人工智慧正在改變許多行業，包括醫療保健和農業。人工智慧還增強了預測性維護，這是一種預防性維護，用於監控系統並提供有關服務和維修的資訊支援指導。
透過人工智慧驅動的預測性維護，公司可以變得更有生產力、更有效率、減少浪費並取得更大的成功。
什麼是預測性維護？
預測性維護使用先進的技術和軟體來持續分析機器和設備的狀況。該過程在多個點收集數據以建立詳細模型，以準確預測設備狀態。機器正常運作期間產生的資料會產生高度準確的維護建議。在操作期間收集的數據有助於降低故障機率，並對資產故障原因有豐富的了解。
它有助於區分預測性維護和預防性維護。雖然它們相似，但每種類型都有重要的特徵。預防性維護涉及設備的一般保養，但不知道該設備的使用方式的具體細節。按特定的預定時間間隔更換汽車機油是一種預防性維護;它恰好在車輛達到一定里程或經過一定時間時完成。如果在車輛中使用預測性維護，監測機油黏度、引擎溫度或液位等因素，以確定何時需要更換機油，這將走得更遠。
預測性維護可以顯著影響公司的營運效率和利潤。許多統計數據支持預測性維護。1 麥肯錫的信息表明，預測技術可以將維護成本降低多達 40%。德勤發現，預測性維護可以減少 75% 的設備故障，從而大大提高整體生產力。
預測性維護正在成為維持效率和生產力的重要工具。透過使用人工智慧，它變得更加有效。
人工智慧如何應用於機器學習？
人工智慧可以應用機器學習來解決各種與服務相關的問題。它可以自動化和建立分析模型，協助維護和維修技術人員，使他們能夠透過在問題發生之前解決問題來防止停機。
人工智慧旨在在特定工作和任務上複製人類智慧。反過來，這允許任務自動完成。然而，該技術需要兩個組件才能正常運行：數據和算法。具體來說，預測性維護需要來自設備和演算法的數據來分析和利用這些資訊。
什麼是機器學習？
機器學習很容易與人工智慧混淆，但它們的概念略有不同。機器學習實際上是人工智慧的一個子集;它使用演算法來理解資料庫。從本質上講，它使用這些資料庫來學習和建立洞察力。用戶可以將數據輸入機器學習系統並構建模型。最終，這些模型變得如此熟悉，以至於它們可以識別效率低下的地方並提出提高準確性的方法。
機器學習由監督學習和無監督學習組成。透過監督學習，機器會學習透過特定定義的動作對新輸入採取行動，同時利用大型資料集。透過無監督機器學習，演算法會尋找未標記的資訊來識別模式。
如何實作機器學習模型進行預測性維護
若要將機器學習實作到預測性維護平台中，您必須先建構要解決的一個或多個問題。2 在思考問題時，問自己各種重要的問題。這些可能包括：
- 期望的輸出是什麼？
- 目前是否有足夠的數據可供輸入機器學習系統？
- 所有事件是否都正確標記和識別？
- 模型需要運行多長時間才能開始識別潛在的故障？
獲得此資訊後，您可以選擇適合您特定需求的最佳策略。許多用於預測性維護的建模策略包括迴歸模型、分類模型、標記異常行為等。每個都有其用途，因此提出適當的問題可以指導您的決定。
最適合您營運的方法是什麼？實作適當模型的最佳方式是識別您嘗試建模的失敗類型，然後決定建立這些失敗模型所需的資料。
使用人工智慧驅動的預測性維護的好處
管理者和業主應該考慮人工智慧驅動的預測性維護的原因有很多。
- 降低生產損失：現有資訊指出，人工智慧驅動的預測性維護可以減少 30% 的停機時間。它還可以將服務解析度提高 83%，並將現場時間減少 75%。
- 提高員工生產力： 管理人員可以透過預測需要維護的時間和地點，圍繞工人的排程來規劃設備服務。
- 我提高工人安全：維修技術人員在維修設備時經常處於危險境地。透過預測設備何時可能發生故障，需要危險維修的情況就會減少。
- 圍繞停機時間進行規劃：設備停機和中斷可能會損害公司的生產力。透過預測性維護，管理人員可以規劃停機時間並提高整體營運效率。
- 增強客戶服務：原始設備製造商或「OEM」可以利用預測性維護來增強其服務。他們可以提供預測性維護即服務，並且該服務可以基於使用來自個人客戶的數據的模型。
這只是人工智慧驅動的預測性維護的眾多好處的一小部分。有關預測性維護和機器學習的更多信息，請立即聯繫 Ambiq® 。
來源
1 2023 年最令人驚訝的預測性維護行業統計數據
2 用於預測性維護的機器學習：從哪裡開始？|八月 29， 2017
