چگونه می‌توانید از هوش مصنوعی برای بهبود استراتژی نگهداری و تعمیرات خود استفاده کنید؟

تیم‌های نگهداری صنعتی می‌توانند از هوش مصنوعی بهره‌برده و عملیات و بهینه‌سازی برنامه‌های نگهداری و تعمیرات خودرا بهبود بخشند. بر اساس یک نظرسنجی جدید، ۸۰ درصد از مدیران عامل تولید صنعتی قصد سرمایه‌گذاری در زمینه هوش مصنوعی را دارند. هرچند که پیاده‌سازی هوش مصنوعی ممکن است چالش‌هایی را ایجاد کند، اما تیم‌های نگهداری که این فناوری را به زودی انتخاب نکنند، ممکن است با مشکلات بزرگی در رقابت با رقبا مواجه شوند. در این مقاله، پنج راه برای بهینه‌سازی استراتژی نگهداری و تعمیرات بااستفاده از هوش مصنوعی مورد بررسی قرار می‌گیرد.

نگهداری پیشگیرانه با استفاده از هوش مصنوعی

نگهداری پیش‌بینی شده یک رویکرد پیشگیرانه است که از فناوری سنسور و تحلیل داده‌ها برای پیش‌بینی خرابی‌ها و پشتیبانی از برنامه‌ریزی نگهداری پویا استفاده می‌کند. استراتژی نگهداری پیش‌بینی شده به تیم‌ها کمک می‌کند تا فعالیت‌های نگهداری خود را بر روی تجهیزات و دارایی‌هایی که در معرض خطر خرابی قرار دارند متمرکز کرده و از هزینه‌های ناگهانی نگهداری و تعمیرات جلوگیری کنند.

برای نگهداری پیش‌بینی شده، داده‌ها بسیار حائز اهمیت هستند. ابتدا، تکنسین‌ها ابزارهای نظارتی اینترنت صنعتی اشیاء را برای تجهیزات خود فعال می‌کنند تا داده‌های مربوط به ارتعاشات، دما، فشار و دیگر اطلاعات وضعیت تجهیزات را جمع‌آوری کنند. سپس تیم‌های نگهداری این داده‌ها را تحلیل می‌کنند تا الگوها یا روندهایی که نشانگر خرابی‌های پتانسیلی تجهیزات است را شناسایی کنند و برنامه‌های نگهداری پویا را ایجاد کنند. برای مثال، تجزیه و تحلیل داده‌های نگهداری تاریخی ممکن است نشان دهد که افزایش سطح ارتعاشات تجهیزات بالاتر از حداقلی مشخص به خرابی منجر خواهد شد. با استفاده از این بینش، تیم نگهداری می‌تواند داده‌های زمان واقعی را بررسی کرده و نیازهای نگهداری بر اساس شرایط تجهیزات تشخیص دهند و به موقع کارهای نگهداری را برنامه ریزی کنند.

الگوریتم‌های هوش مصنوعی و یادگیری ماشین بهبود دقت مدل‌های پیش‌بینی را که برای برنامه‌های نگهداری پیش‌بینی استفاده می‌شوند، افزایش می‌دهند. هر چه بیشتر داده‌ها توسط این الگوریتم‌ها تحلیل شوند، تحلیل‌های پیش‌بینی دقیق‌تر می‌شوند. هوش مصنوعی می‌تواند ده مشکل را در یک دقیقه حل کند، در حالی که ذهن انسان فقط می‌تواند یک مشکل را در پنج دقیقه حل کند. با پیش‌بینی‌های بهتر و دقیق‌تر، تیم‌های نگهداری می‌توانند با کاهش کارهای تکراری، کاهش زمان توقف غیربرنامه‌ریزی را فراهم کرده و از طریق بهینه‌سازی‌ها، صرفه‌جویی در هزینه‌ها را ایجاد کنند.

