MENTENANȚĂ PREDICTIVĂ– CREARE ȘI IMPLEMENTARE MODEL DE PRODUCȚIE

În ultimele două articole despre mentenanță predictivă bazată pe AI, am  explicat procesul și diferența față de alte metode de mentenanță și am evidențiat două faze necesare pentru dezvoltarea modelelor de mentenanță predictivă. În acest articol ne concentrăm pe fazele finale, deci, să aprofundăm!

Rezumăm toți pașii necesari pentru a crea un model de predicție:

  • Colectarea, filtrarea, analiza și sortarea datelor – machine learning necesită cantități mari de date de calitate pentru a fi învățate.
  • Alegerea modelului corect pe baza cerințelor de predicție.
  • Instruire, evaluare și reglaj hiperparametru – acești pași trebuie repetați până când se realizează o predicție exactă.

Să vedem ce se întâmplă în faza a treia!

Faza 3: Construirea, instalarea și implementarea soluției de producție

1

Când suntem mulțumiți de rezultatele rețelei noastre neuronale, este timpul să implementăm modelul de predicție pentru producție. Trebuie să proiectăm arhitectura și să dezvoltăm aplicația de predicție.
2

Apoi, trebuie să instalăm și să testăm soluția în mediul de testare. Folosind cele mai recente date de producție, efectuăm atât întreținerea predictivă în mediul de testare, cât și întreținerea programată pentru a compara rezultatele cu predicția. Această Perioadă de validare va confirma exactitatea modelului și va permite implementarea acestuia în mediul de producție
3

Odată ce instalăm și implementăm soluția noastră, serviciul poate fi programat mai rar - cu cât este mai mare precizia modelului, cu atât sunt mai puține servicii

După ce soluția de mentenanță predictivă este implementată pe mediul de producție, trebuie să colectăm date. În plus, trebuie să monitorizăm orice informație despre modificările echipamentului sau configurația acestuia – deoarece acest lucru ar putea avea un impact asupra exactității predicțiilor. Ultima etapă a acestui proces este modelul mediului de producție pentru mentenanță.

Faza 4: Mentenanță model producție

Odată cu noile date de producție, modelul nostru în mediul de testare este re-învățat periodic și testat pe baza modelului actual. Dacă precizia sa este mai mare, îl înlocuim în producție, îmbunătățind precizia soluției. Datele de producție mai vechi devin depășite după un timp, ceea ce înseamnă că trebuie să instruim modelul pe date mai recente.

Aparent, mici modificări ale sistemului de producție pot schimba exactitatea de predicție a modelului. Acesta este motivul pentru care este important să actualizați modelul de producție după modificările sistemului.

Beneficii

Acest proces poate părea de lungă durată, dar merită. Efortul va întoarce investiția cu o marjă destul de mare! Cum poate o companie să beneficieze de implementarea unei soluții de mentenanță predictivă?

12

Costuri de mentenanță reduse

9

Timp redus de oprire a mașinii pentru reparații

14

Riscul redus de eșecuri în materie de siguranță, sănătate și calitate

20

Durata de viață prelungită a unui activ îmbătrânit

Sursa: Studiu realizat de PwC.

Mentenanța predictivă bazată pe AI este una dintre numeroasele aplicații practice ale învățării automate în industrie. În scurt timp vom dezvălui mai multe dintre ele în articolele viitoare!

Abonați-vă la newsletter-ul nostru pentru a fi la curent cu cele mai noi știri despre noile tehnologii!