S:
Makine öğrenimi bakım, onarım ve revizyon (MRO) süreçlerinde nasıl yardımcı olabilir?
A:Makine öğrenimi, hem tahmini hem de düzenli bakımda ve şirketlerin araçlar, ekipman ve diğer faydalı öğeler gibi varlıklarını desteklemek ve korumak için kullandıkları genel bakım, onarım ve revizyon (MRO) süreçlerine yardımcı olabilir.
Genel olarak, yapılandırılmış bakım, onarım ve revizyon planları her türlü veri toplama ve analiz uygulamasından yararlanır. Makine öğrenimi, şirketlerin yenilik yapmasına ve genel bakımı daha verimli ve verimli hale getirmesine yardımcı olmak için belirli MRO sorunları üzerinde çalışan yeni araçların ve platformların çoğunu yönlendirmektedir.
| Ücretsiz İndirme: Makine Öğrenmesi ve Neden Önemlidir |
Makine öğreniminin MRO'ya yardımcı olmasının anahtar yollarından biri, öngörücü doğruluk oluşturmaktır.
Forbes'ın "Makine Öğrenmenin 10 Yolu Üretimde Devrim Yaratıyor" başlıklı makalesinde, parçalar ve bileşenler konusunda daha öngörülü bir hassasiyetle bakımın iyileştirilmesi anlatılıyor. Fikir, veri tabanları ve diğer kaynaklardan gelen verileri entegre ederek, makine öğrenme sistemlerinin şirketlere bakım alanında daha fazla iş zekası sunabilmesidir. Bu da bakım, onarım ve elden geçirme süreçlerine kapasite kazandıracak ve daha proaktif tahmini bakımın yanı sıra daha iyi düzenli planlanmış bakım ve operasyonel verimlilikleri artıracaktır - örneğin, planlanmış bakımı yapmak için doğru süreçlere sahip olmak ve daha sağlam bir raporlama sistemi.
Makine öğrenimi bir bakım, onarım ve revizyon envanterine de uygulanabilir. MRO süreçleri, etkili bakımı destekleyecek parça ve ürünlerin stoklarına dayanır. Örneğin, şirketler, bir araç filosu için toplu fren balataları ve fren pabuçları, yağ filtreleri veya düzenli veya tahmini bakım için yaygın olarak kullanılan herhangi bir şey gibi belirli miktar ve parça ve parçaları el altında tutacaktır.
Bu envanterlerin üstesinden gelmek, herkesin tahmin edebileceği gibi karmaşık bir iştir. Stokların nerede olduğu, nasıl etiketlendikleri ve bir bakım, onarım ve revizyon sistemine uygulandığında fark yaratır. MRO envanterlerinin işlenmesini artırabilecek veya bu envanterlerle ilgili sorunları çözebilecek makine öğrenme süreçlerinin uygulanması da aynı şekilde. Eksik veriler bir iş sürecine İngiliz anahtarı atabilir. Makine öğrenimi bu verileri güvence altına alabilir ve tabloya daha tutarlı analiz ve süreçler getirebilir. Ayrıca, işgücü maliyetleri gibi faktörleri belirlemeye yardımcı olabilir veya arızalar arasındaki ortalama süreye istihbarat ekleyebilir veya bir bakım, onarım ve revizyon sürecini kolaylaştırmak ve daha iyi çalışmasını sağlamak için herhangi bir başka metrik, ölçüt ve göstergeyle birlikte çalışabilir.
Çok temel ve temel düzeyde, bir makine öğrenimi yaklaşımı belirli avantajlar ekler - daha iyi iş zekası oluşturmak için daha fazla sayıda öngörücü değişkeni ele alma avantajı. Gücü, çevikliği ve parça envanterlerinden işgücü yönetimine, uzun vadeli tasarım ve mühendislik analizlerine kadar her türlü bakım elemanı için şeffaflık sağlayan karmaşık verileri işleme kabiliyetindedir.
