Jak sztuczna inteligencja w zakresie konserwacji predykcyjnej zmienia zarządzanie obiektami

Chociaż dzisiejszy świat wydaje się bardzo online wraz z rozwojem pracy zdalnej i przytłaczającym postępem technologicznym, nie można zaprzeczyć, że nasza fizyczna przestrzeń jest nadal cenna.

Biorąc pod uwagę ogromne zakłócenia w codziennym życiu podczas globalnej pandemii, znaczenie udogodnień osobistych pozostaje sprawą najwyższej wagi.

Od szpitali po lotniska, parki i budynki mieszkalne – tysiące obiektów musi być utrzymywane w bezpiecznym, sanitarnym i dobrym stanie. Regularnie wykonuje się wiele pracy, aby zapewnić dobry stan przestrzeni publicznych, nie tylko pod względem napraw i konserwacji, ale także skrupulatnego planowania rutynowych czynności konserwacyjnych, aby zapobiec przyszłym katastrofalnym i kosztownym potencjalnym awariom.

Chociaż myśl o zespołach konserwacyjnych w pracy może przywoływać obrazy pracowników używających narzędzi i sprzętu, aby zapewnić płynne działanie maszyn i przestrzeni, już tak nie jest.

Branża utrzymania ruchu w coraz większym stopniu wykorzystuje technologię pomagającą w realizacji zleceń i wykorzystuje takie postępy, jak oprogramowanie do konserwacji predykcyjnej , aby utrzymać najwyższą wydajność obiektów.

Rola sztucznej inteligencji w utrzymaniu predykcyjnym

W ciągu ostatniej dekady zarządzanie konserwacją i obiektami uległo znacznej ewolucji dzięki automatyzacji i narzędziom cyfrowym, takim jak skomputeryzowane oprogramowanie do zarządzania konserwacją (CMMS) .

To, co kiedyś było branżą obsługiwaną za pomocą papierowych zleceń pracy i arkuszy kalkulacyjnych, stało się usprawnione i opłacalne.

Istnieje kilka różnych strategii utrzymania ruchu, które menedżerowie obiektów i ich zespoły mogą wdrożyć w zależności od rodzaju zadania – reaktywne, zapobiegawcze i predykcyjne.

Konserwacja predykcyjna to jeden z najważniejszych obszarów, w których pojawiają się postępy technologiczne, takie jak sztuczna inteligencja (AI).

Przewidując potrzeby konserwacyjne, zanim one powstaną, firmy mogą optymalizować harmonogramy konserwacji, skracać przestoje i unikać kosztownych nieplanowanych awarii.

Podejście to jest kluczowe z kilku powodów.

Konserwacja predykcyjna pomaga wydłużyć żywotność zasobu poprzez rozwiązywanie problemów na najwcześniejszym etapie, minimalizując w ten sposób zużycie. Poprawia wydajność operacyjną i zmniejsza ogólne koszty konserwacji, ponieważ zasoby są wykorzystywane bardziej efektywnie. Zwiększa bezpieczeństwo pracy poprzez ograniczenie ryzyka związanego z awarią sprzętu.

W ostatnich latach integracja sztucznej inteligencji przekształciła różne branże, z których wiele wymaga w jakiś sposób konserwacji swoich obiektów.

Konserwacja predykcyjna oparta na sztucznej inteligencji na nowo definiuje sposób, w jaki branże zarządzają swoimi aktywami, zapewniając płynne działanie poprzez analizę danych historycznych i informacji w czasie rzeczywistym w celu przewidywania problemów ze sprzętem, umożliwiając proaktywną konserwację i zmniejszając potrzebę napraw awaryjnych.

Technologia odgrywa już znaczącą rolę we wdrażaniu konserwacji predykcyjnej w obiektach i będzie nadal zyskiwać na znaczeniu. Wdraża się urządzenia i czujniki IoT w celu monitorowania wydajności sprzętu i gromadzenia danych w czasie rzeczywistym.

Algorytmy uczenia maszynowego analizują te dane i identyfikują wzorce wskazujące na potencjalne awarie. Ponadto platformy oparte na chmurze i narzędzia do analizy danych ułatwiają przechowywanie, przetwarzanie i wizualizację zebranych danych, umożliwiając zespołom konserwacyjnym podejmowanie bardziej świadomych decyzji.

