预测性维护 AI 如何改变设施管理

尽管随着远程工作的兴起和巨大的技术进步，当今世界感觉非常在线，但不可否认的是，我们的物理空间仍然很宝贵。

鉴于全球大流行期间日常生活受到严重干扰，现场设施的重要性仍然至关重要。

从医院到机场、公园和住宅楼，数以千计的设施必须保持安全、卫生和良好的工作状态。 我们定期开展大量工作，以保持公共物理空间的良好维护，不仅包括修复和维护，还精心安排日常维护活动，以防止未来发生灾难性且代价高昂的潜在故障。

虽然维护团队在工作中的想法可能会让人想起工人使用工具和设备来保持机器和空间平稳运行的画面，但现在情况已不再如此。

维护行业越来越多地采用技术来协助完成工作订单，并使用预测性维护软件等先进技术来保持设施以最高效率运行。

人工智能在预测性维护中的作用

得益于计算机化维护管理软件 (CMMS)等自动化和数字工具，维护和设施管理在过去十年中经历了重大发展。

曾经通过纸质工单请求和电子表格进行运营的行业已变得更加精简且更具成本效益。

设施管理者及其团队可以根据任务类型（反应性、预防性和预测性）实施多种不同的维护策略。

预测性维护是人工智能 (AI) 等技术进步发挥作用的最重要领域之一。

通过在维护需求出现之前预测维护需求，公司可以优化维护计划、减少停机时间并避免代价高昂的意外故障。

由于多种原因，这种方法至关重要。

预测性维护通过在最早阶段解决问题来帮助延长资产的使用寿命，从而最大限度地减少磨损。 由于资源得到更有效的利用，它提高了运营效率并降低了总体维护成本。 它通过减轻与设备故障相关的风险来增强工作场所的安全。

近年来，人工智能的集成已经改变了各个行业，其中许多行业需要以某种方式维护其设施。

人工智能驱动的预测性维护正在重新定义行业管理资产的方式，通过分析历史数据和实时信息来预测设备问题，确保平稳运营，实现主动维护，并减少紧急维修的需求。

技术在实施设施预测性维护方面已经发挥了重要作用，并将继续变得更加重要。 正在部署物联网设备和传感器来监控设备性能并收集实时数据。

机器学习算法分析这些数据并识别表明潜在故障的模式。 此外，基于云的平台和数据分析工具有助于收集数据的存储、处理和可视化，使维护团队能够做出更明智的决策。

各行业对预测性维护人工智能的需求

许多行业都受益于提前规划维护活动、利用技术将相关任务分配给技术人员并跟踪其完成情况。 制造领域是早期故障检测和诊断至关重要的领域。

消费品制造被认为是资产密集型行业，麦肯锡 2023 年的一项研究显示，该行业 99% 的高级领导者在过去五年内改变了维护策略。

传统的维护实践通常依赖于定期检查或预定的维护计划。

相反，即使在具有众多变量的复杂系统中，人工智能也可以检测设备行为和性能的细微变化。 通过发现这些早期故障迹象，维护团队可以主动解决问题，防止灾难性故障并显着延长设备使用寿命。

交通运输是另一个时间至关重要的领域。 停机可能会导致珍贵的货物和交付无法按时到达目的地，而延误可能会产生多米诺骨牌效应，至少会导致不满。

通过预防性和预测性维护，组织可以在计划停机期间或最方便操作的时间安排对其车队或其他车辆的维护，从而最大限度地减少对生产的干扰。

因此，设施的整体效率提高，从而提高生产率和更好的资源利用率。

在预测性维护中实施人工智能可能需要初始投资，但长期收益大于成本。 这对于面临持续预算削减和资源最少化的行业尤其重要。

这里想到了教育部门。 学区和大学可以通过优化维护任务来显着节省维护费用。 延长设备的使用寿命并密切关注库存意味着降低更换成本，从而获得高投资回报。

人工智能驱动的预测性维护可降低设备故障导致事故的可能性，从而增强工作场所安全性。 定期检查和主动维护实践有助于降低潜在风险并确保遵守医疗保健、老年护理和政府部门至关重要的安全法规。