تشخیص ناهنجاری مبتنی بر هوش مصنوعی

استراتژی‌های نگهداری که از داده‌ها بهره می‌برند، مانند نگهداری مبتنی بر وضعیت یا پیش‌بینی، تنها در صورتی موثر هستند که داده‌های استفاده شده در آنها کیفیت مناسبی داشته باشند. اشتباهات در داده‌ها می‌توانند کارآیی این رویکردها را تهدید کنند، زیرا ممکن است منجر به توصیه‌ها و پیش‌بینی‌های نادرست شوند که می‌تواند برنامه نگهداری تیم شما را بهم بریزد. چون تیم‌های نگهداری اغلب داده‌های دارایی را به صورت دستی جمع‌آوری می‌کنند و زمان یا دسترسی کافی برای مقایسه خواندن‌های فعلی با داده‌های تاریخی را ندارند، احتمال وجود ناهماهنگی‌ها و اشتباهات در داده‌ها افزایش می‌یابد.

تشخیص ناهنجاری با استفاده از هوش مصنوعی می‌تواند به شما کمک کند تا کیفیت و اعتبار مجموعه داده‌تان را حفظ کنید. مدل‌های هوش مصنوعی که با داده‌های تاریخی آموزش دیده‌اند، می‌توانند به طور خودکار خواندن‌ها یا رکوردهای نامعمول را شناسایی کرده و به تکنیسین ها هشدار دهند تا قبل از تکمیل ورودی داده، آن‌ها را بررسی کنند. با استفاده از تشخیص ناهنجاری، تیم‌های نگهداری می‌توانند ناهماهنگی‌ها و اشتباهات در داده‌ها را کاهش داده و کیفیت و خروجی مدل‌های هوش مصنوعی خود را بهبود بخشند.

مدیریت خودکار موجودی

مدیریت موثر موجودی از جمله عناصر حیاتی در هر استراتژی نگهداری است. فرض کنید که برنامه‌های نگهداری را زمان‌بندی کرده‌اید، اما متاسفانه تکنسین‌ها نمی‌توانند آن‌ها را اجرا کنند چرا که ابزارهای لازم یا قطعات یدکی مناسب را در اختیار ندارند. با توجه به مشکلات موجود در زنجیره تأمین و افزایش هزینه‌ی مواد اولیه، خرید ابزارها و قطعات یدکی مناسب ممکن است مسئله‌ای پیچیده و پرهزینه باشد. در حالی که به نظر می رسد ذخیره‌سازی موجودی راهکاری آشکار برای پیشگیری از کمبود ناگهانی مواد است، اما چالش‌هایی که به همراه دارد، از جمله هزینه‌های حمل و نگهداری که هزینه‌های عملیاتی را افزایش می‌دهد و بر روی سودآوری شرکت‌ها تاثیر میگذارد.

سیستم‌های هوش مصنوعی می‌توانند با تجزیه و تحلیل داده‌های تاریخی و لحظه‌ای مربوط به تجهیزات، موجودی و خریدها، به تیم‌های نگهداری کمک کنند تا سطح موجودی بهینه را حفظ کنند. این سیستم‌ها قادرند الگوهای مصرف قطعات و تاریخچه خرید شما را شناسایی کرده و توصیه‌هایی برای زمانی که نیاز به تأمین مجدد قطعات دارید، ارائه دهند. هنگامی که این سیستم ها به درستی پیکربندی شوند، می‌توانند خریدهای لازم را برای تیم شما انجام دهند تا سطح موجودی بهینه را حفظ کرده و فرآیند مدیریت موجودی را به صورت خودکار انجام دهند.

روش‌های عملیات استاندارد تولید شده توسط هوش مصنوعی

تدابیر نگهداری موثر و پیوسته، بر اساس استانداردسازی استوار است که اطمینان حاصل می‌کند تکنسین‌ها هر بار به درستی کار را انجام دهند. تیم‌های نگهداری معمولاً از روش‌های عملیات استاندارد (standard operating procedures) استفاده می‌کنند ، فرآیندهای گام به گام و تکرارپذیر برای وظایف روزمره که به عنوان مستندات برای تکنسین‌ها عمل می‌کنند ، تا راهنمایی‌های استاندارد برای انجام هر وظیفه نگهداری را تعیین کرده و یکنواختی و کیفیت کار را تضمین کنند.

