно важно в отраслях, которые сталкиваются с постоянным сокращением бюджета и минимизацией ресурсов.

Здесь на ум приходит сфера образования. Школьные округа и университеты могут значительно сэкономить на расходах на техническое обслуживание за счет оптимизации задач по техническому обслуживанию. Продление срока службы оборудования и контроль запасов означает снижение затрат на замену и высокую окупаемость инвестиций.

Прогнозируемое техническое обслуживание на основе искусственного интеллекта повышает безопасность на рабочем месте за счет снижения вероятности несчастных случаев в результате отказа оборудования. Регулярные проверки и превентивное техническое обслуживание помогают снизить потенциальные риски и обеспечить соблюдение правил безопасности, имеющих решающее значение в здравоохранении, уходе за пожилыми людьми и государственном секторе.

Поддерживая оборудование, компании могут создать более безопасную рабочую среду для своих сотрудников, жителей и посетителей.

Автоматизация операций по техническому обслуживанию

Системы искусственного интеллекта оптимизируют рабочие процессы технического обслуживания, улучшают использование ресурсов и увеличивают время безотказной работы оборудования за счет использования анализа данных в реальном времени, прогнозного обслуживания и непрерывного обучения.

Сбор и анализ данных в режиме реального времени — это то, где программное обеспечение для обслуживания уже использует искусственный интеллект и автоматизацию. Этот сбор информации помогает менеджерам объектов и руководству принимать обоснованные решения относительно распределения бюджета, назначения задач членам команды, показателей производительности и многого другого.

Прогнозное обслуживание с использованием искусственного интеллекта во многом зависит от непрерывного сбора данных в реальном времени, которые можно собирать с физических датчиков и устройств Интернета вещей. Датчики контролируют важные параметры в помещениях объекта, такие как температура, вибрация, давление и влажность.

Затем данные передаются алгоритмам искусственного интеллекта, способным быстро обрабатывать огромные объемы информации. Анализируя эти данные, ИИ может выявлять аномалии, закономерности и потенциальные признаки деградации или отказа оборудования задолго до того, как они станут критическими проблемами.

5 решений, на которые влияет искусственный интеллект при профилактическом обслуживании

Искусственный интеллект постепенно внедряется в сферу обслуживания, выходя за рамки того, как его используют другие отрасли.

Создание контента или обслуживание клиентов через чат-боты обычно не являются приоритетами, связанными с содержанием и ремонтом зданий и их оборудования.

Заглядывая в будущее искусственного интеллекта в сфере технического обслуживания, можно выделить несколько ключевых решений, в которых машинное обучение и даже робототехника могут повлиять на будущее общественных мест.

ИИ по-разному повлияет на обслуживание, но жизненно важно обратить особое внимание на то, как он будет использоваться в контексте CMMS. Прогнозируется, что к 2028 году мировой рынок программного обеспечения CMMS будет расти в среднем на 8,81% , или до 1,7 миллиона долларов.

Подробнее: Что такое CMMS? Преимущества, особенности и как выбрать →

Влияние ИИ будет сосредоточено на пяти прогнозируемых возможностях в течение этого периода времени.

1. Улучшения управления задачами

Анализ тенденций достижения наилучшей производительности на основе предыдущего управления задачами позволит ИИ обрабатывать исторические данные и предлагать рекомендации по более эффективному решению аналогичных задач.

Если, например, техник по техническому обслуживанию «А» исторически быстрее меняет лампочки, чем его коллега «Б», CMMS может автоматически назначать задачи на основе этих предыдущих успехов.

В более широком масштабе искусственный интеллект также позволяет CMMS использовать совокупные данные обо всех клиентах и ​​предоставлять пользователю информацию о дальнейших шагах. Когда бригады технического обслуживания ждут два или более дней, чтобы решить проблемы с сантехникой, потенциальная стоимость ущерба возрастает на 25%.

Напротив, бригады технического обслуживания, которые решают проблемы с сантехникой в ​​течение двух часов, обычно несут значительно меньшие затраты, связанные с ущербом.

