Cum AI de întreținere predictivă transformă managementul facilității

În timp ce lumea de astăzi se simte foarte online odată cu creșterea muncii la distanță și o cantitate copleșitoare de progrese tehnologice, nu se poate nega că spațiile noastre fizice sunt încă prețioase.

Având în vedere perturbarea masivă a vieții de zi cu zi în timpul unei pandemii globale, importanța facilităților în persoană rămâne primordială.

De la spitale la aeroporturi, parcuri și clădiri rezidențiale, mii de facilități trebuie păstrate în siguranță, sanitare și în stare bună de funcționare. O mulțime de lucrări sunt efectuate în mod regulat pentru a menține spațiile fizice publice bine întreținute, nu doar în ceea ce privește reparațiile și întreținerea, ci și programarea meticuloasă a activităților de întreținere de rutină pentru a preveni viitoarele defecțiuni potențiale dezastruoase și costisitoare.

În timp ce gândul la echipele de întreținere la locul de muncă poate evoca imagini ale lucrătorilor care folosesc unelte și echipamente pentru a menține mașinile și spațiile să funcționeze fără probleme, nu mai este cazul.

Industria de întreținere a îmbrățișat din ce în ce mai mult tehnologia pentru a ajuta la îndeplinirea comenzilor de lucru și la utilizarea progreselor precum software-ul de întreținere predictivă pentru a menține instalațiile să funcționeze la eficiență maximă.

Rolul AI în întreținerea predictivă

Întreținerea și managementul facilitatilor au cunoscut o evoluție majoră în ultimul deceniu, datorită automatizării și instrumentelor digitale precum software-ul computerizat de management al întreținerii (CMMS) .

Ceea ce a fost odată o industrie operată prin cereri de comenzi de lucru pe hârtie și foi de calcul a devenit mai eficient și mai eficient din punct de vedere al costurilor.

Există mai multe strategii de întreținere diferite pe care managerii de instalații și echipele lor le pot implementa în funcție de tipul de sarcină - reactiv, preventiv și predictiv.

Întreținerea predictivă este unul dintre cele mai importante domenii în care intră în joc progresele tehnologice precum inteligența artificială (AI).

Prevăzând nevoile de întreținere înainte ca acestea să apară, companiile pot optimiza programele de întreținere, pot reduce timpul de nefuncționare și pot evita avariile neplanificate costisitoare.

Această abordare este crucială din mai multe motive.

Întreținerea predictivă ajută la prelungirea duratei de viață a unui activ, abordând problemele în stadiile lor incipiente, reducând astfel uzura. Îmbunătățește eficiența operațională și reduce costurile generale de întreținere pe măsură ce resursele sunt utilizate mai eficient. Îmbunătățește siguranța la locul de muncă prin atenuarea riscurilor asociate cu defecțiunile echipamentelor.

În ultimii ani, integrarea AI a transformat diverse industrii, dintre care multe necesită întreținerea instalațiilor lor într-un fel sau altul.

Întreținerea predictivă bazată pe inteligență artificială redefinește modul în care industriile își gestionează activele, asigurând operațiuni bune prin analiza datelor istorice și informații în timp real pentru a anticipa problemele echipamentelor, permițând întreținerea proactivă și reducând nevoia de reparații de urgență.

Tehnologia joacă deja un rol semnificativ în implementarea întreținerii predictive în instalații și va continua să devină mai semnificativă. Dispozitivele și senzorii IoT sunt implementați pentru a monitoriza performanța echipamentelor și pentru a colecta date în timp real.

Algoritmii de învățare automată analizează aceste date și identifică modele care indică potențiale eșecuri. În plus, platformele bazate pe cloud și instrumentele de analiză a datelor facilitează stocarea, procesarea și vizualizarea datelor colectate, permițând echipelor de întreținere să ia decizii mai bine informate.

Necesitatea unei IA de întreținere predictivă în toate industriile

O gamă largă de industrii beneficiază de planificarea activităților de întreținere din timp, folosind tehnologia pentru a atribui sarcini asociate tehnicienilor și urmărirea finalizării acestora. Spațiul de producție este unul în care detectarea și diagnosticarea precoce a defecțiunilor sunt vitale.

Producția de bunuri de larg consum este considerată un sector intensiv în active, iar un studiu McKinsey din 2023 arată că 99% dintre liderii seniori din sector și-au transformat strategiile de întreținere în ultimii cinci ani.

Practicile tradiționale de întreținere se bazau adesea pe inspecții periodice sau pe programe de întreținere predeterminate.