Zapotrzebowanie na sztuczną inteligencję w zakresie konserwacji predykcyjnej w różnych branżach

Wiele branż czerpie korzyści z planowania działań konserwacyjnych z wyprzedzeniem, korzystania z technologii w celu przydzielania odpowiednich zadań technikom i śledzenia ich realizacji. Przestrzeń produkcyjna to przestrzeń, w której kluczowe znaczenie ma wczesne wykrywanie i diagnozowanie usterek.

Produkcja towarów konsumpcyjnych jest uważana za sektor intensywnie wykorzystujący aktywa, a badanie McKinsey z 2023 r. pokazuje, że 99% liderów wyższego szczebla w tym sektorze zmieniło swoje strategie konserwacji w ciągu ostatnich pięciu lat.

Tradycyjne praktyki konserwacji często opierały się na okresowych inspekcjach lub z góry ustalonych harmonogramach konserwacji.

I odwrotnie, sztuczna inteligencja może wykryć subtelne zmiany w zachowaniu i wydajności sprzętu, nawet w złożonych systemach z wieloma zmiennymi. Wykrywając te wczesne oznaki usterek, zespoły konserwacyjne mogą proaktywnie reagować na problemy, zapobiegając katastrofalnym awariom i znacznie wydłużając żywotność sprzętu.

Transport to kolejna przestrzeń, w której czas odgrywa kluczową rolę. Przestoje mogą skutkować tym, że cenny ładunek i dostawy nie dotrą do miejsca przeznaczenia na czas, a opóźnienia mogą wywołać efekt domina, prowadząc co najmniej do niezadowolenia.

Dzięki konserwacji zapobiegawczej i predykcyjnej organizacje mogą zaplanować konserwację swojej floty lub innych pojazdów podczas planowanych przestojów lub wtedy, gdy jest to najwygodniejsze dla operacji, minimalizując zakłócenia w produkcji.

W rezultacie wzrasta ogólna wydajność obiektów, co prowadzi do wyższej produktywności i lepszego wykorzystania zasobów.

Wdrożenie sztucznej inteligencji w utrzymaniu predykcyjnym może wymagać początkowej inwestycji, ale długoterminowe korzyści przewyższają koszty. Jest to szczególnie ważne w branżach, które borykają się z ciągłymi cięciami budżetowymi i minimalizowanymi zasobami.

Na myśl przychodzi tu sektor edukacji. Okręgi szkolne i uniwersytety mogą znacznie zaoszczędzić na wydatkach na utrzymanie, optymalizując zadania konserwacyjne. Wydłużanie żywotności sprzętu i kontrolowanie stanu zapasów oznacza niższe koszty wymiany, co przekłada się na wysoki zwrot z inwestycji.

Konserwacja predykcyjna oparta na sztucznej inteligencji zwiększa bezpieczeństwo w miejscu pracy, zmniejszając prawdopodobieństwo wypadków wynikających z awarii sprzętu. Regularne inspekcje i praktyki proaktywnej konserwacji pomagają ograniczyć potencjalne ryzyko i zapewnić zgodność z przepisami bezpieczeństwa krytycznymi w służbie zdrowia, opiece nad osobami starszymi i sektorach rządowych.

Konserwując sprzęt, firmy mogą stworzyć bezpieczniejsze środowisko pracy zarówno dla swoich pracowników, mieszkańców, jak i gości.

Automatyzacja w operacjach utrzymania ruchu

Systemy AI optymalizują przebieg prac konserwacyjnych, poprawiają wykorzystanie zasobów i wydłużają czas sprawności sprzętu, wykorzystując analizę danych w czasie rzeczywistym, konserwację predykcyjną i ciągłe uczenie się,

Oprogramowanie do konserwacji i konserwacji w czasie rzeczywistym wykorzystuje już sztuczną inteligencję i automatyzację. To gromadzenie informacji pomaga kierownikom obiektów i kierownictwu podejmować świadome decyzje dotyczące alokacji budżetu, przydziału zadań członkom zespołu, wskaźników wydajności i nie tylko.

Konserwacja predykcyjna oparta na sztucznej inteligencji opiera się w dużej mierze na ciągłym gromadzeniu danych w czasie rzeczywistym, które można zbierać z czujników fizycznych i urządzeń IoT. Czujniki monitorują kluczowe parametry w przestrzeniach obiektu, takie jak temperatura, wibracje, ciśnienie i wilgotność.

