預測性維護 AI 如何改變設施管理

儘管隨著遠程工作的興起和巨大的技術進步，當今世界感覺非常在線，但不可否認的是，我們的物理空間仍然很寶貴。

鑑於全球大流行期間日常生活受到嚴重干擾，現場設施的重要性仍然至關重要。

從醫院到機場、公園和住宅樓，數以千計的設施必須保持安全、衛生和良好的工作狀態。 我們定期開展大量工作，以保持公共物理空間的良好維護，不僅包括修復和維護，還精心安排日常維護活動，以防止未來發生災難性且代價高昂的潛在故障。

雖然維護團隊在工作中的想法可能會讓人想起工人使用工具和設備來保持機器和空間平穩運行的畫面，但現在情況已不再如此。

維護行業越來越多地採用技術來協助完成工作訂單，並使用預測性維護軟件等先進技術來保持設施以最高效率運行。

人工智能在預測性維護中的作用

得益於計算機化維護管理軟件 (CMMS)等自動化和數字工具，維護和設施管理在過去十年中經歷了重大發展。

曾經通過紙質工單請求和電子表格進行運營的行業已變得更加精簡且更具成本效益。

設施管理者及其團隊可以根據任務類型（反應性、預防性和預測性）實施多種不同的維護策略。

預測性維護是人工智能 (AI) 等技術進步發揮作用的最重要領域之一。

通過在維護需求出現之前預測維護需求，公司可以優化維護計劃、減少停機時間並避免代價高昂的意外故障。

由於多種原因，這種方法至關重要。

預測性維護通過在最早階段解決問題來幫助延長資產的使用壽命，從而最大限度地減少磨損。 由於資源得到更有效的利用，它提高了運營效率並降低了總體維護成本。 它通過減輕與設備故障相關的風險來增強工作場所的安全。

近年來，人工智能的集成已經改變了各個行業，其中許多行業需要以某種方式維護其設施。

人工智能驅動的預測性維護正在重新定義行業管理資產的方式，通過分析歷史數據和實時信息來預測設備問題，確保平穩運營，實現主動維護，並減少緊急維修的需求。

技術在實施設施預測性維護方面已經發揮了重要作用，並將繼續變得更加重要。 正在部署物聯網設備和傳感器來監控設備性能並收集實時數據。

機器學習算法分析這些數據並識別表明潛在故障的模式。 此外，基於雲的平台和數據分析工具有助於收集數據的存儲、處理和可視化，使維護團隊能夠做出更明智的決策。

各行業對預測性維護人工智能的需求

許多行業都受益於提前規劃維護活動、利用技術將相關任務分配給技術人員並跟踪其完成情況。 製造領域是早期故障檢測和診斷至關重要的領域。

消費品製造被認為是資產密集型行業，麥肯錫 2023 年的一項研究顯示，該行業 99% 的高級領導者在過去五年內改變了維護策略。

傳統的維護實踐通常依賴於定期檢查或預定的維護計劃。

相反，即使在具有眾多變量的複雜系統中，人工智能也可以檢測設備行為和性能的細微變化。 通過發現這些早期故障跡象，維護團隊可以主動解決問題，防止災難性故障並顯著延長設備使用壽命。

交通運輸是另一個時間至關重要的領域。 停機可能會導致珍貴的貨物和交付無法按時到達目的地，而延誤可能會產生多米諾骨牌效應，至少會導致不滿。

通過預防性和預測性維護，組織可以在計劃停機期間或最方便操作的時間安排對其車隊或其他車輛的維護，從而最大限度地減少對生產的干擾。

因此，設施的整體效率提高，從而提高生產率和更好的資源利用率。

在預測性維護中實施人工智能可能需要初始投資，但長期收益大於成本。 這對於面臨持續預算削減和資源最少化的行業尤其重要。

這裡想到了教育部門。 學區和大學可以通過優化維護任務來顯著節省維護費用。 延長設備的使用壽命並密切關注庫存意味著降低更換成本，從而獲得高投資回報。

人工智能驅動的預測性維護可降低設備故障導致事故的可能性，從而增強工作場所安全性。 定期檢查和主動維護實踐有助於降低潛在風險並確保遵守醫療保健、老年護理和政府部門至關重要的安全法規。