2. Улучшение контроля запасов

ИИ может помочь определить тенденции использования определенных предметов инвентаря.

Например, предприятие может использовать 15 фильтров каждый сентябрь и после этого только один фильтр каждый квартал. ИИ может помочь в автоматическом заказе товаров, когда прошлые данные дают возможность предсказать будущее использование.

3. Получение информации о физической среде с помощью датчиков.

Самым большим препятствием для помощи ИИ в любом процессе обслуживания является то, что у него очень мало данных о физической среде в реальном времени.

Как уже упоминалось, беспроводные датчики предоставляют данные в режиме реального времени и информируют команду технического обслуживания о лучших способах решения предстоящих проблем. С помощью датчиков температуры и местных прогнозов погоды ИИ может предсказать, например, замерзнут ли трубопроводы в холодных помещениях.

Датчики с прогнозированием на оборудовании контролируют вязкость, энергопотребление, вибрацию и температуру, позволяя искусственному интеллекту определять, когда часть оборудования вот-вот выйдет из строя. Если вибрация отличается от базовой вибрации, ремень может порваться.

Датчики помогут подключить CMMS к физической среде и позволят искусственному интеллекту дать пользователю лучшее понимание того, где он может оказать наибольшее влияние.

4. Помощь в ремонте и устранении неполадок.

Просматривая ваши повседневные задачи, искусственный интеллект можно использовать, чтобы предложить лучшие области, где ваша команда обслуживания может начать устранение неполадок определенных элементов. Он может предлагать способы решения проблем на основе отсканированного веб-контента и прошлых статистических данных от других клиентов.

ИИ, действующий как целенаправленный поиск в Google способов устранения проблемы, поможет командам технического обслуживания сократить время реагирования, сократить время простоя оборудования и снизить затраты.

5. Информация о замене активов

ИИ может помочь оценить, следует ли заменить элемент или его можно починить, основываясь на типах ремонта, выполненного на устройстве. Несмотря на то, что в прошлом стоимость ремонта могла быть высокой, они продлят срок службы изделия и, возможно, пока не требуют замены.

Эту технологию можно использовать как личный покупатель, чтобы узнать среднюю стоимость замены и позволить группам технического обслуживания договариваться со своими поставщиками и продавцами о лучшей цене на новый товар.

Ожидаемый срок службы новых деталей или оборудования можно учитывать в зависимости от покупной цены. Например, если определенный холодильник обычно служит на 10 лет дольше, чем другой бренд, повышение стоимости на 20% приведет к значительной экономии с учетом этих дополнительных 10 лет.

Перспективные объекты с искусственным интеллектом для прогнозного обслуживания

Решения на основе искусственного интеллекта совершают революцию в управлении объектами в различных секторах, включая образовательные учреждения, медицинские центры, коммерческие учреждения и т. д.

По мере того как эти решения становятся все более интеллектуальными и развиваются, их можно использовать для создания более безопасных, надежных и экономически эффективных объектов. Использование передовых технологий и анализа данных может положительно повлиять на каждый из этих секторов.

Образование

В сфере образования системы наблюдения на базе искусственного интеллекта могут контролировать кампусы в режиме реального времени, обнаруживая потенциальные угрозы безопасности и несанкционированный доступ. Технология распознавания лиц может повысить безопасность кампуса, идентифицируя людей в списках наблюдения или предупреждая персонал о необычных действиях.

ИИ может отслеживать состояние школьной инфраструктуры, такой как системы отопления, вентиляции и кондиционирования и электрооборудование, прогнозируя необходимость технического обслуживания до того, как произойдут серьезные сбои. Такой проактивный подход обеспечивает студентам и сотрудникам безопасную и комфортную среду обучения.

Анализируя данные датчиков и исторические закономерности, ИИ может регулировать освещение, отопление и охлаждение, чтобы снизить потребление энергии и эксплуатационные расходы.