În schimb, AI poate detecta schimbări subtile în comportamentul și performanța echipamentului, chiar și în sisteme complexe cu numeroase variabile. Observând aceste semne timpurii de defecțiuni, echipele de întreținere pot aborda problemele în mod proactiv, prevenind defecțiunile catastrofale și extinzând semnificativ durata de viață a echipamentului.

Transportul este un alt spațiu în care timpul este esențial. Timpul de nefuncționare poate duce la încărcătura prețioasă și livrările care nu ajung la destinație la timp, iar întârzierile pot avea un efect de domino, ducând cel puțin la nemulțumire.

Cu întreținerea preventivă și predictivă, organizațiile pot programa întreținerea flotei lor sau a altor vehicule în timpul nefuncționării planificate sau când este cel mai convenabil pentru operațiuni, reducând la minimum întreruperile producției.

Ca urmare, eficiența generală a instalațiilor crește, ceea ce duce la o productivitate mai mare și o mai bună utilizare a resurselor.

Implementarea AI în mentenanța predictivă poate necesita o investiție inițială, dar beneficiile pe termen lung depășesc costurile. Acest lucru este deosebit de important în industriile care se confruntă cu reduceri de buget în curs și resurse minime.

Aici îmi vine în minte sectorul educațional. Districtele școlare și universitățile pot economisi semnificativ la cheltuielile de întreținere prin optimizarea sarcinilor de întreținere. Prelungirea duratei de viață a echipamentelor și monitorizarea inventarului înseamnă costuri mai mici de înlocuire, oferind un randament ridicat al investiției.

Întreținerea predictivă bazată pe inteligență artificială îmbunătățește siguranța la locul de muncă prin reducerea probabilității de accidente rezultate din defecțiunea echipamentelor. Inspecțiile regulate și practicile proactive de întreținere ajută la atenuarea riscurilor potențiale și la asigurarea conformității cu reglementările de siguranță esențiale în sectorul sănătății, îngrijirea seniorilor și sectoarele guvernamentale.

Prin întreținerea echipamentelor, companiile pot crea un mediu de lucru mai sigur pentru angajații, rezidenții și vizitatorii lor deopotrivă.

Automatizare în operațiunile de întreținere

Sistemele AI optimizează fluxurile de lucru de întreținere, îmbunătățesc utilizarea resurselor și îmbunătățesc timpul de funcționare a echipamentului prin valorificarea analizei datelor în timp real, întreținerea predictivă și învățarea continuă;

Colectarea și analiza în timp real a datelor este locul în care software-ul de întreținere utilizează deja inteligența artificială și automatizarea. Această colectare de informații îi ajută pe managerii de unități și conducerea să ia decizii în cunoștință de cauză cu privire la alocarea bugetului, alocarea sarcinilor membrilor echipei, valorile de performanță și multe altele.

Întreținerea predictivă activată de AI se bazează în mare măsură pe colectarea continuă de date în timp real, care pot fi adunate de la senzori fizici și dispozitive IoT. Senzorii monitorizează parametrii cruciali din spațiile unei unități, cum ar fi temperatura, vibrațiile, presiunea și umiditatea.

Datele sunt apoi trimise la algoritmi AI capabili să proceseze rapid cantități masive de informații. Analizând aceste date, AI poate identifica anomalii, modele și semne potențiale de degradare sau defecțiune a echipamentelor cu mult înainte ca acestea să devină probleme critice.

5 soluții afectate de AI în mentenanța predictivă

AI este încorporată încet în spațiul de întreținere în moduri care se extind dincolo de modul în care alte industrii o folosesc.

Generarea de conținut sau oferirea de servicii pentru clienți prin chatbot-uri nu sunt priorități asociate de obicei cu întreținerea și repararea clădirilor și a echipamentelor acestora.

Privind în viitorul AI în sfera întreținerii, există mai multe soluții cheie în care învățarea automată și chiar robotica ar putea avea un impact asupra viitorului spațiilor publice.

Inteligența artificială va avea un impact asupra întreținerii în diverse moduri, dar este vital să se analizeze modul în care va fi utilizată în contextul unui CMMS. Se estimează că piața globală de software CMMS va crește cu un CAGR de 8,81% , sau până la 1,7 milioane USD, până în 2028.

Impactul AI se va concentra pe cinci oportunități previzibile în acel interval de timp.

1. Îmbunătățiri în managementul sarcinilor

Privirea tendințelor pentru cea mai bună performanță bazată pe managementul sarcinilor anterioare va permite AI să proceseze date istorice și să ofere sugestii pentru o mai bună gestionare a sarcinilor similare.

Dacă, de exemplu, tehnicianul de întreținere „A” este istoric mai rapid la schimbarea becurilor decât colegul său „B”, un CMMS poate atribui automat sarcini pe baza acelor succese anterioare.

