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In che modo l'apprendimento automatico può aiutare con i processi di manutenzione, riparazione e revisione (MRO)?
UN:L'apprendimento automatico può aiutare sia con la manutenzione predittiva e regolare, sia con i processi di manutenzione generale, riparazione e revisione (MRO) che le aziende utilizzano per supportare e preservare le proprie risorse, come veicoli, attrezzature e altri oggetti utili.
In generale, i piani strutturati di manutenzione, riparazione e revisione beneficiano di tutti i tipi di pratiche di aggregazione e analisi dei dati. L'apprendimento automatico sta guidando molti dei nuovi strumenti e piattaforme che lavorano su specifici problemi di MRO per aiutare le aziende a innovare e rendere la manutenzione generale più efficiente ed efficace.
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Un modo chiave che l'apprendimento automatico sta aiutando con MRO è nel costruire l'accuratezza predittiva.
Un articolo di Forbes, "10 modi in cui l'apprendimento automatico sta rivoluzionando la produzione", parla del miglioramento della manutenzione attraverso una maggiore precisione predittiva delle parti e dei componenti. L'idea è che integrando i dati provenienti da database e altre fonti, i sistemi di apprendimento automatico possono offrire alle aziende più business intelligence nell'arena della manutenzione. Ciò a sua volta aggiungerà capacità ai processi di manutenzione, riparazione e revisione e promuoverà una manutenzione predittiva più proattiva, nonché una migliore manutenzione programmata regolare ed efficienze operative - ad esempio, avendo i giusti processi in atto per eseguire la manutenzione programmata e avere un un sistema di reporting più solido per ciò che è già stato fatto.
L'apprendimento automatico può essere applicato anche a un inventario di manutenzione, riparazione e revisione. I processi MRO si basano su inventari di parti e prodotti che supporteranno una manutenzione efficace. Ad esempio, le aziende manterranno a portata di mano determinati importi e numeri di parti e pezzi per una flotta di veicoli, come ordini all'ingrosso di pastiglie e ganasce, filtri dell'olio o qualsiasi altra cosa comunemente applicata alla manutenzione regolare o predittiva.
La gestione di questi inventari è, come chiunque potrebbe immaginare, una faccenda complessa. Dove si trovano gli inventari, come vengono etichettati e quando vengono applicati a un sistema di manutenzione, riparazione e revisione fa la differenza. Lo stesso vale per l'applicazione di processi di apprendimento automatico che possono migliorare la gestione degli inventari MRO o risolvere i problemi relativi a tali inventari. I dati mancanti possono generare una chiave inglese in un processo aziendale. L'apprendimento automatico può cercare di proteggere quei dati e portare sul tavolo analisi e processi più coerenti. Può anche aiutare a determinare fattori come i costi della manodopera o aggiungere informazioni sul tempo medio tra i guasti o lavorare con qualsiasi numero di altre metriche, benchmark e indicatori per semplificare un processo di manutenzione, riparazione e revisione e farlo funzionare meglio.
A un livello fondamentale e fondamentale, un approccio di apprendimento automatico aggiunge alcuni vantaggi: il vantaggio di gestire un numero maggiore di variabili predittive per creare una migliore business intelligence. Il suo punto di forza sta nella sua agilità e nella capacità di gestire i dati complessi che forniscono trasparenza su tutti i tipi di elementi di manutenzione, dagli inventari delle parti alla gestione del lavoro, alla progettazione a lungo termine e all'analisi ingegneristica.
