I den digitala transformationens era har artificiell intelligens (AI) blivit en central teknik, som förbättrar effektiviteten och skapar innovationer inom mängder av branscher och i olika länder. Ett område där AI har fått stort inflytande är prediktivt underhåll. Många branscher lämnar äldre modeller med reaktivt underhåll till förmån för proaktiva metoder med AI, som minskar driftstopp, sänker kostnaderna och gör verksamheten mer effektiv. I den här artikeln tittar vi på fördelarna, verkliga exempel och tekniker som gör prediktivt underhåll med AI möjligt.
Vad är prediktivt underhåll?
Prediktivt underhåll betyder att man använder verktyg och tekniker för att analysera data och på så sätt upptäcka avvikelser och förutse utrustningsfel innan de inträffar. Man grundar beslut om underhåll på realtidsdata, istället för som i modeller med förebyggande underhåll där man gör planerat underhåll oavsett utrustningens faktiska skick. Genom att bara göra underhåll när det faktiskt behövs kan man optimera resursanvändningen och minska avbrotten.
AI:s roll i prediktivt underhåll
AI revolutionerar prediktivt underhåll med tekniker som avancerad dataanalys, mönsterigenkänning och prediktiv modellering. Så här förbättrar AI de olika områdena:
- Avancerad dataanalys – AI-system undersöker enorma mängder information från industriverksamheten, till exempel underhållsloggar, data från sensorer och driftsloggar. De här algoritmerna kan erbjuda detaljerade insikter om verksamhetens effektivitet och utrustningens skick genom att upptäcka mönster och samband som mänskliga analytiker kanske skulle missa.
- Prediktiv modellering – Med maskininlärning, en underkategori av AI, utvecklas prediktiva modeller utifrån historiska data. De här modellerna kan förutse troliga tekniska fel och rekommendera bästa tid för underhåll. I takt med att mängden data blir större förbättras maskininlärningsmodellerna och kan göra mer korrekta förutsägelser.
- Upptäcka avvikelser – AI-system övervakar maskiner i realtid och kan upptäcka ovanliga avvikelser från de inställda driftsparameterarna. AI agerar snabbt för att undvika att små problem blir stora genom att upptäcka avvikelser innan de blir ett problem.
- Optimerade underhållsscheman – Tack vare AI:s prediktiva kapacitet kan man få optimerade dynamiska underhållsscheman. Man kan förlänga utrustningens livslängd och undvika onödiga driftstopp genom att se till att underhållet som görs motsvarar de faktiska behoven.
Vilka är fördelarna med AI i prediktivt underhåll?
Det finns många fördelar med att använda AI i prediktivt underhåll, bland annat:
- Mindre driftstopp – Företag kan minimera driftavbrott genom att lägga underhåll under tider när det är lite att göra eftersom man kan förutse fel innan de inträffar.
- Kostnadseffektivt – Det kan bli dyrt med akuta reparationer och oförutsedda driftstopp. Med prediktivt underhåll kan man undvika den här typen av kostnader. Utrustning som hela tiden är i toppskick håller också längre, så man kan göra betydande besparingar på lång sikt.
- Säkerhet och efterlevnad – Förbättrade prediktiva underhållstekniker bidrar till säkrare arbetsförhållanden genom att man minskar risken för utrustningsfel. Dessutom underlättar det för företag att följa branschstandarder och lagar.
- Informationsgrundade beslut – AI underlättar välgrundat beslutsfattande och strategisk planering genom att erbjuda praktiska insikter som grundas på djupgående dataanalys.
Utmaningar och överväganden
AI i prediktivt underhåll erbjuder mängder av fördelar, men det finns även utmaningar man behöver ta hänsyn till. Bland annat kan man först behöva göra relativt stora investeringar, det kan vara svårt att integrera AI i den befintliga infrastrukturen och man behöver personal som har de kunskaper som krävs för att implementera och sätta sig in i AI-systemen. Dessutom är integritet och dataskydd viktiga faktorer att ta hänsyn till, särskilt i branscher som hanterar känslig information. I den här artikeln kan du ta reda på mer om AI i cybersäkerhet och industriell säkerhet.
