Протягом десятиліть стратегії технічного обслуговування дотримувались того ж старого циклу очікування, коли обладнання зламається, виправляє його та сподіваючись, що простої не зашкодять занадто сильно. Профілактичне обслуговування покращує цю модель шляхом планування послуг на основі таких факторів, як години використання, приурочені інтервали та рекомендації виробника. Але навіть так, профілактичні заходи можуть призвести до надмірного обслуговування певних активів, не пропускаючи попереджувальні знаки в інших.
Прогностична аналітика змінює це рівняння. Використовуючи дані в режимі реального часу та вдосконалені алгоритми, підприємства можуть передбачити проблеми, перш ніж вони стануть порушенням.
Перехід від реактивного до прогнозного обслуговування
Реактивне обслуговування дорого. Тільки простої можуть коштувати тисячі доларів щохвилини, залежно від галузі. Профілактичне обслуговування зменшує ризик широкого простою, але все ще покладається на широкі припущення. Згідно з дослідженнями, прогнозне обслуговування може зменшити витрати на обслуговування на 18 до 25%.
З іншого боку, прогнозована аналітика використовує дані в режимі реального часу, зібрані датчиками, щоб створити більш точну картину здоров'я активів. Замість того, щоб здогадуватися, коли частина може провалюватися, прогнозована аналітика обчислює ймовірності та викликає ранні сповіщення.
Авіакомпанія регулярно використовує прогнозну аналітику для моніторингу життєво важливих аспектів, включаючи продуктивність двигуна та спостереження за аномаліями, що може бути ознакою зносу. Чим вище ставки, тим важливіше використовувати цей тип системи.
Дані – це нова валюта технічного обслуговування
Прогностична аналітика вимагає роботи даних. Ця інформація походить від показань датчиків, історичних записів, факторів навколишнього середовища та моделей використання. Чим точніші дані, тим точніші прогнози. Ось чому команди управління флотом використовують програмне забезпечення для управління технічним обслуговуванням активів. Він забезпечує платформу, необхідну для зйомки даних та генерування діючих даних.
Наприклад, Cetaris широко писав про те, як для обслуговування флоту використовується прогнозна аналітика. Вони пояснюють, як програмне забезпечення може виявити ризики раніше, що призводить до більш високої відповідності та скорочення простоїв. Прогностична аналітика перетворює сирі числа на розуміння, а при інтеграції в робочі процеси в технічному обслуговуванні організації можуть виявити ризики набагато раніше.
Це прекрасний приклад того, як прогнозна аналітика перетворює технічне обслуговування на завдання, яке сприяє ефективності, а не просто вартістю.
Це не лише для виробництва
Хоча очевидно, що виробнича промисловість виграє від прогнозної аналітики, це стратегія, що інші галузі приймають швидко. Наприклад, логістичні флоти використовують його для прогнозування зривів транспортних засобів, лікарні використовують його для передбачення, коли критичному обладнання знадобиться обслуговування, а енергетичні компанії застосовують передбачувальні інструменти до таких систем, як вітрогенератори та трубопроводи для запобігання катастрофічних відключення.
Кожна галузь, яка використовує вигоди від обслуговування прогнозування від скорочення простоїв, покращеної безпеки, кращої відповідності та задоволеності клієнтів.
Прогностична аналітика економить гроші
Використання прогнозної аналітики може заощадити багато грошей. Наприклад, організації можуть уникнути непотрібних замін і скоротити години праці, витрачені на непотрібні перевірки. Найголовніше, що це може запобігти великим поломкам, які повністю зупиняють операції.
Дослідження McKinsey виявило, що передбачувальне обслуговування може зменшити витрати на 10-40% та скоротити час простою до 50%. Інші звіти встановили, що прогнозні стратегії можуть продовжити термін експлуатації обладнання на 20-40%.
Прогностична аналітика розвивається
Завдяки просуванню AI та машинного навчання, прогнозована аналітика розвивається на краще. Алгоритми AI та машинного навчання можуть проаналізувати закономірності в масивних наборах даних у масштабах, з якими не може впоратися з людьми. З часом, оскільки ці системи продовжують вчитися з нових даних, вони стають ще більш точними. Результат – експоненціально розумніша бізнес -стратегія.
Міркування щодо прийняття прогнозної аналітики
Прийняття прогнозованої аналітики має деякі недоліки. Наприклад, багатьом організаціям важко інтегрувати дані, з'єднуючи свої системи та змусити працівників прийняти нову техніку. Для команд, які звикли до традиційних процедур обслуговування, перехід до нової системи може бути складним завданням. Однак підприємства можуть подолати ці виклики за допомогою викупу лідерства та трохи терпіння.
Оскільки більше ділових активів підключено до IoT та бездротових мереж, прогнозна аналітика стане необхідною для підтримки конкурентоспроможної переваги в будь -якій галузі. Підприємства, які не можуть прийняти цю техніку, будуть випереджені конкуренти, які в повній мірі користуються.
Подолання людського опору
Прогнозування аналітики вимагає зміни мислення. Навіть найкращі інструменти не дадуть результатів, якщо працівники не довіряють даним або не знають, як діяти на ньому. Багато технологій використовуються для традиційних циклів «бігу до відмову», а перехід до прогнозованої моделі вимагає перепідготовки цілих команд, щоб мати впевненість у розумінні AI-керованих.
Це не неможливо, але потрібно зосередити увагу, щоб отримати цю покупку та впровадити його зверху вниз.
Прогностична аналітика перетворює здогадки на передбачення
Прогнозна аналітика доводить, що запобігання простою набагато дешевше, ніж реагувати на неї. Для підприємств, які приймають платформи, які безперешкодно інтегруються в бізнес -операції, майбутнє обслуговування буде набагато ефективнішим.
