Kestirimci Bakım Yapay Zekası Tesis Yönetimini Nasıl Dönüştürüyor?

Uzaktan çalışmanın yükselişi ve çok büyük miktardaki teknolojik ilerlemeler nedeniyle günümüz dünyası oldukça çevrimiçi hissettirse de, fiziksel alanlarımızın hala değerli olduğu inkar edilemez.

Küresel bir salgın sırasında günlük yaşamın büyük ölçüde kesintiye uğraması göz önüne alındığında, kişisel olanakların önemi hala çok büyük.

Hastanelerden havalimanlarına, parklara ve konut binalarına kadar binlerce tesisin güvenli, hijyenik ve iyi çalışır durumda tutulması gerekiyor. Sadece onarım ve bakım açısından değil, aynı zamanda gelecekteki felaket ve maliyetli potansiyel arızaları önlemek için rutin bakım faaliyetlerini titizlikle planlamak amacıyla, kamusal fiziksel alanların bakımlı tutulması için düzenli olarak pek çok çalışma yürütülmektedir.

Bakım ekiplerinin iş başında olması düşüncesi, makinelerin ve alanların sorunsuz çalışmasını sağlamak için alet ve ekipman kullanan işçilerin imajını akla getirse de, artık durum böyle değil.

Bakım sektörü, iş emirlerinin yerine getirilmesine yardımcı olacak teknolojiyi giderek daha fazla benimsiyor ve tesislerin en yüksek verimlilikte çalışmasını sağlamak için tahmine dayalı bakım yazılımı gibi gelişmeleri kullanıyor.

Tahmine dayalı bakımda yapay zekanın rolü

Bakım ve tesis yönetimi, otomasyon ve bilgisayarlı bakım yönetimi yazılımı (CMMS) gibi dijital araçlar sayesinde son on yılda büyük bir gelişme yaşadı.

Bir zamanlar kağıt üzerinde iş emri talepleri ve e-tablolar üzerinden yürütülen bir sektör, artık daha modern ve uygun maliyetli hale geldi.

Tesis yöneticilerinin ve ekiplerinin görev türüne (reaktif, önleyici ve tahmine dayalı) bağlı olarak uygulayabileceği birkaç farklı bakım stratejisi vardır.

Tahmine dayalı bakım, yapay zeka (AI) gibi teknolojik gelişmelerin devreye girdiği en önemli alanlardan biridir.

Şirketler, bakım ihtiyaçlarını ortaya çıkmadan önce tahmin ederek bakım programlarını optimize edebilir, arıza sürelerini azaltabilir ve maliyetli plansız arızaları önleyebilir.

Bu yaklaşım birkaç nedenden dolayı çok önemlidir.

Kestirimci bakım, sorunları en erken aşamalarında ele alarak bir varlığın ömrünü uzatmaya yardımcı olur, böylece aşınma ve yıpranma en aza indirilir. Kaynaklar daha verimli kullanıldığından operasyonel verimliliği artırır ve genel bakım maliyetlerini azaltır. Ekipman arızalarıyla ilişkili riskleri azaltarak işyeri güvenliğini artırır.

Son yıllarda yapay zekanın entegrasyonu, çoğu tesislerinin bir şekilde bakımını gerektiren çeşitli endüstrileri dönüştürdü.

Yapay zeka odaklı tahmine dayalı bakım, endüstrilerin varlıklarını yönetme biçimini yeniden tanımlıyor, ekipman sorunlarını tahmin etmek için geçmiş verileri ve gerçek zamanlı bilgileri analiz ederek sorunsuz operasyonlar sağlıyor, proaktif bakımı mümkün kılıyor ve acil onarım ihtiyacını azaltıyor.

Teknoloji, tesislerde kestirimci bakımın uygulanmasında halihazırda önemli bir rol oynamaktadır ve daha da önemli olmaya devam edecektir. Ekipman performansını izlemek ve gerçek zamanlı verileri toplamak için IoT cihazları ve sensörleri kullanılıyor.

Makine öğrenimi algoritmaları bu verileri analiz eder ve olası hataları gösteren modelleri belirler. Ayrıca bulut tabanlı platformlar ve veri analitiği araçları, toplanan verilerin depolanmasını, işlenmesini ve görselleştirilmesini kolaylaştırarak bakım ekiplerinin daha bilinçli kararlar almasına olanak tanır.