Vilka branscher använder AI i prediktivt underhåll?
Tillverkningsindustrin
AI-drivet prediktivt underhåll är centralt för att effektivisera produktionen och minimera driftstoppen i industrin. Till exempel samlar sensorer monterade på utrustning information om vibration, temperatur och ljud, som AI-systemen analyserar för att upptäcka slitage eller kommande maskinfel.
Tillverkare kan undvika dyra produktionsstopp genom att lägga underhåll på tider då produktionen inte är igång och förutse den här typen av problem innan de inträffar. AI kan även förutse maskindelarnas livslängd genom att analysera tidigare underhållsdata och driftsförhållanden. Då kan man byta ut maskindelar i tid och minska risken för oförutsedda fel.
Energisektorn
Prediktivt underhåll med AI i energisektorn garanterar tillförlitligheten och effektiviteten i eldistributionen och elproduktionen. AI-algoritmer används i vindparker för att bedöma data från sensorer och förutse problem med komponenter, till exempel fel i lager eller växellådor innan de leder till driftstopp. Energiföretag kan hålla höga produktionsnivåer och undvika stora kostnader kopplade till oförutsedda strömavbrott tack vare den här prediktiva kapaciteten.
Prediktivt underhåll kan även användas i kärnkraftsanläggningar för att hålla ett öga på centrala delar och förhindra fel som kan utgöra en fara för allmänheten. AI-drivet prediktivt underhåll bidrar till en stadig energiförsörjning och se till att elnätet är stabilt genom att garantera en smidig drift av energiinfrastrukturen.
Transportsektorn
Prediktivt underhåll används i flygbranschen för att i realtid kontrollera skicket på flygplansmotorer och andra viktiga system, så att man kan upptäcka problem innan de orsakar förseningar eller inställda flyg. Inom tågtrafiken används AI-algoritmer för att analysera data från sensorer i spår och tåg för att förutse underhållsbehov och se till att spåren är i bra skick och att tågen går som de ska. På så sätt ökar man både säkerheten för resenärerna och tjänsternas tillförlitlighet. AI används av bilindustrin i uppkopplade och självkörande bilar för att förutse och fastställa problem, planera underhåll innan fel uppstår och förbättra körningen.
Vårdbranschen
Inom vården ser prediktivt underhåll av medicinsk utrustning till att magnetkameror, skiktröntgenapparater, respiratorer och andra enheter fungerar som de ska för att undvika avbrott i kritisk vård. AI-algoritmer kan förutse fel på komponenter i de här enheterna och planera underhåll så att det påverkar patientvården så lite som möjligt. Det garanterar att man har tillgång till livräddande utrustning, men bidrar samtidigt också till att det är enklare för vårdinstitutionerna att hantera underhållsbudgeten. AI-drivet prediktivt underhåll kan förbättra patienthälsan genom att man minskar tiden som utrustningen ligger nere, så att man snabbare kan ställa diagnos och börja behandla. Läs vår artikel om de sex största AI-trenderna inom vården om du vill veta mer om hur AI används i vården.
Sammanfattning
Prediktivt underhåll med AI använder data och AI-algoritmer för att förutse problem med utrustning innan de uppstår och revolutionerar underhållsarbetet i en rad olika branscher. Metoden minskar driftstoppen, effektiviserar verksamheten och garanterar tillförlitligheten och säkerheten genom att den är proaktiv. Prediktivt underhåll förväntas få fler användningsområden och helt förändra hur företag underhåller och hanterar sin infrastruktur och utrustning i takt med att AI-tekniken utvecklas.
Med Elfa Distrelec, återförsäljare av produkter för underhåll, reparation och drift (MRO), kan du optimera drifttiden och bli ännu mer effektiv. Klicka på knappen för att upptäcka en rad produkter för avstämning, automation och reparation.