La o scară mai largă, AI permite, de asemenea, CMMS să utilizeze date agregate pentru toți clienții și să ofere informații utilizatorului despre cei mai buni pași următori. Când echipele de întreținere așteaptă două sau mai multe zile pentru a se ocupa de problemele de instalații sanitare, costul potențial al daunelor crește cu 25%.

În schimb, echipele de întreținere care abordează problemele de instalații sanitare în decurs de două ore au, de obicei, costuri semnificativ mai mici cauzate de daune.

2. Control mai bun al stocurilor

AI poate ajuta la tendința de utilizare a anumitor articole de inventar.

De exemplu, o unitate ar putea folosi 15 filtre în fiecare septembrie și numai un filtru în fiecare trimestru după aceea. Inteligența artificială poate ajuta la comanda automată a articolelor atunci când datele anterioare oferă posibilitatea de a prezice utilizarea viitoare.

3. Obținerea inteligenței mediului fizic cu ajutorul senzorilor

Cel mai mare obstacol pentru ca AI să ajute în orice proces de întreținere este faptul că are foarte puține date în timp real despre un mediu fizic.

După cum am menționat, senzorii wireless oferă date în timp real și informează echipa de întreținere cu privire la cele mai bune modalități de a rezolva problemele viitoare. Cu ajutorul senzorilor de temperatură și al prognozelor meteo locale, AI poate prezice dacă conductele din spațiile reci vor îngheța, de exemplu.

Senzorii predictivi de pe echipament monitorizează vâscozitatea, consumul de energie, vibrațiile și temperatura, permițând AI să determine când un echipament este pe cale să se defecteze. Dacă o vibrație nu este aceeași cu o vibrație de bază, o centură ar putea fi pe cale să se rupă.

Senzorii vor ajuta la conectarea unui CMMS la mediul fizic și vor permite AI să ofere utilizatorului o mai bună înțelegere a locurilor în care pot avea cel mai mare impact.

4. Ajutor pentru reparații și depanare

Scanând prin sarcinile tale zilnice, AI poate fi folosită pentru a sugera cele mai bune zone în care echipa ta de întreținere poate începe să depaneze anumite elemente. Poate sugera modalități de a ajuta la rezolvarea problemelor pe baza conținutului web scanat și a datelor agregate anterioare de la alți clienți.

AI care acționează ca o căutare Google direcționată despre cum să remedieze o problemă va ajuta echipele de întreținere să îmbunătățească timpul de răspuns, să reducă timpul de nefuncționare a echipamentelor și să scadă costurile.

5. Informații privind înlocuirea activelor

AI poate ajuta la evaluarea dacă un articol ar trebui înlocuit sau poate fi încă reparat în funcție de tipurile de reparații efectuate pe unitate. Chiar dacă costurile reparațiilor ar fi putut fi ridicate în trecut, acestea vor aduce o longevitate sporită articolului și este posibil să nu aibă nevoie încă de înlocuire.

Această tehnologie poate fi utilizată ca un personal shopper pentru a ajuta la analiza costurilor medii ale înlocuirilor și pentru a permite echipelor de întreținere să negocieze cu furnizorii și vânzătorii pentru cel mai bun preț pentru un articol nou.

Durata de viață a unor piese sau echipamente noi poate fi luată în considerare în raport cu prețul de achiziție. De exemplu, dacă un anumit frigider durează în mod obișnuit cu 10 ani mai mult decât o altă marcă, costul cu 20% mai mare are ca rezultat economii semnificative atunci când se iau în considerare acești 10 ani suplimentari.

Facilități de protecție pentru viitor cu AI de întreținere predictivă

Soluțiile bazate pe inteligență artificială revoluționează managementul unităților în diverse sectoare, inclusiv instituții de învățământ, centre de sănătate, unități comerciale și nu numai.

Pe măsură ce aceste soluții devin mai inteligente și evoluează, ele pot fi utilizate pentru a crea instalații mai sigure, mai fiabile și mai rentabile. Utilizarea tehnologiilor avansate și a analizei datelor poate avea un impact pozitiv asupra fiecăruia dintre aceste sectoare.

Educaţie

În spațiul educațional, sistemele de supraveghere bazate pe inteligență artificială pot monitoriza campusurile în timp real, detectând potențialele amenințări de securitate și accesul neautorizat. Tehnologia de recunoaștere facială poate îmbunătăți securitatea campusului prin identificarea persoanelor de pe listele de urmărire sau alertând personalul cu privire la activități neobișnuite.

AI poate monitoriza starea infrastructurii școlii, cum ar fi sistemele HVAC și echipamentele electrice, anticipând nevoile de întreținere înainte de apariția defecțiunilor majore. Această abordare proactivă asigură studenților și personalului un mediu de învățare sigur și confortabil.

