Isi
Q:
Bagaimana pembelajaran mesin dapat membantu proses perawatan, perbaikan, dan perbaikan (MRO)?
SEBUAH:
Pembelajaran mesin dapat membantu pemeliharaan prediktif dan reguler, serta proses pemeliharaan, perbaikan, dan perombakan umum (MRO) yang digunakan perusahaan untuk mendukung dan melestarikan aset mereka, seperti kendaraan, peralatan, dan barang-barang bermanfaat lainnya.
Secara umum, rencana pemeliharaan, perbaikan, dan perbaikan yang terstruktur mendapat manfaat dari semua jenis praktik agregasi dan analisis data. Pembelajaran alat berat mendorong banyak alat dan platform baru yang bekerja pada masalah MRO tertentu untuk membantu perusahaan berinovasi dan membuat pemeliharaan keseluruhan lebih efisien dan efektif.
Salah satu cara utama pembelajaran mesin membantu MRO adalah membangun akurasi prediksi.
Artikel Forbes, "Pembelajaran Mesin 10 Cara Merevolusi Manufaktur," berbicara tentang meningkatkan pemeliharaan melalui presisi yang lebih prediktif dalam hal komponen dan komponen. Idenya adalah bahwa dengan mengintegrasikan data dari database dan sumber lain, sistem pembelajaran mesin dapat menawarkan lebih banyak intelijen bisnis kepada perusahaan dalam arena pemeliharaan. Yang pada gilirannya akan menambah kemampuan untuk proses pemeliharaan, perbaikan dan perbaikan, dan mendorong pemeliharaan prediktif yang lebih proaktif, serta pemeliharaan terjadwal dan efisiensi operasional yang lebih baik - misalnya, memiliki proses yang tepat untuk melakukan pemeliharaan terjadwal, dan memiliki sistem pelaporan yang lebih kuat untuk apa yang sudah dilakukan.
Pembelajaran mesin juga dapat diterapkan pada inventaris pemeliharaan, perbaikan, dan perbaikan. Proses MRO bergantung pada inventaris suku cadang dan produk yang akan mendukung perawatan yang efektif. Sebagai contoh, perusahaan akan menyimpan sejumlah dan jumlah suku cadang dan potongan-potongan tertentu untuk armada kendaraan, seperti pesanan massal bantalan rem dan sepatu rem, filter oli, atau apa pun yang biasa diterapkan pada pemeliharaan berkala atau prediktif.
Menangani inventaris ini, seperti yang bisa dibayangkan siapa pun, adalah urusan yang rumit. Di mana persediaan, bagaimana labelnya, dan kapan diterapkan pada sistem pemeliharaan, perbaikan, dan perbaikan membuat perbedaan. Begitu pula penerapan proses pembelajaran mesin yang dapat meningkatkan penanganan inventaris MRO atau memecahkan masalah yang terkait dengan inventaris tersebut. Data yang hilang dapat melemparkan kunci pas dalam proses bisnis. Pembelajaran mesin dapat berupaya untuk mengamankan data itu dan membawa analisis dan proses yang lebih konsisten ke meja. Ini juga dapat membantu untuk menentukan faktor-faktor seperti biaya tenaga kerja, atau menambah kecerdasan pada waktu rata-rata antara kegagalan, atau bekerja dengan sejumlah metrik, tolok ukur dan indikator lain untuk merampingkan proses pemeliharaan, perbaikan dan perbaikan dan membuatnya bekerja lebih baik.
Pada tingkat yang sangat mendasar dan mendasar, pendekatan pembelajaran mesin menambah keunggulan tertentu - keuntungan menangani sejumlah besar variabel prediktif untuk menciptakan kecerdasan bisnis yang lebih baik. Kekuatannya adalah kelincahan dan kemampuan menangani data kompleks yang memberikan transparansi pada semua jenis elemen pemeliharaan, dari inventori suku cadang hingga manajemen tenaga kerja hingga desain jangka panjang dan analisis teknik.