اما با توجه به تعداد و تنوع وظایف نگهداری مورد نیاز برای حفظ یک امکانات، ایجاد( standard operating procedures) با جزئیات دقیق برای هر فرآیند ممکن است چالش‌برانگیز باشد. استفاده از قالب‌های عملیات استاندارد عمومی و تطبیق آنها برای برآورده کردن نیازهای شما می‌تواند به تیم‌های نگهداری کمک کند تا کارها را سریع‌تر انجام دهند. با این حال، این فرآیند هنوز نیاز به تنظیم دستی دارد و کار آن می‌تواند افزایش پیدا کند اگر شما صدها یا هزاران روش و فرآیند داشته باشید.

با استفاده از هوش مصنوعی تولیدی (Generative artificial intelligence)، شما می‌توانید به طور خودکار ( standard operating procedures) های سفارشی شده را با ارائه جزئیات درباره امکانات، تجهیزات و فرآیندهای خود ایجاد کنید. یک‌بار آموزش داده شده، این مدل‌های GenAI می‌توانند روش‌های مورد نیاز را با یک پرس و جو ساده، درخواست یا اسنادی که مانند پی‌دی‌اف‌ها، کتب و تصاویر بارگذاری شده است، ایجاد کنند.

پردازش پیشرفته صدا

استفاده از تایپ یا دست‌نویسی برای پر کردن فیلدهای مورد نیاز، روشی محدود کننده برای کارگران در خط تولیداست. زمانی که در محل کار هستید و به وقوع پیوستن حوادث را تجربه می‌کنید، اغلب زمان و فضای لازم برای دستیابی به اطلاعات مورد نیاز نیست. این موضوع باعث کاهش سرعت ارتباط و کاهش سطح داده‌های مرتبط با هر سفارش کار می‌شود.

با استفاده از ترجمه‌های صوتی با استفاده از هوش مصنوعی، تکنسین‌ها می‌توانند به راحتی یک یادداشت صوتی ضبط کنند تا خودکار فیلدهای مورد نیاز را پر کنند و هر گونه زمینه‌ای لازم را به سفارش کار اضافه کنند. الگوریتم‌های هوش مصنوعی به‌صورت خودکار الگوهای سخنرانی پیچیده را تفسیر می‌کنند و زمینه مکالمه را تجزیه و تحلیل می‌کنند تا ترجمه دقیقی از ضبط ایجاد کنند. مدل‌های هوش مصنوعی آموزش‌دیده ویژه می‌توانند اصطلاحات و واژگان تخصصی را با دقت ترجمه کنند.

بهبود ارتباطات و به‌اشتراک‌گذاری اطلاعات به تیم‌های نگهداری کمک می‌کند تا سریعتر خطاهای احتمالی را شناسایی کنند، زمان لازم برای رفع خرابی‌ها را کاهش دهند و همکاری بین اعضای تیم را افزایش دهند.