通過維護設備，公司可以為其員工、居民和訪客創造一個更安全的工作環境。

維護操作自動化

人工智能係統通過利用實時數據分析、預測性維護和持續學習來優化維護工作流程、提高資源利用率並延長設備正常運行時間，

實時數據收集和分析是維護軟件已經利用人工智能和自動化的地方。 這種信息收集有助於設施經理和領導層就預算分配、團隊成員任務分配、績效指標等做出明智的決策。

支持人工智能的預測性維護在很大程度上依賴於實時數據的持續收集，這些數據可以從物理傳感器和物聯網設備收集。 傳感器監控設施空間內的關鍵參數，例如溫度、振動、壓力和濕度。

然後，數據被發送到能夠快速處理大量信息的人工智能算法。 通過分析這些數據，人工智能可以在設備退化或故障成為關鍵問題之前識別異常情況、模式和潛在跡象。

預測性維護中受 AI 影響的 5 種解決方案

人工智能正在慢慢融入維護領域，其方式超出了其他行業的利用方式。

通過聊天機器人生成內容或提供客戶服務通常不是與建築物及其設備的維護和維修相關的優先事項。

展望維護領域人工智能的未來，機器學習甚至機器人技術可能會影響公共空間的未來。

人工智能將以多種方式影響維護，但特別關注如何在 CMMS 環境中使用人工智能至關重要。 預計到 2028 年，全球 CMMS 軟件市場將以8.81% 的複合年增長率增長，即達到 170 萬美元。

了解更多：什麼是 CMMS？ 優點、功能以及如何選擇 →

人工智能的影響將集中在該時間範圍內的五個可預見的機會上。

1. 任務管理改進

根據以前的任務管理來查看最佳性能的趨勢將使人工智能能夠處理歷史數據並提供更好地處理類似任務的建議。

例如，如果維護技術人員“A”在更換燈泡方面比其同事“B”歷史上更快，則CMMS可以根據以前的成功情況自動分配任務。

在更廣泛的範圍內，人工智能還允許 CMMS 利用所有客戶的匯總數據，並為用戶提供有關最佳後續步驟的見解。 當維護團隊等待兩天或更長時間來處理管道問題時，潛在的損壞成本會增加 25%。

相比之下，在兩小時內解決管道問題的維護團隊通常會大大減少損壞造成的成本。

2.更好的庫存控制

人工智能可以幫助確定某些庫存物品的使用趨勢。

例如，某個設施可能每年 9 月使用 15 個過濾器，此後每個季度僅使用一個過濾器。 當過去的數據提供預測未來使用情況的機會時，人工智能可以幫助自動訂購商品。

3. 使用傳感器獲取物理環境的情報

人工智能在任何維護過程中提供幫助的最大障礙是它在物理環境中的實時數據很少。

如前所述，無線傳感器提供實時數據，並告知維護團隊處理即將出現的問題的最佳方法。 例如，借助溫度傳感器和當地天氣預報，人工智能可以預測寒冷空間的管道是否會結冰。

設備上的預測傳感器可監控粘度、能耗、振動和溫度，使人工智能能夠確定設備何時將出現故障。 如果振動與基線振動不同，則皮帶可能即將撕裂。

傳感器將有助於將 CMMS 連接到物理環境，並允許人工智能讓用戶更好地了解他們在哪裡可以產生最大的影響。

4. 維修和故障排除幫助

通過掃描您的日常任務，人工智能可以建議您的維護團隊可以開始對某些項目進行故障排除的最佳區域。 它可以根據掃描的網絡內容和其他客戶過去的歷史匯總數據提出幫助解決問題的方法。

人工智能就像有針對性的谷歌搜索一樣如何解決問題，將幫助維護團隊提高響應時間、減少設備停機時間並降低成本。

5、資產置換智能化

人工智能可以根據設備的維修類型來幫助評估是否應該更換某個物品或仍然可以修復該物品。 儘管過去的維修成本可能很高，但它們會延長物品的使用壽命，並且可能暫時不需要更換。