Здравоохранение

В медицинских центрах решения на основе искусственного интеллекта могут повысить безопасность пациентов, выявляя потенциальные проблемы или сбои оборудования и предупреждая команды, когда пришло время отремонтировать или заменить эти критически важные активы. Эта технология также позволяет отслеживать работу медицинского оборудования и обнаруживать аномалии в режиме реального времени.

Прогнозируя отказы оборудования, медицинские центры могут заранее планировать техническое обслуживание, сводя к минимуму время простоя и обеспечивая доступность основных медицинских устройств.

Коммерческие помещения

ИИ может оптимизировать использование коммерческих площадей, отслеживая уровень занятости. Эти данные помогают менеджерам объектов оптимизировать планировку рабочих пространств, повысить энергоэффективность, обеспечить соблюдение правил безопасности и контролировать расходы на освещение, температуру и вентиляцию в зависимости от особенностей занятости.

Гостеприимство

В сфере гостеприимства ИИ может персонализировать впечатления гостей, автоматизировать процессы бронирования и улучшить обслуживание. Системы управления посетителями на основе искусственного интеллекта могут упростить регистрацию, повысить безопасность и управлять доступом посетителей в различные зоны коммерческих заведений.

Другие сектора

Решения на основе искусственного интеллекта распространяются и на другие отрасли, такие как производство, транспорт и гостиничный бизнес.

ИИ может оптимизировать производственные процессы, прогнозировать сбои оборудования и обеспечивать качество продукции на производстве. В сфере транспорта искусственный интеллект можно использовать для интеллектуального управления дорожным движением, создания автономных транспортных средств и оптимизации логистики.

Будущее ИИ для прогнозного обслуживания

Экономия затрат и повышение безопасности, достигнутые благодаря прогнозному техническому обслуживанию на основе искусственного интеллекта, меняют правила игры в различных отраслях, прокладывая путь к более устойчивому и прибыльному будущему.

Будущее прогнозного обслуживания объектов с помощью искусственного интеллекта имеет огромный потенциал, поскольку достижения в области технологий и анализа данных продолжают формировать ситуацию. Некоторые ключевые тенденции и возможности, которые можно ожидать, включают усовершенствованные алгоритмы машинного обучения.

В будущем мы станем свидетелями разработки более сложных алгоритмов, способных обрабатывать все более огромные объемы сложных данных. Эти алгоритмы будут лучше распознавать закономерности и тенденции, что приведет к улучшению прогнозирующих возможностей. Системы искусственного интеллекта будут развиваться и становиться более адаптируемыми, постоянно обучаясь из различных источников для повышения точности прогнозирования.

Системы искусственного интеллекта не только прогнозируют потенциальные сбои оборудования, но и предоставляют автоматизированные рекомендации по техническому обслуживанию.

Эти рекомендации будут включать точные инструкции по задачам технического обслуживания, необходимым запасным частям и оптимальному планированию. Группы технического обслуживания выиграют от более эффективных рабочих процессов и лучшего планирования.

По мере развития робототехники и искусственного интеллекта автономные роботы для обслуживания могут стать реальностью. Эти роботы могут выполнять рутинные задачи по проверке и техническому обслуживанию, уменьшая необходимость вмешательства человека в опасных или труднодоступных зонах.

Это повысит безопасность, сэкономит время и освободит технических специалистов для выполнения более сложных задач.

Что касается технологий обслуживания, которые сегодня может внедрить любая организация, имеющая физические мощности, CMMS служит центральным узлом для данных и процессов обслуживания, позволяя организациям эффективно принимать и внедрять стратегии обслуживания на основе искусственного интеллекта.

Используя данные в реальном времени, анализ тенденций, автоматические оповещения и создание задач, CMMS позволяет командам технического обслуживания активно решать проблемы с оборудованием, повышать надежность и оптимизировать операции по техническому обслуживанию для повышения эффективности и экономичности.

Узнайте больше о разнице между профилактическим обслуживанием и обслуживанием по состоянию, его преимуществах и вариантах использования.