موانع در استفاده از هوش مصنوعی در نگهداری و تعمیرات تجهیزات

کیفیت نامناسب داده

زمانی که داده‌های نامناسب وارد سیستم می‌شود، نتایج نیز مناسب نخواهد بود. مدل‌های هوش مصنوعی برای ارائه پیش‌بینی‌ها و توصیه‌های دقیق به داده‌ها وابسته‌اند. وقتی که داده‌های استفاده شده برای آموزش و اجرای الگوریتم‌های هوش مصنوعی دچار اشتباهات، خطاها و یا عدم توافق باشد، قابلیت اعتماد و کارایی سیستم مختل می‌شود. داده‌های نادرست و ناقص ممکن است منجر به نتایج گمراه‌کننده، توصیه‌های نادرست و نتایج تبعیض‌آمیز شود که اعتماد تصمیم‌گیران را در تحلیل داده‌ها تضعیف می‌کند. این داده‌ها همچنین ریسک‌های زیادی را به همراه دارند، زیرا پیش‌بینی‌های نادرست ممکن است منجر به تصمیمات نامناسب در حوزه نگهداری، عدم رعایت مقررات و کاهش زمان عملیاتی تجهیزات شود. علاوه بر این، برطرف کردن مشکلات کیفیت داده معمولاً نیاز به زمان، تلاش و منابع قابل توجهی دارد که می‌تواند به هزینه‌های ادغام هوش مصنوعی اضافه شود.

برای مقابله با کیفیت نامناسب داده، تیم‌های نگهداری باید رویکردهای مدیریت داده‌های قوی را پیاده کنند و الگوهای استاندارد برای ثبت داده را به طور ساده برای کارگران میدانی فراهم کنند. این شامل بررسی‌های داده منظم برای شناسایی و رفع نواحی عجیب‌گریزی مانند رکوردهای تکراری، مقادیر گم‌شده و نقاط ناهماهنگی است. تیم‌ها همچنین باید در ابزارها و نرم‌افزارهای کیفیت داده سرمایه‌گذاری کنند تا فرآیندهای تمیز کردن، اعتبارسنجی و غنی‌سازی داده را به صورت خودکار انجام دهند. بیشتر از همه، باید بر روی آموزش و آگاهی کارکنان تمرکز کرد تا اطمینان حاصل شود که تمام اعضای تیم اهمیت کیفیت داده و نقش خود در حفظ آن را درک کرده‌اند. با رویکرد سیستماتیک به کیفیت داده، تیم‌های نگهداری می‌توانند توانایی‌های کامل هوش مصنوعی را باز کنند، تصمیمات دقیق‌تری اتخاذ کنند و به راه‌حل‌های مبتنی بر هوش مصنوعی اعتماد بیشتری برسانند.

داده‌های متمرکز

داده‌هایی که در انواع مختلف و در بخش‌ها و مکان‌های متفاوت در سراسر سازمان قرار دارند، یک مانع مهم برای گسترش استفاده از هوش مصنوعی محسوب می‌شوند. مدل‌های هوش مصنوعی نیازمند حجم زیادی از داده‌های با کیفیت برای آموزش هستند، و هنگامی که این داده‌ها در دسترس نباشند یا ناقص باشند، تاثیر منفی بر عملکرد این مدل‌ها خواهد داشت. داده‌های متمرکز ممکن است منجر به تکرار اطلاعات شوند که باعث مشکلاتی در حفظ کیفیت و یکپارچگی داده‌ها در سازمان می‌شود. این چالش به ویژه در سازمان‌های بزرگ که داده‌ها در فرمت‌ها و مکان‌های متفاوت ذخیره می‌شوند، بسیار مهم است.

برای مقابله با چالش‌های مربوط به داده‌های متمرکز، تیم‌های نگهداری باید سعی کنند تا داده‌ها را از منابع مختلف جمع‌آوری و در یک مخزن متمرکز مانند یک CMMS یا انبار داده تجمیع کنند. این کار امکان استانداردسازی و دسترسی آسان به داده‌ها را برای آموزش و تحلیل فراهم می‌کند. همچنین، تیم‌ها باید در ابزارها و پلتفرم‌های یکپارچه‌سازی داده سرمایه‌گذاری کنند تا فرآیند ادغام داده‌ها را ساده و موثر کنند و از راه حل‌های متمرکز بهره‌مند شوند.

