Inhalt
Q:
Wie kann maschinelles Lernen bei Wartungs-, Reparatur- und Überholungsprozessen helfen?
EIN:
Maschinelles Lernen kann sowohl bei der vorausschauenden als auch bei der regelmäßigen Wartung sowie bei den allgemeinen Wartungs-, Reparatur- und Überholungsprozessen (MRO-Prozessen) hilfreich sein, mit denen Unternehmen ihre Vermögenswerte wie Fahrzeuge, Ausrüstungsgegenstände und andere nützliche Gegenstände unterstützen und erhalten.
Im Allgemeinen profitieren strukturierte Wartungs-, Reparatur- und Überholungspläne von allen Arten von Methoden zur Datenaggregation und -analyse. Das maschinelle Lernen treibt viele der neuen Tools und Plattformen voran, die sich mit spezifischen MRO-Problemen befassen, um Unternehmen bei Innovationen und der Verbesserung der Effizienz und Effektivität der Gesamtwartung zu unterstützen.
Ein Schlüssel zur Unterstützung des maschinellen Lernens bei der MRO liegt in der Verbesserung der Vorhersagegenauigkeit.
In einem Forbes-Artikel mit dem Titel "10 Wege, auf denen maschinelles Lernen die Fertigung revolutioniert" wird über die Verbesserung der Wartung durch präzisere Vorhersage von Teilen und Komponenten gesprochen. Durch die Integration von Daten aus Datenbanken und anderen Quellen können maschinelle Lernsysteme Unternehmen mehr Business Intelligence im Wartungsbereich bieten. Dies wird wiederum die Fähigkeit zu Wartungs-, Reparatur- und Überholungsprozessen erhöhen und eine proaktivere vorausschauende Wartung sowie eine bessere planmäßige Wartung und Betriebseffizienz fördern - zum Beispiel, wenn die richtigen Prozesse für die planmäßige Wartung vorhanden sind und a robusteres Berichtssystem für das, was bereits erledigt wurde.
Maschinelles Lernen kann auch für Wartungs-, Reparatur- und Überholungsinventare angewendet werden. MRO-Prozesse basieren auf Beständen von Teilen und Produkten, die eine effektive Wartung unterstützen. Zum Beispiel werden Unternehmen bestimmte Mengen und Anzahlen von Teilen und Teilen für einen Fuhrpark bereithalten, z. B. Großbestellungen von Bremsbelägen und Bremsbacken, Ölfiltern oder allem anderen, was üblicherweise für regelmäßige oder vorausschauende Wartungen verwendet wird.
Der Umgang mit diesen Beständen ist, wie sich jeder vorstellen kann, eine komplexe Angelegenheit. Wo sich die Bestände befinden, wie sie gekennzeichnet sind und wann sie für ein Wartungs-, Reparatur- und Überholungssystem verwendet werden, macht einen Unterschied. Dies gilt auch für die Anwendung maschineller Lernprozesse, die den Umgang mit MRO-Beständen verbessern oder Probleme im Zusammenhang mit diesen Beständen lösen können. Fehlende Daten können einen Schlüssel in einem Geschäftsprozess auslösen. Maschinelles Lernen kann versuchen, diese Daten zu sichern und konsistentere Analysen und Prozesse auf den Tisch zu bringen. Sie können auch dazu beitragen, Faktoren wie Arbeitskosten zu bestimmen oder die mittlere Zeit zwischen Ausfällen zu ermitteln oder mit einer Reihe anderer Messgrößen, Benchmarks und Indikatoren zu arbeiten, um einen Wartungs-, Reparatur- und Überholungsprozess zu rationalisieren und seine Funktionsfähigkeit zu verbessern.
Auf einer sehr grundlegenden und fundamentalen Ebene bringt ein Ansatz des maschinellen Lernens einige Vorteile mit sich - den Vorteil des Umgangs mit einer größeren Anzahl von Vorhersagevariablen, um bessere Business Intelligence zu erzielen. Ihre Stärke liegt in ihrer Flexibilität und der Fähigkeit, mit den komplexen Daten umzugehen, die Transparenz über alle Arten von Wartungselementen bieten, vom Teilelager über das Arbeitsmanagement bis hin zu langfristigen Konstruktions- und Konstruktionsanalysen.