Sektörlerde tahmine dayalı bakım yapay zekasına duyulan ihtiyaç

Çok çeşitli endüstriler, bakım faaliyetlerini önceden planlamaktan, ilgili görevleri teknisyenlere atamak için teknolojiyi kullanmaktan ve bunların tamamlanmasını takip etmekten yararlanır. Üretim alanı, erken arıza tespiti ve teşhisinin hayati önem taşıdığı bir yerdir.

Tüketim mallarının imalatı, varlık yoğun bir sektör olarak kabul ediliyor ve 2023 McKinsey araştırması , sektördeki üst düzey liderlerin %99'unun son beş yıl içinde bakım stratejilerini değiştirdiğini gösteriyor.

Geleneksel bakım uygulamaları genellikle periyodik denetimlere veya önceden belirlenmiş bakım programlarına dayanıyordu.

Bunun aksine, yapay zeka, çok sayıda değişkene sahip karmaşık sistemlerde bile ekipman davranışı ve performansındaki ince değişiklikleri tespit edebilir. Bakım ekipleri, arızaların bu erken işaretlerini tespit ederek sorunları proaktif bir şekilde ele alabilir, ciddi arızaları önleyebilir ve ekipmanın ömrünü önemli ölçüde uzatabilir.

Zamanın önemli olduğu bir diğer alan da ulaşımdır. Kesintiler, değerli kargoların ve teslimatların varış yerlerine zamanında ulaşamamasına neden olabilir ve gecikmeler domino etkisi yaratarak en azından memnuniyetsizliğe yol açabilir.

Önleyici ve kestirimci bakım sayesinde kuruluşlar, filolarının veya diğer araçlarının bakımını planlı arıza süreleri sırasında veya operasyonlar için en uygun zamanda planlayabilir ve üretimdeki kesintileri en aza indirebilir.

Sonuç olarak, tesislerin genel verimliliği artar, bu da daha yüksek üretkenliğe ve daha iyi kaynak kullanımına yol açar.

Tahmine dayalı bakımda yapay zekanın uygulanması ilk yatırım gerektirebilir, ancak uzun vadeli faydalar maliyetlerden daha ağır basmaktadır. Bu, özellikle sürekli bütçe kesintileri ve kaynakların en aza indirilmesiyle karşı karşıya kalan endüstrilerde önemlidir.

Burada eğitim sektörü akla geliyor. Okul bölgeleri ve üniversiteler, bakım görevlerini optimize ederek bakım masraflarından önemli ölçüde tasarruf edebilir. Ekipmanın ömrünü uzatmak ve envanteri takip etmek, değiştirme maliyetlerinin azaltılması ve yüksek yatırım getirisi sağlanması anlamına gelir.

Yapay zeka destekli kestirimci bakım, ekipman arızasından kaynaklanan kaza olasılığını azaltarak iş yeri güvenliğini artırır. Düzenli denetimler ve proaktif bakım uygulamaları, potansiyel risklerin azaltılmasına ve sağlık, yaşlı bakımı ve devlet sektörlerinde kritik önem taşıyan güvenlik düzenlemelerine uygunluğun sağlanmasına yardımcı olur.

Şirketler ekipmanların bakımını yaparak çalışanları, sakinleri ve ziyaretçileri için daha güvenli bir çalışma ortamı yaratabilirler.

Bakım operasyonlarında otomasyon

Yapay zeka sistemleri, gerçek zamanlı veri analizi, tahmine dayalı bakım ve sürekli öğrenmeden yararlanarak bakım iş akışlarını optimize eder, kaynak kullanımını iyileştirir ve ekipmanın çalışma süresini artırır.

Gerçek zamanlı veri toplama ve analizi, bakım yazılımının halihazırda yapay zeka ve otomasyondan faydalandığı yerdir. Bu bilgi toplama, tesis yöneticilerinin ve liderlerin bütçe tahsisi, ekip üyesi görev atamaları, performans ölçümleri ve daha fazlası hakkında bilinçli kararlar almasına yardımcı olur.

Yapay zeka destekli tahmine dayalı bakım, büyük ölçüde fiziksel sensörlerden ve IoT cihazlarından toplanabilecek gerçek zamanlı verilerin sürekli toplanmasına dayanır. Sensörler bir tesisin alanlarındaki sıcaklık, titreşim, basınç ve nem gibi önemli parametreleri izler.

