Промислові організації піддаються вищому рівню ділового ризику, ніж будь-коли раніше. Порушення розподілу, глобальна конкуренція, вразливість фізичної інфраструктури та проблеми безпеки становлять все більші виклики для передбачуваності та стійкості виробництва. За даними аналітичної фірми Aberdeen Research, 82% компаній стикаються з незапланованим простоєм, і, залежно від галузі, ці перебої можуть коштувати компанії до 260 000 доларів на годину. З цих причин багато виробників шукають нові способи мінімізувати вплив перебоїв за допомогою цифрових рішень, таких як двигуни AI.
Прогнозуючі механізми штучного інтелекту складаються з програмного забезпечення із вбудованими алгоритмами, які використовують дані з кількох джерел для стабільної побудови точності прогнозування. Такі інтелектуальні двигуни застосовуються до експлуатації промислового обладнання, до виконання послуг, аналізу фізичної інфраструктури в будівлях (тобто моніторингу енергопостачання, вентиляції та систем опалення та охолодження), а також до безпеки людини.
У міру зростання організацій рівень їх операційного ризику зростає (наприклад, більша частина може піти не так, як більша встановлена база обладнання). Аналізуючи історичний досвід кількох сайтів, що оточують відмову обладнання та випадки безпеки, механізм AI може автоматично генерувати профіль рівня ризику, який організація може розраховувати рухатись вперед, а також може генерувати ймовірність майбутнього інциденту.
Оснащена такою інформацією, організація може йти безліччю шляхів. По-перше, це може попередити працівників про ризик і, поінформувавши людей про ризик, може дати вказівки, як уникнути небезпеки чи зриву. По-друге, він може планувати реагування ресурсів та персоналу на загрозу відмови (наприклад, закупівля необхідного запасу запасних частин до виходу з ладу обладнання). Цей тип передбачення допомагає організаціям якомога швидше повернутися до нормальної служби, якщо трапиться інцидент.
Як цифрове рішення ai engine забезпечує безперервність бізнесу
Наша компанія Predictive Layer є партнером Schneider Electric Technology, який підтримує технологічних та дискретних виробників, які прагнуть прогнозувати продуктивність та безпеку обладнання з більшою точністю та швидкістю. Ми пояснюємо нашим клієнтам, що створення точного профілю об’єктів організації відіграє важливу роль при заповненні механізму AI відповідними даними. Такі елементи, як географічна унікальність, функціональний набір співробітників (тобто співвідношення синього комірця до білого комірця), кількість працівників, фізичне налаштування майданчика (наприклад, кількість поверхів, типи обладнання на цих поверхах), робочий час (наприклад, робота цілодобово та без вихідних), і всі види діяльності, що відбуваються на об’єктах, є критичними. Механізм буде поєднувати ці елементи для розрахунку ризиків, а також включатиме дані з інших подібних сайтів та навчатиметься на цих даних.
На додаток до інформації про профіль сайту враховується історія попередніх збоїв обладнання та інцидентів безпеки. Обробляючи ці історичні дані, двигун AI може потім почати будувати модель, яка генерує попередження, коли потенційний ризик критичної несправності обладнання стає занадто високим високий. Це дозволяє закладу належним чином здійснювати попереднє забезпечення, а попередній персонал швидко реагувати на відповідний ризик.
Розмір компанії часто визначає, чи потрібно додавати зовнішні анонімні дані до пулу даних для аналізу AI. Наприклад, дуже великі організації, що мають кілька глобальних сайтів, можуть генерувати достатньо даних у власних стінах, щоб достатньо підвищити точність роботи двигуна. Менші організації, погоджуючись одночасно обмінюватися та використовувати анонімні дані інших подібних організацій, можуть об’єднати достатньо даних, щоб забезпечити значення для прогнозування можливостей механізму AI.
Двигуни AI надають організаціям ймовірність таких подій, як вихід з ладу обладнання або потенційні порушення безпеки. Вони також дають уявлення про суть проблеми та ступінь тяжкості цього питання. Двигун AI навіть має можливість здійснити самооцінку своїх передбачувальних можливостей і, у випадках, коли йому виявляється недостатньо достатньо високим ступенем визначеності, повідомляє, чи вважає він, що людину слід залучити для надання судження. Цей „показник довіри” допомагає ще більше зменшити ризики для безперервності бізнесу, дозволяючи людям об’єднати зусилля з механізмом AI, щоб допомогти у прийнятті найшвидших та найточніших рішень.
При підключенні до нових промислових клієнтів з потребами в інтелектуальному двигуні AI наша компанія використовує платформу Schneider Electric Exchange, щоб розвивати та розвивати нові ідеї, пов’язані з інструментами інтелектуального аналізу AI, завдяки спільноті міжгалузевих експертів. Як кінцеві користувачі, так і постачальники технологій мають вільний доступ до біржі Schneider Electric, щоб співпрацювати та спільно впроваджувати нові тенденції, такі як AI, приєднавшись до будь-якої з сотень спільнот біржі.
Для отримання додаткової інформації про цифрові рішення ai
Щоб дізнатись більше про те, як інструменти штучного інтелекту можуть краще керувати технічним обслуговуванням та прогнозуванням безпеки, прочитайте нашу серію блогів, перегляньте веб-сайт Predictive Layer або знайдіть нас на платформі Schneider Electric Exchange, глобальній мережі експертів та колег з енергетичного менеджменту та автоматизації.
Ми використовуємо платформу Schneider Electric Exchange, щоб розвивати та розвивати нові ідеї, пов’язані з енергетичними рішеннями, завдяки спільноті міжгалузевих експертів. Ви також можете отримати вільний доступ до Exchange, щоб співпрацювати та спільно впроваджувати інновації в таких актуальних темах, як AI та інноваційні рішення, приєднавшись до будь-якої із сотень спільнот Exchange, таких як Передовий розподіл енергії та Промислова автоматизація.
Спочатку ця публікація була опублікована за адресою https://www.linkedin.com/pulse/how-improve-industrial-maintenance-safety-ai-engines-olivier-cognet/.
Olivier Cognet люб’язно дозволив нам перекласти і опублікувати цю статтю.
Temy.co - Software Development Partner 