Автоматическое машинное обучение – восходящая звезда промышленной аналитики на основе искусственного интеллекта

Автоматическое машинное обучение – техническое обслуживание 4.0

Мы хотим сделать в SKF промышленную аналитику на основе искусственного интеллекта доступной всем производителям, в не зависимости от того, сколько исследователей данных у них работает. С этой целью, наше решение Enlight AI maintenance 4.0 построено на основе автоматического машинного обучения (AutoML). – объясняет Фредди Эрнандес, директор по технологиям связи в SKF

Подход , используемый в SKF Enlight AI maintenance 4.0 позволяет снизить количество многих повторяющихся задач, решаемых исследователями данных, улучшить качество и точность моделей машинного обучения, использовать не специалистам сгенерированные данные. Используя коррелятивное определение зависимостей в данных, алгоритмы находят все аномальные данные, чтобы найти скрытые закономерности. Как только выявлено отклонение, система посылает сигнал техникам завода, и у них есть возможность назначить плановое обслуживание, заказать запчасти и организовать ремонтные работы – все заранее.

Техническим специалистам, использующим наше решение не нужно производить любительское исследование данных, чтобы воспользоваться преимуществами, которые дает машинное обучение. Напротив, интуитивный пользовательский интерфейс обеспечивает информацию о приближающемся отказе оборудования и дает возможность техникам в ответ использовать их навыки.

Еще более умный искусственный интеллект позволяет нам предложить продукт для автоматизации и информатизации, который объединяет продвинутый анализ на основе машинного обучения и знания экспертов.

Одно из преимуществ этих гибридных отношений между экспертами и промышленным анализом на основе искусственного интеллекта – это влияние на чистое время ремонта. Чистое время ремонта – это время, когда персонал по ремонту и обслуживанию активно вовлечен в работу «с инструментом в руках». Существенный период времени ремонта приходится на ожидание: ожидание прибытия вышедшего из строя оборудования, ожидание запчастей, ожидание резервного оборудования. Enlight AI значительно снижает время ожидания, обеспечивая глубокое проникновение в две основные проблемы обслуживания - анализ основных причин и время безотказной работы.

Хотя обслуживающие сотрудники могут иметь навыки в ремонте оборудования, они не всегда могут определить, почему оборудование вышло из строя. В решении промышленного анализа на основе искусственного интеллекта с машинным обучением, алгоритм распознает отклоняющееся поведение датчика или взаимосвязи с этим поведением. Определение отклоняющихся показаний датчика дает информацию для анализа и определения причин неисправностей. Отслеживание неполадок последующих за поведением конкретного датчика на оборудовании позволяет определять точные действия по ремонту, которые требуются для восстановления. С точки зрения технического персонала, меньше времени расходуется на предположения и тестирование, оборудование может быть отремонтировано гораздо быстрее, и специалист может быстрее вернуться к запланированным задачам.

Использование больших данных для промышленной аналитики на основе искусственного интеллекта также обеспечивает более простое определение ухудшений работы или предстоящий отказ оборудования. Заранее определяя срок безотказной работы, время, потраченное не на непосредственный ремонт, может быть сокращено, или даже сведено к нулю за счет предварительного планирования. Вместо того, чтобы ждать запчасти или приглашенных специалистов, техники могут заниматься другими рутинными задачами по ремонту. Когда специалисты могут следовать установленному расписанию вместо того, чтобы обслуживать в произвольном порядке неисправное оборудование, потребность в сверхурочной работе значительно сократится.

Пока производители обдумывают концепцию Умного Предприятия, и что это может означать, SKF прокладывает путь для реальных решений уже сейчас. Обслуживание преобладает в переходе к Индустрии 4.0, и развитие SKF в области технического обслуживания направлено на обеспечение новой ценности для клиентов. В эпоху, когда хакерские атаки и утечка данных все больше появляются в новостях, мы используем защищенные кодированные каналы для передачи данных производителей в облако. Это могло не иметь значения десять лет назад, но сейчас владельцы данных стали защищать свои права.

Техническое обслуживание 4.0 - это критически важный компонент цифровизации производителей, и введение промышленной аналитики на основе искусственного интеллекта на предприятии может значительно улучшить работу сотрудников, срок службы оборудования, качество продукции, а также производительность, доход и экономию. Enlight AI обеспечивает настраиваемое решение по обслуживанию для увеличения времени безотказной работы и снижения операционных расходов. Мы с нетерпением ждем возможности помочь производителям внедрить этого прогнозирующего помощника на одном или многих заводах.

Новости мировых производителей подшипников и деталей промышленных трансмиссий (RSS)
Архив новостей

При использовании новостей сайта прямая активная гиперсcылка на BERGAB.RU обязательна

Автоматическое машинное обучение – техническое обслуживание 4.0