مزایای این رویکرد پیشرفته PM متعدد هستند:
• کاهش زمان توقف تولید: با شناسایی و رفع خرابیها قبل از وقوع، هوش مصنوعی به طور قابل توجهی زمان خرابی را کاهش میدهد و به کسب و کارها کمک میکند تا به طور مداوم به فعالیت خود ادامه دهند.
• کاهش هزینههای نگهداری: تعمیرات اضطراری معمولاً بسیار پرهزینهتر از اقدامات پیشگیرانه هستند. هوش مصنوعی با جلوگیری از خرابیهای ناگهانی، به طور قابل توجهی هزینههای نگهداری را کاهش میدهد.
• بهبود ایمنی: خرابی تجهیزات میتواند منجر به خطرات جانی برای کارکنان شود. هوش مصنوعی با شناسایی و رفع مشکلات به موقع، به ایجاد محیطی امنتر در محل کار کمک میکند.
• افزایش طول عمر تجهیزات: با مراقبت و نگهداری منظم، تجهیزات میتوانند برای مدت طولانیتری به طور کارآمد عمل کنند. این امر منجر به صرفهجویی در هزینههای جایگزینی و ارتقا میشود.
نحوه عملکرد هوش مصنوعی در PM:
1. جمعآوری دادهها: حسگرها و ماشینآلات دادههایی در مورد عملکرد، وضعیت و سلامت خود تولید میکنند.
2. تجزیه و تحلیل دادهها: هوش مصنوعی این دادهها را جمعآوری و تجزیه و تحلیل میکند تا الگوها و ناهنجاریهایی را که نشاندهنده خرابیهای قریبالوقوع است، شناسایی کند.
3. پیشبینی خرابی: الگوریتمهای هوش مصنوعی با یادگیری از دادههای تاریخی، میتوانند با دقت بالایی خرابیها را پیشبینی کنند.
4. برنامهریزی PM: بر اساس پیشبینیهای خرابی، هوش مصنوعی میتواند برنامههای تعمیر و نگهداری را به طور خودکار تنظیم کند و به کاربران هشدار دهد تا اقدامات لازم را انجام دهند.
پیادهسازی PM با هوش مصنوعی:
پیادهسازی PM با هوش مصنوعی نیازمند سرمایهگذاری اولیه در زیرساختهای داده و فناوری هوش مصنوعی است. با این حال، مزایای بلندمدت این سرمایهگذاری، به طور قابل توجهی از هزینههای اولیه بیشتر خواهد بود. علاوه بر این، شرکتها باید متخصصانی را استخدام کنند که در زمینه هوش مصنوعی و PM تخصص داشته باشند تا از عملکرد صحیح سیستم و استخراج حداکثر مزایا از آن اطمینان حاصل کنند.
مثالهایی از کاربرد هوش مصنوعی در PM پیشگیرانه:
1. پیشبینی خرابی موتور:
در یک کارخانه تولیدی، حسگرها میتوانند دادههایی در مورد لرزش، دما و فشار موتورها را جمعآوری کنند. هوش مصنوعی با تجزیه و تحلیل این دادهها میتواند الگوهایی را که نشاندهنده ساییدگی بلبرینگ یا سایر مشکلات قریبالوقوع موتور است، شناسایی کند. با هشدار به اپراتورها قبل از بروز خرابی، میتوان برنامهریزی تعمیرات را انجام داد و از خرابی ناگهانی موتور جلوگیری کرد.
2. بهینهسازی تعمیرات خطوط تولید:
در یک خط تولید، هوش مصنوعی میتواند دادههایی در مورد عملکرد هر بخش از خط را جمعآوری کند. با تجزیه و تحلیل این دادهها، هوش مصنوعی میتواند بخشهایی را که نیاز به تعمیر و نگهداری بیشتری دارند، شناسایی کند.
بر این اساس، میتوان برنامههای تعمیر و نگهداری را به گونهای تنظیم کرد که فقط بخشهای مورد نیاز تعمیر شوند و از خاموش شدن کل خط تولید برای مدت طولانی جلوگیری شود.
3. پایش سلامت تجهیزات در شبکههای برق:
در شبکههای برق، هوش مصنوعی میتواند دادههایی در مورد ولتاژ، جریان و دمای ترانسفورماتورها و سایر تجهیزات را جمعآوری کند. با تجزیه و تحلیل این دادهها، هوش مصنوعی میتواند علائم گرم شدن بیش از حد، نشت روغن یا سایر مشکلات را که نشاندهنده خرابی قریبالوقوع است، شناسایی کند. با هشدار به اپراتورها قبل از بروز مشکل، میتوان از خاموشی گسترده برق جلوگیری کرد.
نتیجهگیری:
هوش مصنوعی تحولی انقلابی در دنیای تعمیر و نگهداری ایجاد میکند. PM با هوش مصنوعی به کسب و کارها کمک میکند تا از خرابیهای ناگهانی تجهیزات جلوگیری کنند، راندمان را افزایش دهند، هزینهها را کاهش دهند و محیطی امنتر برای کارکنان خود ایجاد کنند. با توجه به مزایای متعدد و فزاینده PM با هوش مصنوعی، انتظار میرود که این فناوری به طور فزایندهای در صنایع مختلف اتخاذ شود و به عنوان یک استاندارد جدید در زمینه نگهداری و تعمیرات تبدیل شود.
