Q:
Hoe kan machine learning helpen bij onderhouds-, reparatie- en revisieprocessen?
EEN:Machine learning kan helpen bij zowel voorspellend als regulier onderhoud, en de algemene onderhouds-, reparatie- en revisieprocessen die bedrijven gebruiken om hun bedrijfsmiddelen, zoals voertuigen, apparatuur en andere nuttige items, te ondersteunen en te behouden.
Over het algemeen profiteren gestructureerde onderhouds-, reparatie- en revisieplannen van allerlei soorten gegevensaggregatie en analyse. Machine learning stimuleert veel van de nieuwe tools en platforms die werken aan specifieke MRO-problemen om bedrijven te helpen innoveren en algeheel onderhoud efficiënter en effectiever te maken.
| Gratis download: machine learning en waarom het ertoe doet |
Een belangrijke manier waarop machine learning helpt bij MRO is het bouwen van voorspellende nauwkeurigheid.
Een artikel van Forbes, "10 manieren waarop machine learning de productie revolutioneert", gaat over het verbeteren van onderhoud door meer voorspellende precisie met betrekking tot onderdelen en componenten. Het idee is dat door het integreren van gegevens uit databases en andere bronnen, systemen voor machine learning bedrijven meer business intelligence kunnen bieden op het gebied van onderhoud. Dat zal op zijn beurt capaciteit toevoegen aan onderhouds-, reparatie- en revisieprocessen, en meer proactief voorspellend onderhoud bevorderen, evenals beter regulier gepland onderhoud en operationele efficiëntie - bijvoorbeeld met de juiste processen om het geplande onderhoud uit te voeren en een robuuster rapportagesysteem voor wat al is gedaan.
Machine learning kan ook worden toegepast op een inventaris voor onderhoud, reparatie en revisie. MRO-processen zijn afhankelijk van voorraden van onderdelen en producten die effectief onderhoud ondersteunen. Bedrijven houden bijvoorbeeld bepaalde hoeveelheden en aantallen onderdelen en stukken bij de hand voor een wagenpark, zoals bulkbestellingen van remblokken en remschoenen, oliefilters of iets anders dat vaak wordt toegepast voor regulier of voorspellend onderhoud.
Het omgaan met deze inventarissen is, zoals iedereen zich kan voorstellen, een complexe aangelegenheid. Waar de voorraden zijn, hoe ze worden geëtiketteerd en wanneer ze worden toegepast op een onderhouds-, reparatie- en revisie-systeem, maakt een verschil. Hetzelfde geldt voor de toepassing van machine-leerprocessen die de afhandeling van MRO-voorraden kunnen verbeteren of problemen met die voorraden kunnen oplossen. Ontbrekende gegevens kunnen een sleutel in een bedrijfsproces gooien. Machine learning kan proberen die gegevens te beveiligen en consistentere analyses en processen aan tafel te brengen. Het kan ook helpen bij het bepalen van factoren zoals arbeidskosten, of intelligentie toevoegen in de tussentijd tussen storingen, of werken met een willekeurig aantal andere statistieken, benchmarks en indicatoren om een onderhouds-, reparatie- en revisieproces te stroomlijnen en beter te laten werken.
Op een zeer basaal en fundamenteel niveau voegt een machine learning-benadering bepaalde voordelen toe - het voordeel van het hanteren van grotere aantallen voorspellende variabelen om betere business intelligence te creëren. De kracht zit in de wendbaarheid en het vermogen om de complexe gegevens te verwerken die transparantie bieden over allerlei onderhoudselementen, van onderdelenvoorraden tot arbeidsbeheer tot ontwerp- en engineeringanalyses op lange termijn.
