Q:
كيف يمكن أن يساعد تعلم الآلة في عمليات الصيانة والإصلاح والإصلاح (MRO)؟
أ:يمكن للتعلم الآلي أن يساعد في كل من الصيانة التنبؤية والمنتظمة ، وعمليات الصيانة والإصلاح والإصلاح العامة (MRO) التي تستخدمها الشركات لدعم أصولها والحفاظ عليها ، مثل المركبات والمعدات وغيرها من العناصر المفيدة.
بشكل عام ، تستفيد خطط الصيانة والإصلاح والإصلاح المنظم من جميع أنواع ممارسات تجميع وتحليل البيانات. يقود التعلم الآلي العديد من الأدوات والأنظمة الأساسية الجديدة التي تعمل على حل مشكلات معينة من مخاطر الألفية لمساعدة الشركات على الابتكار وجعل الصيانة الشاملة أكثر كفاءة وفعالية.
| تحميل مجاني: تعلم الآلة ولماذا يهم |
إحدى الطرق الرئيسية التي يساعد بها التعلم الآلي مع MRO هي بناء الدقة التنبؤية.
يتحدث مقال Forbes ، بعنوان "10 طرق للتعلم الآلي عن ثورة في التصنيع" ، عن تحسين الصيانة من خلال دقة تنبؤية أكثر فيما يتعلق بالأجزاء والمكونات. والفكرة هي أنه من خلال دمج البيانات من قواعد البيانات وغيرها من المصادر ، يمكن لأنظمة التعلم الآلي أن تقدم للشركات مزيدًا من ذكاء الأعمال في ساحة الصيانة. سيؤدي ذلك بدوره إلى زيادة القدرة على عمليات الصيانة والإصلاح والإصلاح ، وتعزيز الصيانة التنبؤية الأكثر استباقية ، فضلاً عن الصيانة المنتظمة والكفاءات التشغيلية المنتظمة بشكل أفضل - على سبيل المثال ، وجود العمليات الصحيحة لتنفيذ الصيانة المجدولة ، والحصول على نظام الإبلاغ أكثر قوة لما تم بالفعل.
يمكن أيضًا تطبيق التعلم الآلي على مخزون الصيانة والإصلاح والإصلاح. تعتمد عمليات MRO على قوائم قطع الغيار والمنتجات التي تدعم الصيانة الفعالة. على سبيل المثال ، ستحتفظ الشركات بكميات وأرقام معينة من القطع والقطع في متناول اليد لأسطول المركبات ، مثل الطلبيات الكبيرة لأحذية الفرامل وأحذية الفرامل ، أو فلاتر الزيت ، أو أي شيء آخر يتم تطبيقه عادة على الصيانة الدورية أو التنبؤية.
إن التعامل مع هذه المخزونات ، كما يتصور أي شخص ، مسألة معقدة. في حالة وجود قوائم جرد ، وكيفية تصنيفها ، ومتى يتم تطبيقها على نظام الصيانة والإصلاح والإصلاح ، تحدث فرقًا. وكذلك الأمر بالنسبة لتطبيق عمليات التعلم الآلي التي يمكن أن تعزز من معالجة قوائم جرد الأموال أو حل المشكلات المتعلقة بهذه القوائم. البيانات المفقودة يمكن أن تلقي مفتاحًا في عملية تجارية. يمكن أن يسعى التعلم الآلي إلى تأمين تلك البيانات وتقديم تحليلات وعمليات أكثر اتساقًا إلى الطاولة. يمكن أن يساعد أيضًا في تحديد عوامل مثل تكاليف العمالة ، أو إضافة معلومات استخبارية في الوقت المناسب بين حالات الفشل ، أو العمل مع أي عدد من المقاييس والمؤشرات والمؤشرات الأخرى لتبسيط عملية الصيانة والإصلاح والإصلاح وجعلها تعمل بشكل أفضل.
على مستوى أساسي وأساسي للغاية ، يضيف نهج التعلم الآلي مزايا معينة - ميزة التعامل مع أعداد أكبر من المتغيرات التنبؤية لخلق ذكاء أفضل للأعمال. قوتها في خفة الحركة والقدرة على التعامل مع البيانات المعقدة التي توفر الشفافية على جميع أنواع عناصر الصيانة ، من قطع غيار المخزون إلى إدارة العمل إلى التصميم والتحليل الهندسي على المدى الطويل.