Analizând datele de la senzori și modele istorice, AI poate regla iluminarea, încălzirea și răcirea pentru a reduce consumul de energie și a reduce costurile operaționale.

Sănătate

În centrele de asistență medicală, soluțiile bazate pe inteligență artificială pot îmbunătăți siguranța pacienților prin identificarea potențialelor probleme sau defecțiuni ale echipamentelor și alertând echipele când este timpul să repare sau să înlocuiască aceste active critice. Această tehnologie poate monitoriza, de asemenea, performanța echipamentului medical și poate detecta anomalii în timp real.

Prevăzând defecțiunile echipamentelor, centrele de asistență medicală pot programa întreținerea în mod proactiv, minimizând timpul de nefuncționare și asigurând disponibilitatea dispozitivelor medicale esențiale.

Spatii comerciale

AI poate optimiza utilizarea spațiului comercial prin monitorizarea nivelurilor de ocupare. Aceste date îi ajută pe managerii de unități să optimizeze amenajările spațiului de lucru, să îmbunătățească eficiența energetică, să asigure conformitatea cu reglementările de siguranță și să mențină controlul costurilor asupra iluminatului, temperaturii și ventilației pe baza modelelor de ocupare.

Ospitalitate

În sectorul ospitalității, AI poate personaliza experiențele oaspeților, poate automatiza procesele de rezervare și poate îmbunătăți serviciile. Sistemele de gestionare a vizitatorilor bazate pe inteligență artificială pot eficientiza înregistrarea, pot îmbunătăți securitatea și pot gestiona accesul vizitatorilor în diferite zone din cadrul unităților comerciale.

Alte sectoare

Soluțiile bazate pe inteligență artificială se extind la diverse alte sectoare, cum ar fi producția, transportul și ospitalitatea, printre altele.

AI poate optimiza procesele de producție, poate anticipa defecțiunile mașinii și poate asigura calitatea produsului în producție. În transport, AI poate fi utilizată pentru gestionarea inteligentă a traficului, vehicule autonome și optimizarea logisticii.

Viitorul AI de întreținere predictivă

Economiile de costuri și îmbunătățirile de siguranță obținute prin întreținerea predictivă bazată pe inteligență artificială schimbă jocul pentru diverse industrii, deschizând calea către un viitor mai durabil și mai profitabil.

Viitorul întreținerii predictive AI pentru instalații are un potențial extraordinar, deoarece progresele în tehnologie și analiza datelor continuă să modeleze peisajul. Unele tendințe și posibilități cheie la care se poate aștepta includ algoritmi avansati de învățare automată.

În viitor, vom asista la dezvoltarea unor algoritmi mai sofisticați capabili să gestioneze cantități din ce în ce mai mari de date complexe. Acești algoritmi vor recunoaște mai bine modelele și tendințele, ceea ce va duce la capacități de predicție îmbunătățite. Sistemele AI vor evolua pentru a fi mai adaptabile, învățând continuu din diverse surse pentru a îmbunătăți acuratețea predictivă.

Sistemele AI nu numai că vor prezice potențiale defecțiuni ale echipamentelor, ci vor oferi și recomandări de întreținere automată.

Aceste recomandări vor include instrucțiuni precise pentru sarcinile de întreținere, piesele de schimb necesare și programarea optimă. Echipele de întreținere vor beneficia de fluxuri de lucru mai eficiente și de o planificare mai bună.

Pe măsură ce robotica și inteligența artificială evoluează, roboții de întreținere autonomi pot deveni o realitate. Acești roboți ar putea efectua sarcini de rutină de inspecție și întreținere, reducând nevoia de intervenție umană în zonele periculoase sau greu accesibile.

Acest lucru va îmbunătăți siguranța, va economisi timp și va elibera tehnicieni umani pentru sarcini mai complexe.

În ceea ce privește tehnologiile de întreținere pe care orice organizație cu facilități fizice le poate implementa astăzi, un CMMS servește ca un hub central pentru datele și procesele de întreținere, permițând organizațiilor să adopte și să implementeze în mod eficient strategiile de întreținere bazate pe inteligență artificială.

Prin valorificarea datelor în timp real, analiza tendințelor, alertele automate și generarea de sarcini, CMMS dă putere echipelor de întreținere să abordeze în mod proactiv problemele echipamentelor, să îmbunătățească fiabilitatea și să optimizeze operațiunile de întreținere pentru o mai mare eficiență și rentabilitate.

Aflați mai multe despre diferența dintre întreținerea predictivă și întreținerea bazată pe condiții, beneficiile acesteia și cazurile de utilizare.