Содержание
Q:
Как машинное обучение может помочь с процессами технического обслуживания, ремонта и капитального ремонта (MRO)?
A:
Машинное обучение может помочь как с прогнозным и регулярным обслуживанием, так и с общими процессами технического обслуживания, ремонта и капитального ремонта (MRO), которые компании используют для поддержки и сохранения своих активов, таких как транспортные средства, оборудование и другие полезные предметы.
В целом, структурированные планы обслуживания, ремонта и капитального ремонта выигрывают от всевозможных методов сбора и анализа данных. Машинное обучение является движущей силой многих новых инструментов и платформ, которые работают над конкретными проблемами MRO, чтобы помочь компаниям вводить новшества и делать общее обслуживание более эффективным и действенным.
Одним из ключевых способов, которым машинное обучение помогает в MRO, является построение прогнозирующей точности.
Статья Forbes «10 способов машинного обучения революционизирует производство» рассказывает об улучшении технического обслуживания за счет большей прогнозирующей точности в отношении деталей и компонентов. Идея состоит в том, что, интегрируя данные из баз данных и других источников, системы машинного обучения могут предложить компаниям больше бизнес-аналитики в области технического обслуживания. Это, в свою очередь, добавит возможности для процессов обслуживания, ремонта и капитального ремонта и будет способствовать более упреждающему профилактическому обслуживанию, а также улучшит регулярное плановое обслуживание и эффективность эксплуатации - например, наличие правильных процессов для выполнения планового технического обслуживания и наличие более надежная система отчетности о том, что уже сделано.
Машинное обучение может также применяться к инвентарю для технического обслуживания, ремонта и капитального ремонта. Процессы MRO основаны на запасах деталей и продуктов, которые обеспечат эффективное обслуживание. Например, компании будут держать под рукой определенное количество и количество деталей и деталей для парка транспортных средств, например, объемные заказы тормозных колодок и тормозных колодок, масляных фильтров или чего-либо еще, что обычно применяется для регулярного или прогнозного технического обслуживания.
Обработка этих запасов, как любой может себе представить, является сложным делом. Где инвентаризации, как они маркированы, и когда они применяются к системе обслуживания, ремонта и капитального ремонта, имеет значение. То же относится и к применению процессов машинного обучения, которые могут улучшить обработку инвентаризаций MRO или решить проблемы, связанные с этими инвентаризациями. Отсутствие данных может привести к серьезным последствиям в бизнес-процессе. Машинное обучение может стремиться к обеспечению безопасности этих данных и более последовательному анализу и процессам. Он также может помочь определить такие факторы, как затраты на рабочую силу или добавить сведения о времени наработки на отказ, или работать с любым количеством других метрик, эталонов и индикаторов, чтобы упростить процесс технического обслуживания, ремонта и капитального ремонта и улучшить его работу.
На самом базовом и фундаментальном уровне подход машинного обучения добавляет определенные преимущества - преимущество обработки большего числа прогнозирующих переменных для создания лучшего бизнес-аналитики. Его сила заключается в его гибкости и способности обрабатывать сложные данные, которые обеспечивают прозрачность для всех видов элементов обслуживания, от запасных частей до управления трудовыми ресурсами и долгосрочного проектирования и технического анализа.