65 / 80 AMNYTT NR . 7 2024
Kunstig intelligens og Prediktivt vedlikehold Kombinasjonen av kunstig intelligens ( KI ) og prediktivt vedlikehold er en av de mest spennende trendene innen industriell automatisering . Kombinasjon av disse to teknologiene kan samarbeide for å optimalisere produksjonsprosesser og redusere nedetid . Kunstig intelligens , spesielt maskinlæring , spiller en sentral rolle i å gjøre prediktivt vedlikehold mer nøyaktig og effektivt . Her er noen måter KI kan brukes :
• Dataanalyse : KI-algoritmer kan analysere store mengder data fra sensorer , loggbøker og historiske vedlikeholdsdata for å identifisere mønstre og avvik som indikerer mulige feil .
• Feilanalyse : KI-modeller kan trenes til å gjenkjenne spesifikke feilsignaturer , slik at de kan forutsi ulike typer feil med høyere nøyaktighet .
• Tilpasning : KI-systemer kan tilpasse seg endringer i produksjonsmiljøet og utstyrets ytelse over tid , noe som gjør dem mer robuste og pålitelige .
• Optimalisering : KI kan brukes til å optimalisere vedlikeholdsplaner ved å vurdere faktorer som kostnader , tilgjengelighet av reservedeler og produksjonskrav .
Det har de siste to til tre årene blitt stadig flere utstillere som viser løsninger for prediktivt vedlikehold . Kommunikasjon fra felt til analyseverktøy , som ofte finnes i skyløsninger , er helt avgjørende . Standarder som OPC UA og MQTT spiller en stor rolle i denne utviklingen .