Dane są następnie przesyłane do algorytmów AI zdolnych do szybkiego przetwarzania ogromnych ilości informacji. Analizując te dane, sztuczna inteligencja może identyfikować anomalie, wzorce i potencjalne oznaki degradacji lub awarii sprzętu na długo przed tym, zanim staną się one problemem krytycznym.

5 rozwiązań, na które wpływa sztuczna inteligencja w utrzymaniu predykcyjnym

Sztuczna inteligencja jest powoli włączana do przestrzeni utrzymania ruchu w sposób wykraczający poza wykorzystanie jej przez inne branże.

Generowanie treści czy oferowanie obsługi klienta za pośrednictwem chatbotów nie jest priorytetem typowo kojarzonym z utrzymaniem i naprawą budynków i ich wyposażenia.

Patrząc na przyszłość sztucznej inteligencji w sferze utrzymania ruchu, istnieje kilka kluczowych rozwiązań, w których uczenie maszynowe, a nawet robotyka mogą mieć wpływ na przyszłość przestrzeni publicznych.

Sztuczna inteligencja będzie miała różny wpływ na konserwację, ale kluczowe znaczenie ma przede wszystkim sprawdzenie, w jaki sposób będzie ona wykorzystywana w kontekście systemu CMMS. Przewiduje się, że do 2028 r. światowy rynek oprogramowania CMMS będzie rósł w tempie CAGR wynoszącym 8,81% , czyli do 1,7 mln dolarów.

Wpływ sztucznej inteligencji skupi się na pięciu przewidywalnych możliwościach w tym terminie.

1. Ulepszenia zarządzania zadaniami

Patrzenie na trendy w zakresie najlepszej wydajności w oparciu o wcześniejsze zarządzanie zadaniami umożliwi sztucznej inteligencji przetwarzanie danych historycznych i dostarczanie sugestii dotyczących lepszej obsługi podobnych zadań.

Jeśli na przykład technik konserwacji „A” historycznie szybciej wymienia żarówki niż jego współpracownik „B”, system CMMS może automatycznie przydzielać zadania w oparciu o poprzednie sukcesy.

Na szerszą skalę sztuczna inteligencja umożliwia także systemowi CMMS wykorzystywanie zagregowanych danych wszystkich klientów i zapewnianie użytkownikowi wglądu w najlepsze dalsze kroki. Kiedy zespoły konserwacyjne czekają dwa lub więcej dni na rozwiązanie problemów z hydrauliką, potencjalny koszt uszkodzeń wzrasta o 25%.

Natomiast zespoły konserwacyjne, które rozwiązują problemy z instalacją hydrauliczną w ciągu dwóch godzin, zazwyczaj ponoszą znacznie niższe koszty poniesionych szkód.

2. Lepsza kontrola zapasów

Sztuczna inteligencja może pomóc w określeniu trendu wykorzystania określonych pozycji w magazynie.

Na przykład placówka może używać 15 filtrów we wrześniu, a potem tylko jeden filtr co kwartał. Sztuczna inteligencja może pomóc w automatycznym zamawianiu produktów, gdy dane z przeszłości dają możliwość przewidzenia przyszłego wykorzystania.

3. Pozyskiwanie inteligencji środowiska fizycznego za pomocą czujników

Największą przeszkodą dla sztucznej inteligencji, która może pomóc w jakimkolwiek procesie konserwacji, jest to, że ma bardzo mało danych w czasie rzeczywistym na temat środowiska fizycznego.

Jak wspomniano, czujniki bezprzewodowe dostarczają dane w czasie rzeczywistym i informują zespół konserwacyjny o najlepszych sposobach poradzenia sobie z nadchodzącymi problemami. Za pomocą czujników temperatury i lokalnych prognoz pogody sztuczna inteligencja może na przykład przewidzieć, czy rury w zimnych pomieszczeniach zamarzną.

Czujniki predykcyjne zamontowane na sprzęcie monitorują lepkość, zużycie energii, wibracje i temperaturę, umożliwiając sztucznej inteligencji określenie, kiedy sprzęt wkrótce ulegnie awarii. Jeśli wibracje nie są takie same jak wibracje podstawowe, pasek może się wkrótce rozerwać.