通过维护设备，公司可以为其员工、居民和访客创造一个更安全的工作环境。

维护操作自动化

人工智能系统通过利用实时数据分析、预测性维护和持续学习来优化维护工作流程、提高资源利用率并延长设备正常运行时间，

实时数据收集和分析是维护软件已经利用人工智能和自动化的地方。 这种信息收集有助于设施经理和领导层就预算分配、团队成员任务分配、绩效指标等做出明智的决策。

支持人工智能的预测性维护在很大程度上依赖于实时数据的持续收集，这些数据可以从物理传感器和物联网设备收集。 传感器监控设施空间内的关键参数，例如温度、振动、压力和湿度。

然后，数据被发送到能够快速处理大量信息的人工智能算法。 通过分析这些数据，人工智能可以在设备退化或故障成为关键问题之前识别异常情况、模式和潜在迹象。

预测性维护中受 AI 影响的 5 种解决方案

人工智能正在慢慢融入维护领域，其方式超出了其他行业的利用方式。

通过聊天机器人生成内容或提供客户服务通常不是与建筑物及其设备的维护和维修相关的优先事项。

展望维护领域人工智能的未来，机器学习甚至机器人技术可能会影响公共空间的未来。

人工智能将以多种方式影响维护，但特别关注如何在 CMMS 环境中使用人工智能至关重要。 预计到 2028 年，全球 CMMS 软件市场将以8.81% 的复合年增长率增长，即达到 170 万美元。

了解更多：什么是 CMMS？ 优点、功能以及如何选择 →

人工智能的影响将集中在该时间范围内的五个可预见的机会上。

1. 任务管理改进

根据以前的任务管理来查看最佳性能的趋势将使人工智能能够处理历史数据并提供更好地处理类似任务的建议。

例如，如果维护技术人员“A”在更换灯泡方面比其同事“B”历史上更快，则CMMS可以根据以前的成功情况自动分配任务。

在更广泛的范围内，人工智能还允许 CMMS 利用所有客户的汇总数据，并为用户提供有关最佳后续步骤的见解。 当维护团队等待两天或更长时间来处理管道问题时，潜在的损坏成本会增加 25%。

相比之下，在两小时内解决管道问题的维护团队通常会大大减少损坏造成的成本。

2.更好的库存控制

人工智能可以帮助确定某些库存物品的使用趋势。

例如，某个设施可能每年 9 月使用 15 个过滤器，此后每个季度仅使用一个过滤器。 当过去的数据提供预测未来使用情况的机会时，人工智能可以帮助自动订购商品。

3. 使用传感器获取物理环境的情报

人工智能在任何维护过程中提供帮助的最大障碍是它在物理环境中的实时数据很少。

如前所述，无线传感器提供实时数据，并告知维护团队处理即将出现的问题的最佳方法。 例如，借助温度传感器和当地天气预报，人工智能可以预测寒冷空间的管道是否会结冰。

设备上的预测传感器可监控粘度、能耗、振动和温度，使人工智能能够确定设备何时将出现故障。 如果振动与基线振动不同，则皮带可能即将撕裂。

传感器将有助于将 CMMS 连接到物理环境，并允许人工智能让用户更好地了解他们在哪里可以产生最大的影响。

4. 维修和故障排除帮助

通过扫描您的日常任务，人工智能可以建议您的维护团队可以开始对某些项目进行故障排除的最佳区域。 它可以根据扫描的网络内容和其他客户过去的历史汇总数据提出帮助解决问题的方法。

人工智能就像有针对性的谷歌搜索一样如何解决问题，将帮助维护团队提高响应时间、减少设备停机时间并降低成本。

5、资产置换智能化

人工智能可以根据设备的维修类型来帮助评估是否应该更换某个物品或仍然可以修复该物品。 尽管过去的维修成本可能很高，但它们会延长物品的使用寿命，并且可能暂时不需要更换。

