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Q:
Comment l'apprentissage par machine peut-il aider les processus de maintenance, de réparation et de révision (MRO)?
UNE:
L'apprentissage automatique peut aider à la maintenance prédictive et régulière, ainsi qu'aux processus de maintenance générale, de réparation et de révision (MRO) que les entreprises utilisent pour gérer et préserver leurs actifs, tels que les véhicules, les équipements et autres éléments utiles.
En général, les plans de maintenance, de réparation et de révision structurés bénéficient de toutes sortes de pratiques d’agrégation et d’analyse de données. L'apprentissage automatique est à la base de nombreux nouveaux outils et plates-formes qui traitent de problèmes spécifiques de MRO afin d'aider les entreprises à innover et à rendre la maintenance globale plus efficace et plus efficiente.
L’apprentissage automatique contribue au MRO en établissant une précision prédictive.
Un article de Forbes, "10 façons dont l'apprentissage automatique révolutionne la fabrication", parle de l'amélioration de la maintenance grâce à une précision plus prédictive des pièces et des 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 davantage de renseignements commerciaux dans le domaine de la maintenance. Cela augmentera la capacité des processus de maintenance, de réparation et de révision, et favorisera une maintenance prédictive plus proactive, ainsi qu'une meilleure maintenance régulière régulière et une efficacité opérationnelle accrue - par exemple, disposer des processus appropriés pour effectuer la maintenance programmée et disposer d'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 de MRO reposent sur des stocks de pièces et de produits permettant une maintenance efficace. Par exemple, les entreprises garderont certaines quantités et quantités de pièces et de pièces en stock pour un parc de véhicules, telles que des commandes groupées de plaquettes de frein et de sabots de frein, de filtres à huile ou de tout autre élément couramment utilisé pour la maintenance régulière ou prédictive.
Comme chacun peut l'imaginer, la gestion de ces stocks est une affaire complexe. Où se trouvent les stocks, comment ils sont étiquetés et quand ils sont appliqués à un système de maintenance, de réparation et de révision, cela fait une différence. Il en va de même pour l’application de processus d’apprentissage automatique susceptibles d’améliorer la gestion des inventaires MRO ou de résoudre les problèmes liés à ces inventaires. Données manquantes peuvent jeter une clé dans un processus métier. L'apprentissage automatique peut chercher à sécuriser ces données et à apporter des analyses et des processus plus cohérents à la table. Cela 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 utiliser un nombre quelconque d'autres mesures, points de repère et indicateurs pour rationaliser un processus de maintenance, de réparation et de révision et en améliorer le fonctionnement.
À un niveau très 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 traiter des données complexes qui offrent une 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 et l'analyse techniques à long terme.