I det här blogginlägget tittar vi på AI inom underhåll: dess potential och praktiska exempel som hjälper dig att förstå dess potential i underhållssammanhang.
→ Klicka här för att direkt se våra konkreta lösningar för att använda AI inom underhåll
Underhållshantering omfattar proaktivt och reaktivt underhåll av utrustning och system. Även om underhållets mål är att säkerställa utrustningens pålitlighet och effektivitet, finns det utmaningar som kan påverka verksamhetens smidighet.
En av de största utmaningarna är komplexiteten i datahanteringen. Tillförlitliga och aktuella underhållsdata är grunden för en underhållsorganisations verksamhet i takt med att tekniken utvecklas fortsätter mängden data som genereras från produktionsprocessen att öka. Exempelvis ger det ökade antalet olika mätpunkter information som i bästa fall kan användas effektivt i underhållsplaneringen. Den växande mängden data skapar dock ofta inkonsekvenser, eftersom det kan vara svårt att analysera och effektivt använda data som är rik på volym. Felaktiga tolkningar kan leda till felaktiga slutsatser och åtgärder, som inte löser verkliga problem.
Tillverkningsprocesser och utrustning utvecklas också ständigt, och deras mångfald ökar underhållsbördan. En produktionsanläggning kan till exempel använda flera olika tillverkare av utrustning och varje del av utrustningen kan ha sina egna specifika underhållskrav. Detta försvårar den standardiserade underhållsprocessen och utmanar personalen.
Att optimera resurserna innebär också en utmaning för underhållshanteringen. Effektiv användning av resurser och material är viktigt, men ofta finns det inte tillräckligt med resurser för att täcka alla behov. Personal med otillräckliga resurser kan t.ex. inte reagera tillräckligt snabbt på oväntade fel. Detta är särskilt problematiskt i branscher där det är viktigt att utrustningen utnyttjas och där även korta produktionsstopp kan leda till betydande ekonomiska förluster.
AI inom underhåll erbjuder innovativa lösningar på utmaningar inom underhållshantering, med betydande potential att förbättra effektiviteten och minska kostnaderna.
Ett av de viktigaste områdena där AI kan hjälpa underhållet, är dataanalys. Inom underhåll genereras ständigt stora mängder data från olika utrustningar och processer, och AI kan användas för att analysera dessa data på ett effektivt sätt. Till exempel kan modeller för maskininlärning identifiera trender och avvikelser i realtid, vilket hjälper underhållspersonalen att fatta snabba och välgrundade beslut. Med hjälp av automatiserad dataanalys kan organisationen reagera tidigare på problem och förhindra att utrustningen går sönder.
AI inom underhåll underlättar också det dagliga arbetet. Språkmallar kan till exempel hjälpa underhållspersonalen att snabbt hitta rätt information och minska den mänskliga faktorn. Detta kan vara särskilt användbart, när personalen ställs inför komplex utrustning eller komplexa processer. Med AI kan underhållspersonalen fokusera mer på att utföra sitt jobb på ett kompetent sätt och mindre på att söka efter information.
AI förbättrar också förebyggande underhåll, vilket är ett av huvudsyftena med underhåll. Förebyggande underhåll använder analyser och historiska data för att förutse, när utrustningen sannolikt kommer att behöva underhåll. AI kan titta på tidigare fel och underhållsaktiviteter, vilket gör att den kan bedöma, när en viss utrustning kan behöva underhållas. Detta minskar oväntade fel och driftstopp i underhållet. Dessutom kan organisationer optimera sina resurser, eftersom underhållsaktiviteter kan planeras i förväg.
Låt oss titta på tre praktiska exempel på tillämpning av AI inom underhåll.
Exemplet fokuserar på språkmodeller (jfr. ChatGPT, Copilot) för användning vid sökning och sammanfattning av data. De ger omedelbara svar på frågor från arbetstagarna och ger handledning och råd om underhåll, delar med sig av information om hur utrustningen fungerar och hjälper till med dokumentationshanteringen.
Huvudsyftet är att underlätta det dagliga arbetet för användare av underhållssystem, t.ex. för montörer. Språkmodeller förstår frågor väl och kan hämta och kombinera information från stora volymer dokument och omvandla den till ett lättbegripligt format.
Ett annat konkret exempel fokuserar på planeringen av underhåll. AI-baserad underhållsplanering ger en intelligent lösning för hantering av resurser och scheman. Det möjliggör en optimal schemaläggning av underhållet och minskar risken för mänskliga fel.
AI-motorn hjälper till att överväga och kombinera underhåll och reparationer, med hänsyn till olika variabler som resurser, tillgång till reservdelar och produktionsscheman. Som ett verktyg för arbetsplanerare schemalägger systemet underhåll och föreslår optimeringsalternativ automatiskt. Det minskar behovet av att samla in data manuellt från olika källor och bidrar till att optimera samspelet mellan underhåll och produktion.
Vårt tredje exempel handlar om utmaningarna med datamängd och datakvalitet vid förebyggande underhåll, särskilt i komplexa fabriksmiljöer.
Kärnan i lösningen är maskininlärning och djupinlärning för att analysera och förutsäga enheternas beteende. Processen kan använda statistiska metoder, t.ex. övervakning av färgsensorernas medelvärden, och sätta upp regler för att varna för potentiella problem. Mer avancerade maskininlärningstekniker hjälper att identifiera mer subtila förändringar i data och förbättra problemidentifieringen.
Vår rekommendation är, att du börjar använda AI i underhållsarbetet direkt. Anledningen till vår rekommendation är tydlig: för första gången i historien är lågtröskellösningar tillgängliga för alla, och färdiga lösningar och individuella verktyg gör det möjligt att komma igång snabbt.
I Novis underhållssystem finns AI redan till hands. Fråga våra experter hur du kan införa smarta lösningar i ditt dagliga underhållsarbete och förbättra effektiviteten i din verksamhet. Vårt expertteam hjälper dig att identifiera dina behov och skräddarsyr AI-lösningar efter din organisations specifika krav.
Du kan också ladda ner vårt expertmaterial: Användning av AI inom underhåll: praktiska exempel och mångsidiga möjligheter