Sztuczna inteligencja (AI) i uczenie maszynowe (ML) mają wpływ na każdą branżę i coraz więcej firm zaczyna inwestować w tę rewolucyjną technologię. Według raportu McKinsey, wskaźniki adopcji wzrosły z 20 do 50% w latach 2017-2022. Widząc korzyści płynące ze sztucznej inteligencji dla innych firm, wielu producentów chce zobaczyć, jakie korzyści może ona przynieść ich fabrykom.
Jednym z najbardziej kuszących zastosowań sztucznej inteligencji jest predykcyjne utrzymanie ruchu. Dzięki danym z czujników i maszyn na hali produkcyjnej, sztuczna inteligencja może analizować i wykrywać, w jaki sposób i kiedy może wystąpić awaria lub uszkodzenie maszyny. Zdolność do wykrywania i unikania awarii okazuje się być ogromnym bodźcem dla producentów, zapobiegając przestojom i utracie przychodów.
Wgląd w predykcyjne utrzymanie ruchu
Wdrożenie predykcyjnego UR wymaga skrupulatnego przygotowania danych i unikalnych algorytmów specyficznych dla maszyn, co rozwiewa mit o łatwych rozwiązaniach typu plug-and-play.
W przeciwieństwie do przekonania, że predykcyjne UR całkowicie eliminuje awarie, polega on raczej na zrozumieniu i skutecznym łagodzeniu awarii w czasie.
Chociaż łatwo jest ekscytować się korzyściami płynącymi z nowych technologii, takich jak sztuczna inteligencja i predykcyjne UR, ważne jest, aby przystąpić do projektu transformacji cyfrowej ze wszystkimi faktami. Przed wyruszeniem w podróż związaną z predykcyjnym UR należy poznać pięć najważniejszych mitów na jego temat:
Mit #1: Predykcyjne utrzymanie ruchu jest tak proste, jak wykorzystanie dobrych danych i zastosowanie modelu
Chociaż prawdą jest, że dane wysokiej jakości są niezbędne do predykcyjnego UR, proces ten jest nieco bardziej złożony. Zanim dane będą mogły być wykorzystane do predykcyjnego UR, muszą zostać oczyszczone i przygotowane do modelowania, aby odzwierciedlić specyficzne potrzeby i pomiary każdej hali produkcyjnej. Gdy unikalne dane są już gotowe, kierownicy zakładów i eksperci technologiczni muszą połączyć siły, aby zdefiniować, czym jest awaria maszyny i aby definicja ta była jak najbardziej jednoznaczna, co jest trudniejsze niż się wydaje.
Prosta definicja awarii, taka jak „gdy wszystkie silniki maszyny nie pracują”, nie jest wystarczająco wyraźna, aby predykcyjne UR odniosło sukces. Często, gdy silniki maszyny są wyłączone, nie jest to spowodowane awarią; prawdopodobną przyczyną wyłączenia maszyny jest rutynowa konserwacja lub osiągnięcie pojemności zapasów. Jeśli jednak model ML otrzyma tylko prostą definicję awarii, jak ta wspomniana wcześniej, nie będzie w stanie odróżnić prawdziwej awarii od nieszkodliwego przestoju.
Przykładowo, kierownik zakładu zauważył spadek temperatury przed poważną awarią i uważa, że to właśnie ten spadek temperatury jest przyczyną awarii. Jednak kierownik zauważył, że gdy operatorzy zdają sobie sprawę, że coś jest nie tak z maszyną, najlepszym rozwiązaniem jest włączenie wentylatorów przed wyłączeniem maszyny. Dlatego spadek temperatury nie jest przyczyną awarii maszyny, ale jest wynikiem pracy operatorów, aby zapobiec dalszym uszkodzeniom. Dlatego tak ważne jest określenie warunków, aby definicja awarii była jak najbardziej jednoznaczna.
Mit #2: Predykcyjne utrzymanie ruchu to plug and play
Wielu producentów uważa, że predykcyjne UR powinno być stosowane w ten sam sposób dla każdej maszyny w hali produkcyjnej. W rzeczywistości, aby predykcyjne UR działało, należy zastosować unikalny algorytm dla każdej maszyny. Na przykład, gdy człowiek nosi zegarek Apple, który wykorzystuje uczenie maszynowe, może zidentyfikować, kiedy wykonuje czynności takie jak ćwiczenia. Apple Watch działa na każdym człowieku, od razu po wyjęciu z pudełka, ale jeśli ktoś próbowałby wziąć ten sam kawałek technologii i użyć go na psie lub kocie, to nie zadziała. Są one zbyt różne.