該技術可以像個人購物者一樣使用，幫助查看更換的平均成本，並允許維護團隊與供應商和銷售商協商以獲得新產品的最佳價格。

新零件或設備的預期壽命可以根據購買價格來考慮。 例如，如果某種冰箱的使用壽命通常比其他品牌長 10 年，那麼在考慮這 10 年的額外壽命時，成本高 20% 會帶來顯著的節省。

具有預測性維護人工智能的面向未來的設施

人工智能驅動的解決方案正在徹底改變各個領域的設施管理，包括教育機構、醫療中心、商業機構等。

隨著這些解決方案變得更加智能和發展，它們可用於創建更安全、更可靠和更具成本效益的設施。 利用先進技術和數據分析可以對這些行業產生積極影響。

教育

在教育領域，人工智能驅動的監控系統可以實時監控校園，檢測潛在的安全威脅和未經授權的訪問。 面部識別技術可以通過識別監視名單上的個人或提醒工作人員注意異常活動來增強校園安全。

人工智能可以監控學校基礎設施的狀況，例如暖通空調系統和電氣設備，在重大故障發生之前預測維護需求。 這種積極主動的方法可確保學生和教職員工擁有安全舒適的學習環境。

通過分析來自傳感器的數據和歷史模式，人工智能可以調節照明、供暖和製冷，以減少能源消耗並降低運營成本。

衛生保健

在醫療中心，人工智能驅動的解決方案可以通過識別潛在的設備問題或故障並在需要維修或更換這些關鍵資產時提醒團隊來增強患者的安全。 該技術還可以監控醫療設備性能並實時檢測異常情況。

通過預測設備故障，醫療保健中心可以主動安排維護，最大限度地減少停機時間並確保基本醫療設備的可用性。

商業空間

人工智能可以通過監控佔用水平來優化商業空間利用率。 這些數據可幫助設施經理優化工作空間佈局，提高能源效率，確保遵守安全法規，並根據佔用模式維持對照明、溫度和通風的成本控制。

款待

在酒店業，人工智能可以個性化賓客體驗、自動化預訂流程並改善服務。 人工智能驅動的訪客管理系統可以簡化登記流程、增強安全性並管理訪客對商業機構內不同區域的訪問。

其他行業

人工智能驅動的解決方案擴展到製造、運輸和酒店等各個其他領域。

人工智能可以優化生產流程、預測機器故障並確保製造過程中的產品質量。 在交通運輸領域，人工智能可用於智能交通管理、自動駕駛車輛和物流優化。

預測性維護人工智能的未來

通過人工智能驅動的預測性維護實現的成本節約和安全改進改變了各個行業的遊戲規則，為更可持續和更有利可圖的未來鋪平了道路。

隨著技術和數據分析的進步繼續塑造格局，人工智能設施預測維護的未來擁有巨大潛力。 可以預見的一些關鍵趨勢和可能性包括先進的機器學習算法。

未來，我們將見證更複雜的算法的發展，這些算法能夠處理越來越大量的複雜數據。 這些算法將更好地識別模式和趨勢，從而提高預測能力。 人工智能係統將變得更具適應性，不斷從各種來源學習以提高預測準確性。

人工智能係統不僅可以預測潛在的設備故障，還可以提供自動維護建議。

這些建議將包括維護任務、所需備件和最佳調度的精確說明。 維護團隊將受益於更高效的工作流程和更好的規劃。

隨著機器人技術和人工智能的發展，自主維護機器人可能成為現實。 這些機器人可以執行日常檢查和維護任務，減少危險或難以到達區域的人工干預。

這將提高安全性，節省時間，並讓技術人員能夠騰出時間來完成更複雜的任務。

就當今任何擁有物理設施的組織都可以實施的維護技術而言，CMMS 充當維護數據和流程的中心樞紐，使組織能夠有效地採用和實施人工智能驅動的維護策略。

通過利用實時數據、趨勢分析、自動警報和任務生成，CMMS 使維護團隊能夠主動解決設備問題、提高可靠性並優化維護操作，從而提高效率和成本效益。

詳細了解預測性維護和基於狀態的維護之間的區別、其優點和用例。