Veriler daha sonra büyük miktarda bilgiyi hızlı bir şekilde işleyebilen yapay zeka algoritmalarına gönderilir. Yapay zeka, bu verileri analiz ederek anormallikleri, kalıpları ve ekipman bozulması veya arızasının potansiyel işaretlerini, bunlar kritik sorunlar haline gelmeden çok önce tespit edebilir.

Tahmine dayalı bakımda yapay zekadan etkilenen 5 çözüm

Yapay zeka, diğer endüstrilerin onu kullanma biçiminin ötesine geçen şekillerde bakım alanına yavaş yavaş dahil ediliyor.

Sohbet robotları aracılığıyla içerik oluşturmak veya müşteri hizmetleri sunmak, genellikle binaların ve ekipmanlarının bakım ve onarımıyla ilgili öncelikler değildir.

Bakım alanında yapay zekanın geleceğine baktığımızda, makine öğreniminin ve hatta robot teknolojisinin kamusal alanların geleceğini etkileyebileceği birkaç önemli çözüm var.

Yapay zeka bakımı çeşitli şekillerde etkileyecektir ancak özellikle CMMS bağlamında nasıl kullanılacağına bakmak hayati önem taşımaktadır. Küresel CMMS yazılım pazarının 2028 yılına kadar %8,81'lik bir Bileşik Büyüme Oranıyla veya 1,7 milyon dolara kadar büyüyeceği tahmin ediliyor.

Yapay zekanın etkisi, bu zaman dilimi içerisinde öngörülebilir beş fırsata odaklanacak.

1. Görev yönetimi iyileştirmeleri

Önceki görev yönetimine dayalı olarak en iyi performansa yönelik trendlere bakmak, yapay zekanın geçmiş verileri işlemesine ve benzer görevlerin daha iyi yönetilmesi için öneriler sunmasına olanak tanıyacak.

Örneğin, bakım teknisyeni "A", ampulleri değiştirme konusunda iş arkadaşı "B"ye göre tarihsel olarak daha hızlıysa, CMMS , görevleri önceki başarılara göre otomatik olarak atayabilir.

Daha geniş bir ölçekte yapay zeka, CMMS'nin tüm müşteriler genelindeki toplu verileri kullanmasına ve kullanıcıya sonraki en iyi adımlar hakkında bilgi sağlamasına da olanak tanır. Bakım ekipleri tesisat sorunlarıyla ilgilenmek için iki veya daha fazla gün beklediğinde, olası hasar maliyeti %25 artar.

Buna karşılık, tesisat sorunlarını iki saat içinde çözen bakım ekiplerinin hasardan kaynaklanan maliyetleri genellikle çok daha azdır.

2. Daha iyi envanter kontrolü

Yapay zeka, belirli envanter öğelerinin kullanımına yönelmeye yardımcı olabilir.

Örneğin, bir tesis her Eylül ayında 15 filtre kullanabilir ve bundan sonra her üç ayda bir yalnızca bir filtre kullanabilir. Geçmiş veriler gelecekteki kullanımı tahmin etme fırsatı sağladığında yapay zeka, öğelerin otomatik olarak sipariş edilmesine yardımcı olabilir.

3. Sensörleri kullanarak fiziksel ortamın zekasını kazanmak

Yapay zekanın herhangi bir bakım sürecine yardımcı olmasının önündeki en büyük engel, fiziksel ortamda çok az gerçek zamanlı veriye sahip olmasıdır.

Belirtildiği gibi, kablosuz sensörler gerçek zamanlı veriler sağlar ve bakım ekibini yaklaşan sorunlarla başa çıkmanın en iyi yolları konusunda bilgilendirir. Yapay zeka, sıcaklık sensörleri ve yerel hava durumu tahminlerinin yardımıyla örneğin soğuk alanlardaki boruların donup donmayacağını tahmin edebiliyor.

Ekipmandaki tahmin sensörleri viskoziteyi, enerji tüketimini, titreşimi ve sıcaklığı izleyerek yapay zekanın bir ekipmanın ne zaman arızalanmak üzere olduğunu belirlemesine olanak tanır. Bir titreşim temel titreşimle aynı değilse kayış yırtılmak üzere olabilir.

Sensörler, CMMS'nin fiziksel ortama bağlanmasına yardımcı olacak ve yapay zekanın kullanıcıya nerede en fazla etkiyi yaratabileceklerini daha iyi anlamasını sağlayacak.