Tak jak ludzie i zwierzęta różnią się od siebie, tak samo każda maszyna na hali produkcyjnej jest inna. Identyfikacja i wskazywanie awarii dla każdej maszyny będzie inne. Dodatkowo, większość maszyn ma niestandardowe ustawienia, które zostały do nich zastosowane, co sprawia, że dostrojenie predykcyjnego UR jest jeszcze ważniejsze.
Mit nr 3: Predykcyjne utrzymanie ruchu jest gotowe do działania od pierwszego dnia
Kiedy większość ludzi po raz pierwszy słyszy o predykcyjnym UR, chcą je wdrożyć tak szybko, jak to możliwe. W końcu kto nie chciałby, aby jego maszyny rzadziej się psuły?
Wdrożenie uczenia maszynowego nie jest jednak tak proste, jak pobranie aplikacji. Przed przystąpieniem do projektu predykcyjnego UR należy położyć solidne fundamenty. Obejmuje to zebranie wystarczającej ilości danych, oczyszczenie i przygotowanie danych, a także zdefiniowanie problemu. Spiesząc się z wdrożeniem, producenci ryzykują stworzenie nieefektywnych modeli oraz stratę czasu i pieniędzy.
Mit 4: Predykcyjne utrzymanie ruchu wymaga pełnoetatowego wewnętrznego zespołu IT
Pomysł, że predykcyjne UR wymaga pracy, może prowadzić niektórych producentów do porzucenia predykcyjnego UR niemal tak szybko, jak chcieli je wdrożyć. Wielu średniej wielkości producentów uważa, że predykcyjne UR wymaga posiadania wewnętrznego, pełnoetatowego zespołu technologicznego do prawidłowego funkcjonowania. Jednak dla wielu producentów po prostu nie ma na to środków w budżecie.
Na szczęście brak wewnętrznego zespołu technologicznego nie oznacza, że predykcyjne UR jest poza zasięgiem. Aby urzeczywistnić marzenia o predykcyjnym UR, producenci mogą nawiązać współpracę z firmą oferującą platformę opartą na oprogramowaniu jako usłudze (SaaS), która obejmuje pakiety usług profesjonalnych w celu pokrycia początkowej konfiguracji. Współpracując z zewnętrzną organizacją, producent może współpracować z profesjonalnymi naukowcami zajmującymi się danymi, aby skonfigurować model ML do predykcyjnego UR sprzętu.
Mit #5: Korzystanie z predykcyjnego utrzymania ruchu wyeliminuje awarie
Nie da się zaprzeczyć, że predykcyjne UR może znacząco zmniejszyć awaryjność maszyn, ale nie jest nieomylne. Niestety, niezależnie od tego, czy chodzi o człowieka, czy maszynę, niektóre awarie są prawie niemożliwe do przewidzenia. Co więcej, wiedza o tym, że maszyna ulegnie awarii jest bardzo pomocna dla producenta. Jeszcze ważniejsze od wiedzy o zbliżającej się awarii jest poznanie jej przyczyn.
To właśnie odróżnia podstawowy program predykcyjnego UR od programu dojrzałego. Gdy producent wie, dlaczego tak się dzieje, może dowiedzieć się, gdzie wymagane są środki zapobiegawcze. Poprzez ciągłe monitorowanie i ulepszanie modeli ML, producenci mogą znacznie zwiększyć ich dokładność i skrócić czas przestojów.
Stawianie czoła faktom dzięki predykcyjnemu utrzymaniu ruchu
Wiele mitów związanych z predykcyjnym UR ma wspólne podłoże: predykcyjne UR jest łatwe. Prawda jest taka, że wstępna praca związana z pomyślną instalacją i utrzymaniem technologii predykcyjnego UR może sprawić, że reszta procesu produkcyjnego będzie wydawać się łatwiejsza, ponieważ istnieje mniejsze zapotrzebowanie na środki reakcyjne. Po wdrożeniu technologii AI w hali produkcyjnej, na wszystkich urządzeniach zarządzających można zainstalować aplikację dynamicznej przestrzeni roboczej. W ten sposób, bez względu na to, czy kierownik zakładu pracuje przy biurku, czy spaceruje po hali produkcyjnej, będzie automatycznie otrzymywać alerty i będzie mógł wyświetlać pulpity nawigacyjne i raporty, aby szybko reagować. Widoczność w czasie rzeczywistym i praktyczne dane z całej hali produkcyjnej pozwalają kierownikowi zakładu podejmować terminowe i świadome decyzje, ucząc się na podstawie wcześniejszych wzorców.
