Ba cách AI cải thiện hoạt động bảo trì cho nhà sản xuất

Hoạt động bảo trì là một công việc khó khăn. Sự phức tạp và khối lượng dữ liệu bảo trì ngày càng tăng và các hệ thống dữ liệu không kết nối khiến các nhà lãnh đạo gặp khó khăn trong việc nhìn nhận và hiểu bức tranh toàn cảnh về các nguồn lực, tài sản và hoạt động bảo trì của họ. Với quá nhiều thông tin bị cô lập, các nhóm phải vật lộn để đưa ra các quyết định chiến lược nhằm giảm thiểu sự gián đoạn và tối ưu hóa hiệu suất.

Tin tốt là những cải tiến trong AI và phân tích đang chuyển đổi các chiến lược và hoạt động bảo trì. Những công nghệ này cho phép các nhóm hợp lý hóa các quyết định quan trọng, xem các hoạt động bảo trì đã có từ trước và thậm chí dự đoán các lỗi và dự đoán nhu cầu bảo trì trong tương lai.

Trên thực tế, một gần đây sự khảo sát cho thấy AI đang trở thành ưu tiên kinh doanh cao đối với các nhà sản xuất để cải thiện hoạt động chung, bao gồm bảo trì dự đoán. Kết quả cho thấy 77% người ra quyết định cấp cao và chuyên gia bảo trì được khảo sát “muốn chuyển sang bảo trì dự đoán/chủ động trong tương lai và việc triển khai AI được coi là một công cụ để đạt được mục tiêu đó”.

Làm việc thông minh hơn với dữ liệu của bạn

Chìa khóa để đưa ra quyết định hiệu quả nằm ở việc sử dụng tất cả dữ liệu có sẵn trong tổ chức của chúng ta, nhưng có quá nhiều dữ liệu phức tạp để con người khám phá và phân tích để có được thông tin chi tiết. Các nhóm bảo trì cần câu trả lời nhanh chóng được thúc đẩy bởi AI có thể giải thích và minh bạch để chỉ cho họ cách phản ứng với các sự kiện, tối ưu hóa tài nguyên và cải thiện mức độ sẵn sàng chung.

Các công cụ thông minh ra quyết định bảo trì do AI điều khiển mang lại cho các nhóm mức độ hiệu quả và hiểu biết vô song, tự động tích hợp các tập dữ liệu khác nhau và đưa ra hiểu biết sâu sắc trên toàn bộ ngăn xếp công nghệ hoạt động bảo trì của bạn. Điều này cho phép các nhóm xác định cơ hội cải thiện thời gian hoạt động, giảm thiểu rủi ro hiệu quả hơn và thấy được tác động tích lũy cho các hoạt động duy trì để luôn đi trước các thách thức.

Ví dụ, AI được hỗ trợ bởi Virtualitics Ứng dụng Trí tuệ quyết định bảo trì (MDI) kết hợp dữ liệu trên các hệ thống Quản lý tài sản (EAM), Lập kế hoạch nguồn lực (ERP) và Quản lý dịch vụ tại chỗ (FSM) để cung cấp cho các nhóm các phân tích hiệu quả và thông tin chi tiết có thể hành động, trả lời các câu hỏi quan trọng như:

• Điều gì sắp thất bại?
• Chúng ta nên phản ứng thế nào?
• Điều gì sẽ xảy ra nếu chúng ta thực hiện hành động này?
• Chúng ta có thể chuẩn bị cho tương lai như thế nào?

Giữ cho hoạt động bảo trì diễn ra suôn sẻ

Hãy cùng tìm hiểu sâu hơn về ba cách chính mà AI giúp nâng cao hoạt động bảo trì:

1. Bảo trì thực sự có tính dự đoán

Biết cách để giữ cho một bộ phận máy móc không bị hỏng mang lại lợi ích và tiết kiệm to lớn cho các tổ chức. Các ứng dụng AI tinh vi có thể phân tích dữ liệu từ các hệ thống khác nhau để xác định các mẫu và bất thường liên quan đến lỗi thành phần, chỉ định điểm rủi ro cho từng thành phần và đề xuất phương án hành động tốt nhất.

2. Khả năng cung cấp tài nguyên toàn diện

Các nhóm có thể sử dụng AI để nhanh chóng xác định các yếu tố hạn chế trên toàn bộ hàng tồn kho, lực lượng lao động và các nguồn lực khác dựa trên nhu cầu bảo trì hiện tại, theo lịch trình và dự đoán. Điều này hợp lý hóa việc quản lý lệnh làm việc bằng cách tự động tạo, ưu tiên và chỉ định lệnh làm việc dựa trên các hạn chế về nguồn lực theo thời gian thực và xu hướng lịch sử, đồng thời cũng xem xét tác động đến thời gian hoạt động.

3. Tối ưu hóa hàng tồn kho

Hệ thống AI có thể dự đoán nhu cầu về phụ tùng và vật tư dựa trên mô hình sử dụng lịch sử và tình trạng thiết bị hiện tại và đề xuất các hành động chiến lược. Điều này làm giảm nguy cơ hết hàng và tồn kho dư thừa để luôn có sẵn các bộ phận phù hợp mà không cần phải sử dụng vốn không cần thiết trong hàng tồn kho.

Luôn biết bước đi tiếp theo đúng đắn

Bằng cách kết hợp AI vào các chiến lược bảo trì, các nhóm có thể hoàn thành các nhiệm vụ hàng ngày hiệu quả hơn trong khi vẫn tự tin thực hiện phương pháp chủ động. Với khả năng mô phỏng các chiến lược và sự gia tăng trong việc sử dụng tài sản và khám phá tác động của chúng đối với hoạt động và tính khả dụng của tài nguyên trước thời hạn, các nhóm sẽ luôn có thể đi trước các nhu cầu bảo trì.

Aakash Indurkhya tốt nghiệp Caltech với chuyên ngành học máy và kỹ thuật hệ thống. Trong thời gian làm việc tại Caltech, ông đã sáng lập và giảng dạy một khóa học về khuôn khổ dữ liệu lớn và đóng góp vào nghiên cứu đang diễn ra về lý thuyết tính toán tại Caltech và khoa học tính toán tại Đại học Duke. Tại Virtualitics, Aakash quản lý việc phát triển các công cụ và giải pháp AI cho khách hàng và các sản phẩm Virtualitics và nắm giữ một số bằng sáng chế cho các khả năng sáng tạo của Nền tảng AI Virtualitics.