4. Onarım ve sorun giderme yardımı

Günlük görevlerinizi tarayan yapay zeka, bakım ekibinizin belirli öğelerde sorun gidermeye başlayabileceği en iyi alanları önermek için kullanılabilir. Taranan web içeriğine ve diğer müşterilerden alınan geçmiş toplu verilere dayanarak sorunların çözülmesine yardımcı olacak yollar önerebilir.

Bir sorunun nasıl çözüleceğine dair hedefli bir Google araması gibi davranan yapay zeka, bakım ekiplerinin yanıt süresini artırmasına, ekipmanın arıza süresini azaltmasına ve maliyetleri düşürmesine yardımcı olacak.

5. Varlık değiştirme istihbaratı

Yapay zeka, ünitede yapılan onarım türlerine göre bir öğenin değiştirilmesi gerekip gerekmediğini veya hala düzeltilip düzeltilemeyeceğini değerlendirmeye yardımcı olabilir. Onarım maliyetleri geçmişte yüksek olsa da, ürünün daha uzun ömürlü olmasını sağlayacak ve henüz değiştirilmesi gerekmeyebilir.

Bu teknoloji, ortalama değiştirme maliyetlerine bakmaya yardımcı olmak ve bakım ekiplerinin yeni bir ürün için en iyi fiyat için tedarikçileri ve satıcıları ile pazarlık yapmasına olanak sağlamak için kişisel bir müşteri gibi kullanılabilir.

Yeni parça veya ekipmanın beklenen ömrü, satın alma fiyatına bağlı olarak dikkate alınabilir. Örneğin, belirli bir buzdolabı başka bir markaya göre genellikle 10 yıl daha uzun süre dayanıyorsa, %20 daha yüksek maliyet, bu fazladan 10 yılı hesaba kattığımızda önemli tasarruflarla sonuçlanır.

Tahmine dayalı bakım yapay zekasıyla geleceğe hazır tesisler

Yapay zeka odaklı çözümler, eğitim kurumları, sağlık merkezleri, ticari kuruluşlar ve diğerleri dahil olmak üzere çeşitli sektörlerde tesis yönetiminde devrim yaratıyor.

Bu çözümler daha akıllı hale geldikçe ve geliştikçe daha güvenli, daha güvenilir ve daha uygun maliyetli tesisler oluşturmak için kullanılabilirler. Gelişmiş teknolojilerden ve veri analitiğinden yararlanmak, bu sektörlerin her birini olumlu yönde etkileyebilir.

Eğitim

Eğitim alanında, yapay zeka destekli gözetim sistemleri kampüsleri gerçek zamanlı olarak izleyebilir, potansiyel güvenlik tehditlerini ve yetkisiz erişimi tespit edebilir. Yüz tanıma teknolojisi, izleme listelerindeki kişileri tanımlayarak veya personeli olağandışı faaliyetler konusunda uyararak kampüs güvenliğini artırabilir.

Yapay zeka, HVAC sistemleri ve elektrikli ekipmanlar gibi okul altyapısının durumunu izleyebilir ve büyük arızalar meydana gelmeden önce bakım ihtiyaçlarını tahmin edebilir. Bu proaktif yaklaşım, öğrencilere ve personele güvenli ve rahat bir öğrenme ortamı sağlar.

Yapay zeka, sensörlerden ve geçmiş modellerden gelen verileri analiz ederek enerji tüketimini azaltmak ve işletme maliyetlerini düşürmek için aydınlatmayı, ısıtmayı ve soğutmayı düzenleyebilir.

Sağlık hizmeti

Sağlık merkezlerinde yapay zeka destekli çözümler, potansiyel ekipman sorunlarını veya arızalarını tespit ederek ve bu kritik varlıkların onarımı veya değiştirilmesi zamanı geldiğinde ekipleri uyararak hasta güvenliğini artırabilir. Bu teknoloji aynı zamanda tıbbi ekipmanın performansını izleyebilir ve anormallikleri gerçek zamanlı olarak tespit edebilir.

Sağlık merkezleri, ekipman arızalarını tahmin ederek bakımı proaktif bir şekilde planlayabilir, arıza süresini en aza indirebilir ve temel tıbbi cihazların kullanılabilirliğini sağlayabilir.

