תוֹכֶן
ש:
כיצד למידת מכונה יכולה לעזור בתהליכי תחזוקה, תיקון ושיפוץ (MRO)?
ת:
למידת מכונה יכולה לסייע גם בתחזוקה ניבאית וגם קבועה, ובתהליכי תחזוקה, תיקון ושיפוץ כלליים (MRO) שבהם חברות משתמשות כדי לתמוך ולשמור על נכסיהן, כגון כלי רכב, ציוד ופריטים שימושיים אחרים.
באופן כללי, תוכניות תחזוקה מובנות, תיקונים וביצוע שיפוץ נהנים מכל מיני שיטות איסוף וניתוח נתונים. לימוד מכונות מניע רבים מהכלים והפלטפורמות החדשים העובדים על בעיות MRO ספציפיות כדי לעזור לחברות לחדש ולהפוך את התחזוקה הכוללת ליעילה ואפקטיבית יותר.
אחת הדרכים העיקריות שלימוד מכונה עוזרת ב- MRO היא בניית דיוק חזוי.
מאמר של פורבס, "10 דרכים למידת מכונה עושה מהפכה בייצור", מדבר על שיפור התחזוקה באמצעות דיוק חזוי יותר ביחס לחלקים ורכיבים. הרעיון הוא שעל ידי שילוב נתונים ממאגרי מידע וממקורות אחרים, מערכות למידת מכונות יכולות להציע לחברות בינה עסקית יותר בזירת התחזוקה. זה בתורו יוסיף יכולת לתהליכי התחזוקה, התיקון והשיפוץ ולטפח תחזוקה חזויה יותר, כמו גם תחזוקה שוטפת טובה יותר ויעילות תפעולית - למשל, אם יש את התהליכים הנכונים במקום לבצע את התחזוקה המתוכננת, ולהקיים מערכת דיווח חזקה יותר למה שכבר נעשה.
ניתן ליישם למידת מכונה גם על מלאי תחזוקה, תיקון ושיפוץ. תהליכי MRO מסתמכים על מלאי של חלקים ומוצרים אשר יתמכו בתחזוקה יעילה. לדוגמה, חברות ישמרו כמויות ומספרים מסוימים של חלקים וחלקים על צי רכב, כגון הזמנות בכמויות גדולות של רפידות בלם ונעלי בלם, מסנני שמן, או כל דבר אחר המופעל לרוב על תחזוקה שוטפת או חזויה.
הטיפול במלאים אלה הוא, כפי שיכול היה לדמיין, רומן מורכב. היכן נמצאים המלאי, כיצד הם מסומנים וכאשר הם מיושמים על מערכת תחזוקה, תיקון ושיפוץ עושה את ההבדל. כך גם היישום של תהליכי למידת מכונה שיכולים לשפר את הטיפול במלאי MRO או לפתור בעיות הקשורות למלאים אלה. נתונים חסרים יכולים לזרוק מפתח ברגים בתהליך עסקי. למידת מכונה יכולה לנסות להבטיח נתונים אלה ולהביא ניתוח ותהליכים עקביים יותר לטבלה. זה יכול גם לעזור לקבוע גורמים כמו עלויות עבודה, או להוסיף מודיעין על זמן ממוצע בין כישלונות, או לעבוד עם מספר מדדים, מדדי מידה ומדדים אחרים כדי לייעל תהליך תחזוקה, תיקון ושיפוץ ולגרום לו לעבוד טוב יותר.
ברמה מאוד בסיסית ויסודית, גישה למידת מכונה מוסיפה יתרונות מסוימים - היתרון בטיפול במספרים גדולים יותר של משתנים חזויים ליצירת בינה עסקית טובה יותר. חוזקו הוא בזריזותו וביכולתו לטפל בנתונים המורכבים המספקים שקיפות בכל מיני מרכיבי תחזוקה, החל ממלאי חלקים ועד ניהול עובדים ועד ניתוח ותכנון הנדסי ארוך טווח.