Czujniki pomogą połączyć system CMMS ze środowiskiem fizycznym i pozwolą sztucznej inteligencji zapewnić użytkownikowi lepsze zrozumienie tego, gdzie może wywrzeć największy wpływ.

4. Pomoc w naprawie i rozwiązywaniu problemów

Skanując codzienne zadania, sztuczna inteligencja może zostać wykorzystana do zasugerowania najlepszych obszarów, w których zespół konserwacyjny może rozpocząć rozwiązywanie problemów z określonymi elementami. Może sugerować sposoby rozwiązywania problemów w oparciu o zeskanowaną zawartość internetową i wcześniejsze zbiorcze dane od innych klientów.

Sztuczna inteligencja działająca jak ukierunkowana wyszukiwarka Google podpowiadająca, jak rozwiązać problem, pomoże zespołom konserwacyjnym skrócić czas reakcji, skrócić przestoje sprzętu i obniżyć koszty.

5. Informacje dotyczące wymiany aktywów

Sztuczna inteligencja może pomóc ocenić, czy dany element należy wymienić lub czy nadal można go naprawić, na podstawie rodzaju napraw przeprowadzonych na urządzeniu. Nawet jeśli koszty napraw mogły być w przeszłości wysokie, zapewnią one dłuższą żywotność przedmiotu i mogą jeszcze nie wymagać wymiany.

Z technologii tej można korzystać jak z osobistego klienta, aby sprawdzić średnie koszty wymian i umożliwić zespołom konserwacyjnym negocjowanie z dostawcami i sprzedawcami najlepszej ceny za nowy produkt.

Średnią trwałość nowych części lub wyposażenia można rozpatrywać w odniesieniu do ceny zakupu. Na przykład, jeśli dana lodówka zwykle wytrzymuje 10 lat dłużej niż inna marka, koszt wyższy o 20% skutkuje znacznymi oszczędnościami, jeśli uwzględni się te 10 dodatkowych lat.

Przyszłościowe obiekty dzięki sztucznej inteligencji w zakresie konserwacji predykcyjnej

Rozwiązania oparte na sztucznej inteligencji rewolucjonizują zarządzanie obiektami w różnych sektorach, w tym w instytucjach edukacyjnych, ośrodkach opieki zdrowotnej, placówkach handlowych i nie tylko.

W miarę jak rozwiązania te stają się coraz bardziej inteligentne i ewoluują, można je wykorzystać do tworzenia bezpieczniejszych, bardziej niezawodnych i bardziej opłacalnych obiektów. Wykorzystanie zaawansowanych technologii i analityki danych może pozytywnie wpłynąć na każdy z tych sektorów.

Edukacja

W przestrzeni edukacyjnej systemy nadzoru oparte na sztucznej inteligencji mogą monitorować kampusy w czasie rzeczywistym, wykrywając potencjalne zagrożenia bezpieczeństwa i nieautoryzowany dostęp. Technologia rozpoznawania twarzy może zwiększyć bezpieczeństwo kampusu, identyfikując osoby na listach obserwacyjnych lub ostrzegając personel o nietypowych działaniach.

Sztuczna inteligencja może monitorować stan infrastruktury szkolnej, takiej jak systemy HVAC i sprzęt elektryczny, przewidując potrzeby konserwacji, zanim wystąpią poważne awarie. To proaktywne podejście zapewnia uczniom i pracownikom bezpieczne i wygodne środowisko nauki.

Analizując dane z czujników i wzorce historyczne, sztuczna inteligencja może regulować oświetlenie, ogrzewanie i chłodzenie, aby zmniejszyć zużycie energii i obniżyć koszty operacyjne.

Opieka zdrowotna

W ośrodkach opieki zdrowotnej rozwiązania oparte na sztucznej inteligencji mogą zwiększyć bezpieczeństwo pacjentów, identyfikując potencjalne problemy lub awarie sprzętu i powiadamiając zespoły, gdy nadejdzie czas naprawy lub wymiany tych krytycznych zasobów. Technologia ta może również monitorować działanie sprzętu medycznego i wykrywać anomalie w czasie rzeczywistym.

Przewidując awarie sprzętu, ośrodki opieki zdrowotnej mogą proaktywnie planować konserwację, minimalizując przestoje i zapewniając dostępność niezbędnych urządzeń medycznych.

