Зміст
Q:
Як машинне навчання може допомогти у процесі обслуговування, ремонту та капітального ремонту (MRO)?
A:
Машинне навчання може допомогти як передбачуваним, так і регулярним технічним обслуговуванням, а також загальним процесом технічного обслуговування, ремонту та капітального ремонту (МРО), які компанії використовують для підтримки та збереження своїх активів, таких як транспортні засоби, обладнання та інші корисні товари.
Загалом, структуровані плани з обслуговування, ремонту та капітального ремонту виграють від різного роду методів агрегації та аналізу даних. Машинне навчання приводить багато нових інструментів та платформ, які працюють над конкретними проблемами MRO, щоб допомогти компаніям впроваджувати інновації та робити загальне обслуговування більш ефективним та ефективним.
Одним із ключових способів, яким машинне навчання допомагає з MRO, є побудова точності прогнозування.
Стаття Forbes "10 способів машинного навчання перетворює виробництво" розповідає про поліпшення технічного обслуговування за рахунок більш точної прогнозованості щодо деталей та компонентів. Ідея полягає в тому, що, інтегруючи дані з баз даних та інших джерел, системи машинного навчання можуть запропонувати компаніям більше бізнес-аналітики на арені обслуговування. Це, в свою чергу, додасть можливості для процесів технічного обслуговування, ремонту та капітального ремонту, а також сприятиме більш активному передбачуваному обслуговуванню, а також покращить регулярне планове технічне обслуговування та експлуатаційну ефективність - наприклад, правильні процеси для планового технічного обслуговування та наявність більш надійною системою звітування про те, що вже зроблено.
Машинне навчання також може бути застосоване до обслуговування, ремонту та капітального ремонту товарно-матеріальних цінностей. Процеси МРО покладаються на запаси частин і виробів, які підтримуватимуть ефективне обслуговування. Наприклад, компанії зберігатимуть певну кількість та кількість деталей та деталей для парку автомобілів, наприклад, масові замовлення гальмівних колодок та гальмівних колодок, масляних фільтрів чи іншого, що зазвичай застосовується для регулярного чи передбачуваного обслуговування.
Поводження з цими товарно-матеріальними запасами, як ніхто міг уявити, є складною справою. Де знаходяться товарні запаси, як вони маркуються та коли вони застосовуються до системи технічного обслуговування, ремонту та капітального ремонту, мають значення. Так само застосовується процес машинного навчання, який може покращити обробку запасів МРО або вирішити проблеми, пов’язані з цими запасами. Відсутні дані можуть кинути гайковий ключ у бізнес-процесі. Машинне навчання може прагнути забезпечити ці дані та внести в таблицю більш послідовний аналіз та процеси. Це також може допомогти визначити такі фактори, як витрати на оплату праці, або додати розвідку про середній час між відмовами, або працювати з будь-якою кількістю інших показників, орієнтирів та показників, щоб упорядкувати процес обслуговування, ремонту та капітального ремонту та покращити його роботу.
На дуже базовому та фундаментальному рівні підхід машинного навчання додає певні переваги - перевагу використання більшої кількості прогнозних змінних для створення кращої бізнес-аналітики. Її сила полягає в її спритності та спроможності обробляти складні дані, що забезпечують прозорість для всіляких елементів технічного обслуговування, від інвентаризації деталей до управління роботою до довгострокового проектування та інженерного аналізу.