{"id":41795,"date":"2023-01-12T11:08:32","date_gmt":"2023-01-12T11:08:32","guid":{"rendered":"https:\/\/knowhow.distrelec.com\/?p=41795"},"modified":"2023-01-12T16:06:47","modified_gmt":"2023-01-12T16:06:47","slug":"ai-baserade-maskinovervakningssystem","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/knowhow.distrelec.com\/sv\/automation-sv\/ai-baserade-maskinovervakningssystem\/","title":{"rendered":"AI-baserade maskin\u00f6vervakningssystem"},"content":{"rendered":"\n

I v\u00e5r moderna v\u00e4rld \u00e4r maskin\u00f6vervakningssystem vanliga i olika industrier och \u00e4r en viktig teknik f\u00f6r att hj\u00e4lpa operat\u00f6rer att f\u00e5 v\u00e4rdefull data och information om en maskin, s\u00e5som h\u00e4lsa och livscykel. Med maskin\u00f6vervakningssystem blir prediktivt underh\u00e5ll mycket enklare eftersom fabriker kan uppt\u00e4cka, analysera och l\u00f6sa maskinproblem i realtid, vilket sparar tid och pengar.  

Enligt Statista<\/a> kommer den globala AI-programvarumarknaden att \u00f6ka med mer \u00e4n det dubbla, fr\u00e5n 51 miljarder US-dollar 2022 till svindlande 126 miljarder US-dollar 2025.<\/p>\n\n\n\n

Vad \u00e4r ett maskin\u00f6vervakningssystem? <\/strong><\/h2>\n\n\n\n

Ett av de st\u00f6rsta besv\u00e4ren vid tillverkning \u00e4r maskinstillest\u00e5nd, b\u00e5de vad g\u00e4ller produktivitet och l\u00f6nsamhet. Om en maskin beh\u00f6ver \u00e5tg\u00e4rdas kan det f\u00e5 en hel leveranskedja att st\u00e5 stilla, vilket kostar f\u00f6retagen avsev\u00e4rt i b\u00e5de tid och pengar. <\/p>\n\n\n\n

Enkelt uttryckt till\u00e5ter ett maskin\u00f6vervakningssystem kontinuerlig utv\u00e4rdering av en utrustning f\u00f6r att l\u00e4ra dig mer om dess prestanda. Detta g\u00f6r det l\u00e4ttare att uppt\u00e4cka m\u00f6nster i hur en fabriks maskineri fungerar och att uppt\u00e4cka eventuella framtida problem.<\/p>\n\n\n\n

Underh\u00e5ll \u00e4r en viktig del f\u00f6r alla verksamheter. Utrustning h\u00e5ller inte f\u00f6r evigt och kommer ibland att beh\u00f6va bytas ut eller lagas f\u00f6r att h\u00e5lla sig i linje med tekniska f\u00f6rb\u00e4ttringar. Naturligtvis \u00e4r det b\u00e4ttre att ha koll vad g\u00e4ller skicket p\u00e5 utrustning, och maskin\u00f6vervakningssystem eliminerar behovet av gissningar, ger \u00e4gare realtidsinsikt om maskinens h\u00e4lsa och l\u00e5ter dem till och med f\u00f6rutse n\u00e4r underh\u00e5llsarbete \u00e4r n\u00f6dv\u00e4ndigt. Detta inneb\u00e4r att fabriker kan vara v\u00e4l f\u00f6rberedda p\u00e5 denna tidsf\u00f6rlust samtidigt som driftstoppstider kan h\u00e5llas till ett minimum.<\/p>\n\n\n\n

Hur fungerar ett maskin\u00f6vervakningssystem?<\/strong><\/h2>\n\n\n\n

F\u00f6r att ett maskin\u00f6vervakningssystem ska fungera effektivt m\u00e5ste det vara en del av ett sammankopplat ekosystem av enheter och maskiner, ofta kallat Internet of Things (IoT). Flera typer av sensorer som \u00e4r anslutna till internet monteras p\u00e5 l\u00e4mpliga maskiner i en fabrik. Dessa sensorer samlar in realtidsdata utan avbrott och kommunicerar all data och information tillbaka till ett centraliserat datorsystem. Denna process g\u00f6r det m\u00f6jligt f\u00f6r fabriksansvariga att fatta v\u00e4lgrundade beslut f\u00f6r att maximera effektivitet och produktivitet. Sensorerna kan ocks\u00e5 uppt\u00e4cka n\u00e4r maskinunderh\u00e5ll beh\u00f6ver utf\u00f6ras i f\u00f6rv\u00e4g, ofta kallat prediktivt underh\u00e5ll. <\/p>\n\n\n\n

\"Man<\/figure>\n\n\n\n

Hur underh\u00e5llet har utvecklats med AI<\/h2>\n\n\n\n

Historiskt sett kan underh\u00e5ll delas in i tre kategorier: reaktivt, planerat och proaktivt. Reaktivt underh\u00e5ll definieras som reparation av en maskin efter att den har g\u00e5tt s\u00f6nder. Planerat underh\u00e5ll \u00e4r schemal\u00e4ggning av periodiska bed\u00f6mningar av en utrustning f\u00f6r att analysera dess h\u00e4lsa f\u00f6r att uppt\u00e4cka eventuella problem. Dessa bed\u00f6mningar utf\u00f6rs oavsett tillst\u00e5nd. N\u00e4r proaktivt underh\u00e5ll utf\u00f6rs inneb\u00e4r det att man ser \u00f6ver analyser och f\u00f6rst\u00e5r en maskins kapacitet. Data anv\u00e4nds f\u00f6r att fatta beslut, men det tittar bara p\u00e5 faktorer som kan orsaka maskinfel och \u00f6vervakar eller rapporterar faktiskt inte om en maskins tillst\u00e5nd. <\/p>\n\n\n\n

Det \u00e4r d\u00e4rf\u00f6r AI introducerats s\u00e5 framg\u00e5ngsrikt i tillverkningsindustrin. AI har revolutionerat underh\u00e5llet eftersom det nu \u00e4r m\u00f6jligt att ha kontinuerlig insikt i en maskins tillst\u00e5nd. AI f\u00f6ruts\u00e4ger ocks\u00e5 n\u00e4r en maskin kommer att beh\u00f6va lite uppm\u00e4rksamhet, vilket inneb\u00e4r att underh\u00e5ll endast kommer att utf\u00f6ras n\u00e4r det \u00e4r n\u00f6dv\u00e4ndigt, vilket h\u00e5ller kostnaderna nere. Ut\u00f6ver detta kan AI avg\u00f6ra en maskins livscykel, n\u00e4r det \u00e4r b\u00e4st att utf\u00f6ra reparationer och \u00e4ven hur man planerar underh\u00e5llsf\u00f6nstret, f\u00f6r att eliminera driftstoppstider s\u00e5 mycket som m\u00f6jligt. <\/p>\n\n\n\n

McKinsey & Company<\/a> rapporterar att AI-baserat prediktivt underh\u00e5ll kan s\u00e4nka inspektionskostnaderna med upp till 25% och de \u00e5rliga inspektionskostnaderna med 10%, samt \u00f6ka tillg\u00e4ngligheten med upp till 20%.<\/p>\n\n\n\n

F\u00f6rdelarna med AI-baserade maskin\u00f6vervakningssystem<\/h4>\n\n\n\n