Ticari alanlar

Yapay zeka, doluluk seviyelerini izleyerek ticari alan kullanımını optimize edebilir. Bu veriler, tesis yöneticilerinin çalışma alanı düzenlerini optimize etmesine, enerji verimliliğini artırmasına, güvenlik düzenlemelerine uygunluğu sağlamasına ve doluluk modellerine göre aydınlatma, sıcaklık ve havalandırmaya ilişkin maliyet kontrollerini sürdürmesine yardımcı olur.

Misafirperverlik

Konaklama sektöründe yapay zeka konuk deneyimlerini kişiselleştirebilir, rezervasyon süreçlerini otomatikleştirebilir ve hizmeti iyileştirebilir. Yapay zeka destekli ziyaretçi yönetim sistemleri, check-in işlemini kolaylaştırabilir, güvenliği artırabilir ve ticari kuruluşlardaki farklı alanlara ziyaretçi erişimini yönetebilir.

Diğer sektörler

Yapay zeka odaklı çözümler, diğerlerinin yanı sıra imalat, ulaşım ve konaklama gibi diğer sektörlere de uzanıyor.

Yapay zeka, üretim süreçlerini optimize edebilir, makine arızalarını tahmin edebilir ve üretimde ürün kalitesini garanti edebilir. Ulaşımda yapay zeka, akıllı trafik yönetimi, otonom araçlar ve lojistik optimizasyonu için kullanılabilir.

Tahmine dayalı bakım yapay zekasının geleceği

Yapay zeka odaklı tahmine dayalı bakım yoluyla elde edilen maliyet tasarrufları ve güvenlik iyileştirmeleri, çeşitli endüstriler için ezber bozan nitelikte olup, daha sürdürülebilir ve karlı bir geleceğin yolunu açıyor.

Teknoloji ve veri analitiğindeki gelişmeler ortamı şekillendirmeye devam ettikçe, tesisler için yapay zeka öngörücü bakımın geleceği muazzam bir potansiyel taşıyor. Beklenebilecek bazı önemli eğilimler ve olasılıklar arasında gelişmiş makine öğrenimi algoritmaları yer almaktadır.

Gelecekte, giderek artan miktardaki karmaşık verileri işleme kapasitesine sahip daha karmaşık algoritmaların geliştirilmesine tanık olacağız. Bu algoritmalar kalıpları ve eğilimleri tanımada daha iyi olacak ve bu da gelişmiş tahmin yeteneklerine yol açacak. Yapay zeka sistemleri, tahmin doğruluğunu artırmak için sürekli olarak çeşitli kaynaklardan öğrenerek daha uyarlanabilir olacak şekilde gelişecek.

Yapay zeka sistemleri yalnızca potansiyel ekipman arızalarını tahmin etmekle kalmayacak, aynı zamanda otomatik bakım önerileri de sunacak.

Bu öneriler bakım görevleri, gerekli yedek parçalar ve optimum planlama için kesin talimatlar içerecektir. Bakım ekipleri daha verimli iş akışlarından ve daha iyi planlamadan yararlanacak.

Robotik ve yapay zeka geliştikçe otonom bakım robotları gerçeğe dönüşebilir. Bu robotlar rutin denetim ve bakım görevlerini yerine getirerek tehlikeli veya ulaşılması zor alanlara insan müdahalesi ihtiyacını azaltabilir.

Bu, güvenliği artıracak, zamandan tasarruf sağlayacak ve teknisyenlere daha karmaşık görevler için zaman kazandıracak.

Günümüzde fiziksel tesislere sahip herhangi bir kuruluşun uygulayabileceği bakım teknolojileri açısından CMMS, bakım verileri ve süreçleri için merkezi bir merkez görevi görerek kuruluşların yapay zeka odaklı bakım stratejilerini etkili bir şekilde benimsemesine ve uygulamasına olanak tanır.

CMMS, gerçek zamanlı verilerden, trend analizinden, otomatik uyarılardan ve görev oluşturmadan yararlanarak, bakım ekiplerine ekipman sorunlarını proaktif bir şekilde ele alma, güvenilirliği artırma ve daha fazla verimlilik ve maliyet etkinliği için bakım operasyonlarını optimize etme yetkisi verir.

Kestirimci bakım ile duruma dayalı bakım arasındaki fark, faydaları ve kullanım örnekleri hakkında daha fazla bilgi edinin.