Q:
Comment l'apprentissage automatique peut-il aider les processus de maintenance, de réparation et de révision (MRO)?
UNE:L'apprentissage automatique peut aider à la fois à la maintenance prédictive et régulière, ainsi qu'aux processus généraux de maintenance, de réparation et de révision (MRO) que les entreprises utilisent pour prendre en charge et préserver leurs actifs, tels que les véhicules, les équipements et autres articles utiles.
En général, les plans structurés de maintenance, de réparation et de révision bénéficient de toutes sortes de pratiques d'agrégation et d'analyse des données. L'apprentissage automatique est le moteur de nombreux nouveaux outils et plates-formes qui fonctionnent sur des problèmes MRO spécifiques pour aider les entreprises à innover et à rendre la maintenance globale plus efficace et plus efficiente.
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L'un des principaux moyens par lesquels le machine learning contribue à la MRO consiste à créer une précision prédictive.
Un article de Forbes, «10 Ways Machine Learning Is Revolutionizing Manufacturing», parle de l'amélioration de la maintenance grâce à une précision plus prédictive des pièces et composants. L'idée est qu'en intégrant des données provenant de bases de données et d'autres sources, les systèmes d'apprentissage automatique peuvent offrir aux entreprises plus de business intelligence dans le domaine de la maintenance. Cela, à son tour, ajoutera des capacités aux processus de maintenance, de réparation et de révision, et favorisera une maintenance prédictive plus proactive, ainsi qu'une meilleure maintenance régulière planifiée et une efficacité opérationnelle - par exemple, avoir les bons processus en place pour effectuer la maintenance programmée, et avoir un un système de rapport plus robuste pour ce qui a déjà été fait.
L'apprentissage automatique peut également être appliqué à un inventaire de maintenance, de réparation et de révision. Les processus MRO reposent sur des inventaires de pièces et de produits qui soutiendront une maintenance efficace. Par exemple, les entreprises conserveront certaines quantités et certains nombres de pièces et pièces pour un parc de véhicules, tels que des commandes en gros de plaquettes de frein et de sabots de frein, de filtres à huile ou de tout autre élément couramment appliqué à la maintenance régulière ou prédictive.
La gestion de ces inventaires est, comme chacun pourrait l'imaginer, une affaire complexe. Où se trouvent les inventaires, comment ils sont étiquetés et quand ils sont appliqués à un système de maintenance, de réparation et de révision fait la différence. Il en va de même de l'application de processus d'apprentissage automatique qui peuvent améliorer la gestion des inventaires MRO ou résoudre les problèmes liés à ces inventaires. Les données manquantes peuvent jeter une clé dans un processus métier. L'apprentissage automatique peut chercher à sécuriser ces données et à apporter une analyse et des processus plus cohérents à la table. Il peut également aider à déterminer des facteurs tels que les coûts de main-d'œuvre, ou à ajouter des informations sur le temps moyen entre les pannes, ou à travailler avec un certain nombre d'autres mesures, repères et indicateurs pour rationaliser un processus de maintenance, de réparation et de révision et le rendre plus efficace.
À un niveau très basique et fondamental, une approche d'apprentissage automatique ajoute certains avantages - l'avantage de gérer un plus grand nombre de variables prédictives pour créer une meilleure intelligence d'affaires. Sa force réside dans son agilité et sa capacité à gérer les données complexes qui assurent la transparence sur toutes sortes d'éléments de maintenance, des inventaires de pièces à la gestion de la main-d'œuvre en passant par la conception à long terme et l'analyse technique.
