ITA 
ENG
SPAN
FR
NL
GER
FI
ENG 
ITA Ennakoiva kunnossapito tekoälyn avulla: Onko se todella mahdollista?
Kunnossapito on perinteisesti ollut joko korjaavaa (vikojen korjaaminen niiden ilmettyä) tai aikataulutettua (toimenpiteet ennalta määrätyin aikavälein). Molemmat lähestymistavat voivat aiheuttaa tarpeettomia kustannuksia, seisokkeja tai ennenaikaisia komponenttien vaihtoja.
Nykyään yhä useammat organisaatiot tutkivat ennakoivaa kunnossapitoa: kykyä ennustaa viat ennen niiden tapahtumista operatiivisten tietojen analysoinnin avulla.
Mutta tekeekö tekoäly tämän todella mahdolliseksi?
Kyllä — jos oikeat tiedot ovat saatavilla.
Ennakoiva kunnossapito perustuu laitteiden suorituskyvyn jatkuvaan seurantaan. IoT-anturit, älymittarit, PLC- ja SCADA-järjestelmät keräävät tietoja, kuten tärinä, lämpötila, paine, sähkönkulutus ja koneiden tehokkuus.
Tekoäly vertaa näitä malleja historiallisiin vikatietoihin ja tunnistaa poikkeamat.
Tämä mahdollistaa:
- Tunnistaa vikojen riskit aikaisessa vaiheessa;
- Suunnitella kunnossapito tehokkaammin;
- Vähentää odottamattomia seisokkeja;
- Pidentää laitteiden käyttöikää;
- Alentaa käyttö- ja vaihtokustannuksia.
Tekoäly ei korvaa kunnossapitoteknikoita — se tukee heitä tarjoamalla selkeitä oivalluksia päätöksenteon tueksi.
Avain on täydellisissä, luotettavissa ja jatkuvissa tiedoissa. Ilman IoT-seurantaa ja integrointia tekoäly ei voi tuottaa ennakoivaa arvoa.
UTwin yhdistää tekoälyn, digitaalisen kaksosen, BIMin, CMMS:n ja IoT:n yhdeksi alustaksi. Se kerää laitetietoja, analysoi suorituskykyä ja ehdottaa ennakoivia kunnossapitotoimia – vähentäen seisokkeja ja optimoiden kustannuksia.
Tietomateriaali