ادغام سیستم‌های قدیمی

بسیاری از تیم‌های نگهداری با سیستم‌های قدیمی که به‌راحتی با فناوری‌های هوش مصنوعی سازگار نیستند، فعالیت می‌کنند. این مسئله به ویژه توسط این سیستم‌های قدیمی که معمولاً داده‌ها و فرآیندهای اساسی دارایی را در خود جای می‌دهند و مدل‌های هوش مصنوعی به آن‌ها نیاز دارند، تشدید می‌شود. پیچیدگی ادغام سیستم‌های قدیمی با فناوری‌های هوش مصنوعی، خطر اختلال در سیستم، و هزینه‌های بالای مرتبط با اطمینان از انجام یک انتقال مسلسل می‌تواند باعث نگرانی تیم‌ها درباره معرفی فناوری‌های هوش مصنوعی به پشته فناوری خود شود.

اگر تیم‌های شما با سیستم‌های قدیمی عمل می‌کنند، بهتر است به‌صورت مرحله‌ای به ادغام هوش مصنوعی در عملیات خود بپردازید. ابتدا با تیم فناوری اطلاعات همکاری کنید و یک بررسی جامع از سیستم‌ها را انجام دهید تا وضعیت فعلی فناوری‌ها را درک کنید. مناطق استراتژیک برای نوین‌سازی و ادغام را بر اساس ارزش استراتژیک و بازگشت سریع مشخص کنید. این فرآیند ممکن است شامل استفاده از نرم‌افزارهای واسط یا دروازه‌های API برای پل کردن فاصله بین سیستم‌های هوش مصنوعی و برنامه‌های قدیمی شود.

علاوه بر این، سازمان‌ها ممکن است در نظر بگیرند اجزای قدیمی را با راهکارهای مدرن و انعطاف‌پذیرتر به صورت مرحله‌ای تغییر دهند. مهم است که در یک تیم با تخصص در هر دو حوزه هوش مصنوعی و سیستم‌های قدیمی سرمایه‌گذاری کنید تا اطمینان حاصل شود که پروژه‌های ادغام به طور صحیح پیش می‌روند. با اقدام به این‌گونه، شرکت‌ها می‌توانند به تدریج هوش مصنوعی را در عملیات خود معرفی کرده و همزمان با کاهش اختلالات در سیستم‌های قدیمی، بهره‌وری و رقابت‌پذیری خود را افزایش دهند.

کمبود منابع

یافتن منابع مناسب، از نظر مالی، فنی یا انسانی، برای اجرای صحیح سیستم‌های هوش مصنوعی می‌تواند یک مانع قابل توجه برای پذیرش باشد. اجرای برنامه‌های هوش مصنوعی معمولاً نیازمند سرمایه‌گذاری مالی قابل توجهی در ابتدا است تا تجهیزات، نرم‌افزارها و تخصص‌های مناسب تهیه شود. کمبود کارشناسان ماهر هوش مصنوعی به همراه تقاضای بالا، می‌تواند منجر به رقابت شدید و افزایش هزینه استخدام حرفه‌ایان هوش مصنوعی شود و به شرکت‌ها دشواری در جذب استعداد مناسب برای رهبری طرح‌های هوش مصنوعی بیانجامد. محدودیت منابع می‌تواند سازمان‌ها را از ادغام هوش مصنوعی بازدارد، به‌ویژه زمانی که با افزایش هزینه‌های سرمایه‌گذاری و مواد، محدودیت‌های بودجه‌ای و محدودیت‌های منابع روبه‌رو هستند.

برای غلبه بر محدودیت منابع، بهتر است با ارائه‌دهندگان خدمات همکاری کنید که قابلیت‌های هوش مصنوعی را آماده به کار بیاورند. اگرچه این راه‌حل‌ها امکانات کاملی برای سفارشی‌سازی ندارند، تیم شما قادر خواهد بود تا به قدرت هوش مصنوعی دسترسی پیدا کند بدون اینکه نیاز به منابع داخلی قابل توجهی داشته باشد. این رویکرد زمان و پول شما را صرفه‌جویی می‌کند و شما را در مقابل رقبا که با مشکلات ورودی به راه‌حل‌های مبتنی بر هوش مصنوعی دست و پنجه نرم می‌کنند، برتری می‌دهد.