Przestrzenie komercyjne

Sztuczna inteligencja może optymalizować wykorzystanie przestrzeni komercyjnej poprzez monitorowanie poziomu obłożenia. Dane te pomagają kierownikom obiektów optymalizować układy przestrzeni roboczej, poprawiać efektywność energetyczną, zapewniać zgodność z przepisami bezpieczeństwa i utrzymywać kontrolę kosztów oświetlenia, temperatury i wentylacji w oparciu o wzorce obłożenia.

Gościnność

W branży hotelarsko-gastronomicznej sztuczna inteligencja może personalizować doświadczenia gości, automatyzować procesy rezerwacji i ulepszać obsługę. Oparte na sztucznej inteligencji systemy zarządzania gośćmi mogą usprawnić odprawę, zwiększyć bezpieczeństwo i zarządzać dostępem gości do różnych obszarów obiektów komercyjnych.

Inne sektory

Rozwiązania oparte na sztucznej inteligencji obejmują między innymi różne sektory, takie jak produkcja, transport i hotelarstwo.

Sztuczna inteligencja może optymalizować procesy produkcyjne, przewidywać awarie maszyn i zapewniać jakość produktu podczas produkcji. W transporcie sztuczną inteligencję można wykorzystać do inteligentnego zarządzania ruchem, pojazdów autonomicznych i optymalizacji logistyki.

Przyszłość sztucznej inteligencji w zakresie konserwacji predykcyjnej

Oszczędności i poprawa bezpieczeństwa osiągnięte dzięki konserwacji predykcyjnej opartej na sztucznej inteligencji zmieniają zasady gry w różnych branżach, torując drogę do bardziej zrównoważonej i zyskownej przyszłości.

Przyszłość konserwacji predykcyjnej sztucznej inteligencji w obiektach niesie ze sobą ogromny potencjał, ponieważ postęp w technologii i analizie danych w dalszym ciągu kształtuje krajobraz. Do kluczowych trendów i możliwości, których można się spodziewać, należą zaawansowane algorytmy uczenia maszynowego.

W przyszłości będziemy świadkami rozwoju bardziej wyrafinowanych algorytmów zdolnych do obsługi coraz większej ilości złożonych danych. Algorytmy te będą lepiej rozpoznawać wzorce i trendy, co doprowadzi do ulepszonych możliwości przewidywania. Systemy sztucznej inteligencji będą ewoluować, aby zapewnić większe możliwości adaptacji, stale ucząc się z różnych źródeł w celu zwiększenia dokładności predykcyjnej.

Systemy AI nie tylko będą przewidywać potencjalne awarie sprzętu, ale także zapewnią automatyczne zalecenia dotyczące konserwacji.

Zalecenia te będą obejmować dokładne instrukcje dotyczące zadań konserwacyjnych, wymaganych części zamiennych i optymalnego harmonogramu. Zespoły konserwacyjne odniosą korzyści z wydajniejszego przepływu pracy i lepszego planowania.

Wraz z ewolucją robotyki i sztucznej inteligencji autonomiczne roboty konserwacyjne mogą stać się rzeczywistością. Roboty te mogłyby wykonywać rutynowe zadania kontrolne i konserwacyjne, ograniczając potrzebę interwencji człowieka w obszarach niebezpiecznych lub trudno dostępnych.

Poprawi to bezpieczeństwo, zaoszczędzi czas i zwolni techników do bardziej złożonych zadań.

Jeśli chodzi o technologie konserwacji, które może dziś wdrożyć każda organizacja posiadająca obiekty fizyczne, CMMS służy jako centralne centrum danych i procesów konserwacji, umożliwiając organizacjom skuteczne przyjmowanie i wdrażanie strategii konserwacji opartych na sztucznej inteligencji.

Wykorzystując dane w czasie rzeczywistym, analizę trendów, automatyczne alerty i generowanie zadań, CMMS umożliwia zespołom konserwacyjnym aktywne rozwiązywanie problemów ze sprzętem, poprawę niezawodności i optymalizację operacji konserwacyjnych w celu uzyskania większej wydajności i opłacalności.

Dowiedz się więcej o różnicach między konserwacją predykcyjną a konserwacją opartą na stanie, korzyściach i przypadkach użycia.