AI 如何实现 0% 的计划外停机

计划外停机是一个价值数百万美元的问题。生产或运营期间的意外停机平均会导致组织每次损失 200 万美元（170 万欧元），并且 82% 的公司每三年至少经历一次计划外停机（根据 Aberdeen 研究 ).

Samotics 首席执行官 Jasper Hoogeweegen 表示，每次停电都会带来生产时间损失、产品损坏、额外人工成本和更换零件紧急订单的风险，因此费用会迅速增加也就不足为奇了。 .

考虑到对客户信心的损害以及系统故障和运行效率低下对健康和安全的影响，很明显，计划外停机时间会演变成一个比成本更大的问题。

直到最近，最大限度地减少停机时间的方法主要集中在无效或低效的被动和预防策略上。反复对维护问题做出反应 从长远来看，它们发生后是不可持续的。同时，看时间并试图预防故障的预防策略通常会导致对健康设备进行不必要的检查，而无论进行了多少预防性维护，多达 85% 的设备都可能随机出现故障。

当您考虑到 72% 的组织将实现零计划外停机作为高度优先事项时，这一切都与理想情况形成了主要矛盾。减少猜测将是消除所有意外故障的关键。

停机时间下载

数以亿计的资产构成了工业经济的跳动心脏；电动机、泵、风扇、搅拌机、滚筒、阀门……不胜枚举。全球各地的组织，从水管理和能源到化工和钢铁等各个行业，都越来越多地转向实时监控机器健康状况，以尽可能消除计划外停机。

所有机器故障和故障都有一个根源。数据是提前发现故障迹象并在方便的时间修复故障的关键，以免它们带来更大的挑战。这需要需要全天候获取和处理的大量数据。物联网时代使获取这些数据成为可能，但对 PB 级数据所需的分析量远远超出了人类的能力。

这就是人工智能的用武之地。

修复维护方法

人工智能在资产健康监测方面的潜力在其发展的早期就得到了认可。人工智能是传统被动和预防策略的一种受欢迎的替代方案，它为组织提供了可操作的见解和一种方法，不仅可以简单地修复和预防，还可以预测何时可能发生挑战和失败。

与人类分析师不同，人工智能可以近乎实时地、不间断地处理大量传入的机器数据。仅使用几周的数据，人工智能就可以构建机器健康状况的真实图片。从这个基线模型中，它能够建立和检测故障的触发器或“指纹”，即指示特定类型损坏的行为模式。

这个相同的基线模型会发现与机器正常行为的偏差，这些偏差表明操作效率低下。由于电动机通常是工业组织中最大的单一电力消费者，因此解决这些低效率问题可以显着降低成本并最大程度地减少对环境的影响。

行动而不是反应——新常态

与所有基于人工智能的技术一样，它们只会随着时间的推移变得更加智能。过去的数据库越大，软件就越能学习并提高其准确性。人工智能现已成为减少计划外停机时间的宝贵工具，全球各行各业的数以千计资产已经从中受益。

领先的解决方案能够提前五个月检测 90% 以上的故障。随着快速创新的出现，我们正在稳步迈向未来，0% 的计划外停机将成为新常态。

随着人工智能鼓励世界各地的组织采取行动而不是做出反应，它还带来了重大且受欢迎的文化转变。随着经验丰富的维护专业人员日益短缺，基于人工智能的技术可以将他们的工作从在生产现场四处巡视转变为在最需要的地方应用他们的专业知识。

授权组织采取主动维护方法是一个良性循环。随着数据的增加，系统变得更加智能，使组织能够更快地采取行动，从而从计划外停机和低效资产中节省更多。对于世界各地的组织而言，采取控制措施并采取行动将使意外维护问题造成的中断成为过去。

作者是 Samotics 的 CEO Jasper Hoogeweegen .