该技术可以像个人购物者一样使用，帮助查看更换的平均成本，并允许维护团队与供应商和销售商协商以获得新产品的最佳价格。

新零件或设备的预期寿命可以根据购买价格来考虑。 例如，如果某种冰箱的使用寿命通常比其他品牌长 10 年，那么在考虑这 10 年的额外寿命时，成本高 20% 会带来显着的节省。

具有预测性维护人工智能的面向未来的设施

人工智能驱动的解决方案正在彻底改变各个领域的设施管理，包括教育机构、医疗中心、商业机构等。

随着这些解决方案变得更加智能和发展，它们可用于创建更安全、更可靠和更具成本效益的设施。 利用先进技术和数据分析可以对这些行业产生积极影响。

教育

在教育领域，人工智能驱动的监控系统可以实时监控校园，检测潜在的安全威胁和未经授权的访问。 面部识别技术可以通过识别监视名单上的个人或提醒工作人员注意异常活动来增强校园安全。

人工智能可以监控学校基础设施的状况，例如暖通空调系统和电气设备，在重大故障发生之前预测维护需求。 这种积极主动的方法可确保学生和教职员工拥有安全舒适的学习环境。

通过分析来自传感器的数据和历史模式，人工智能可以调节照明、供暖和制冷，以减少能源消耗并降低运营成本。

卫生保健

在医疗中心，人工智能驱动的解决方案可以通过识别潜在的设备问题或故障并在需要维修或更换这些关键资产时提醒团队来增强患者的安全。 该技术还可以监控医疗设备性能并实时检测异常情况。

通过预测设备故障，医疗保健中心可以主动安排维护，最大限度地减少停机时间并确保基本医疗设备的可用性。

商业空间

人工智能可以通过监控占用水平来优化商业空间利用率。 这些数据可帮助设施经理优化工作空间布局，提高能源效率，确保遵守安全法规，并根据占用模式维持对照明、温度和通风的成本控制。

款待

在酒店业，人工智能可以个性化宾客体验、自动化预订流程并改善服务。 人工智能驱动的访客管理系统可以简化登记流程、增强安全性并管理访客对商业机构内不同区域的访问。

其他行业

人工智能驱动的解决方案扩展到制造、运输和酒店等各个其他领域。

人工智能可以优化生产流程、预测机器故障并确保制造过程中的产品质量。 在交通运输领域，人工智能可用于智能交通管理、自动驾驶车辆和物流优化。

预测性维护人工智能的未来

通过人工智能驱动的预测性维护实现的成本节约和安全改进改变了各个行业的游戏规则，为更可持续和更有利可图的未来铺平了道路。

随着技术和数据分析的进步继续塑造格局，人工智能设施预测维护的未来拥有巨大潜力。 可以预见的一些关键趋势和可能性包括先进的机器学习算法。

未来，我们将见证更复杂的算法的发展，这些算法能够处理越来越大量的复杂数据。 这些算法将更好地识别模式和趋势，从而提高预测能力。 人工智能系统将变得更具适应性，不断从各种来源学习以提高预测准确性。

人工智能系统不仅可以预测潜在的设备故障，还可以提供自动维护建议。

这些建议将包括维护任务、所需备件和最佳调度的精确说明。 维护团队将受益于更高效的工作流程和更好的规划。

随着机器人技术和人工智能的发展，自主维护机器人可能成为现实。 这些机器人可以执行日常检查和维护任务，减少危险或难以到达区域的人工干预。

这将提高安全性，节省时间，并让技术人员能够腾出时间来完成更复杂的任务。

就当今任何拥有物理设施的组织都可以实施的维护技术而言，CMMS 充当维护数据和流程的中心枢纽，使组织能够有效地采用和实施人工智能驱动的维护策略。

通过利用实时数据、趋势分析、自动警报和任务生成，CMMS 使维护团队能够主动解决设备问题、提高可靠性并优化维护操作，从而提高效率和成本效益。

详细了解预测性维护和基于状态的维护之间的区别、其优点和用例。