31.01.2019  Экспертиза, Искусственный интеллект, Промышленная автоматизация/САПР

Профилактика сбоев с принятием верных решений, основанных на производственных данных, а не предположениях и догадках, стала необходимостью. Сочетание механических поломок и сбоев в производственных процессах обходится мировой промышленности до 10% ее дохода, составившего в 2012 г., согласно McKinsey Global Institute, более 1,4 трлн. долл. Долгое время компании тратили миллионы, пытаясь решить эту проблему и в конечном итоге избежать незапланированных простоев, но до сих пор они были в состоянии проводить профилактику только тех сбоев, что вызваны по причине долгой эксплуатации и возраста оборудования. Современные методы технического обслуживания не могут помочь обнаружить проблемы на ранней стадии и узнать о причинах, казалось бы, случайных сбоев, которые вызывают более 80% незапланированных простоев. Именно в этом случае использование программного обеспечения на основе машинного обучения для того, чтобы расширить контроль над оборудованием, поможет предотвратить сбои в производственном процессе. Чтобы избежать незапланированных простоев, компании должны выявлять ранние признаки потенциального сбоя и эффективно на них реагировать. Традиционные практики технического обслуживания не способны прогнозировать сбои, вызванные отклонениями в производственных процессах. Для этого требуется уникальный технологический подход, сочетающий специальное оборудование и процедуры. Это особенно актуально для отраслей с крупной базой производственных активов, таких как производство ... читать далее.