A prediktív (megelőző) karbantartással azonban előrejelezhető a gépek jövőbeli meghibásodása, ezzel is csökkentve vagy akár teljesen ki is küszöbölve a leállási időszakokat. Ezzel a módszerrel kihasználhatók a különféle új eszközökben – például IoT-szenzorokban – rejlő előnyök. Továbbá eddig nem látott mennyiségű adatot lehet összegyűjteni, a gépi tanulás és a prediktív analitikai eszközök révén pedig számos hasznos következtetés vonható le mindebből.

Monitoring, mérés és prediktív karbantartás

„A prediktív karbantartás mérésen alapul” – fogalmazott Davide Chiaroni, a Schmidt MacArthur Fellowship projektvezetője. Ez a módszer a feltételezések helyett az eszközök állapotának folyamatos monitorozására összpontosít, lehetővé téve ezzel az időben történő beavatkozást.

Míg korábban emberek végezték el a gépek szokásos karbantartását, addig a feltételalapú- és a prediktív karbantartás hatékonyabb módszernek számít.

Előbbi esetében szenzorok jelzik a karbantartás szükségességét. A megelőzés viszont egy lépéssel tovább megy, mivel ennél rendelkezésre állnak olyan modellek, amelyek képesek megjósolni a gépek meghibásodását és az eszközök állapotának alakulását.

Mindez jelentős költségcsökkentést is eredményez, nem beszélve az eszközök ellenőrzésével töltött – sokszor felesleges – időről. Ezenkívül a gépek állapotának valós idejű figyelemmel kísérésével meghosszabbítható annak élettartama.

A Statista kutatási részlegének előrejelzése szerint a kapcsolódó piac nagysága 2024-re elérheti a 23,5 milliárd dollárt, az éves növekedési ráta 2018 és 2024 közötti értékét pedig megközelítőleg 40%-ra teszik.

A gépi tanulás jelentősége

Az IoT-eszközök és -alkalmazások fokozatos elterjedése, a fejlett analitikai megoldások, a mesterséges intelligencia és a gépi tanuláson alapuló technológiák lehetővé teszik a különféle típusú szenzorok ipari gépekbe történő integrálását és az ilyen típusú berendezések hálózatba kapcsolását.

Az összegyűjtött információk alapján a központi rendszer prediktív modelleket dolgoz ki, amelyek biztosítják a karbantartási stratégia optimalizálását.

A megelőző módszer esetén az IoT-szenzorok összesítik az adatokat, a gépi tanuláson alapuló feldolgozás alapján pedig egyértelműen látható, mi igényel javítást. A karbantartás nem feltétlenül igényel gépi tanulást, azonban az összehasonlító önadaptív típus használatához elengedhetetlen. Ez a módszer ugyanis figyelembe veszi a gépek telepítési helyét és az eltérő használatból fakadó jellemzőket is.

A matematikai és a mérnöki modellek ugyanakkor továbbra is nagyon értékesek. Emanuele Fabbiani, az Xtream vezető adatkutatója szerint a legígéretesebbnek a fizikai és mérnöki tudást a gépi tanulási modellezéssel egyesítő hibrid módszer tűnik.

Az üzemeltetési költségek persze már más lapra tartoznak. Ha azonban a gyakorlatot helyesen hajtják végre és megfelelő működési kontextusba helyezik, akkor a költségek jóval alacsonyabbak, mint a váratlan leállások vagy meghibásodások miatti kiadások – hívja fel a figyelmet a szakértő.