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기계 학습이 유지 관리, 수리 및 정밀 검사 (MRO) 프로세스에 어떻게 도움이 될 수 있습니까?
ㅏ:머신 러닝은 예측 및 정기 유지 보수와 회사가 차량, 장비 및 기타 유용한 품목과 같은 자산을 지원하고 보존하기 위해 사용하는 일반 유지 보수, 수리 및 정밀 검사 (MRO) 프로세스 모두에 도움이 될 수 있습니다.
일반적으로 구조화 된 유지 보수, 수리 및 정밀 검사 계획은 모든 종류의 데이터 집계 및 분석 실무로부터 혜택을받습니다. 머신 러닝은 특정 MRO 문제를 해결하는 많은 새로운 도구와 플랫폼을 구동하여 기업이 혁신을 유지하고 전반적인 유지 관리를보다 효율적이고 효과적으로 수행 할 수 있도록 도와줍니다.
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머신 러닝이 MRO를 돕는 주요 방법 중 하나는 예측 정확도를 구축하는 것입니다.
Forbes 기사 인 "기계 학습이 제조를 혁신하는 10 가지 방법"에서는 부품 및 구성 요소와 관련하여보다 정확한 예측을 통해 유지 보수를 개선하는 방법에 대해 설명합니다. 머신 러닝 시스템은 데이터베이스 및 기타 소스의 데이터를 통합함으로써 유지 보수 분야에서 기업에 더 많은 비즈니스 인텔리전스를 제공 할 수 있다는 아이디어입니다. 결과적으로 유지 보수, 수리 및 정밀 검사 프로세스에 기능을 추가하고보다 정기적 인 유지 보수 및 운영 효율성뿐만 아니라보다 사전 예방적인 예측 유지 보수를 촉진 할 수 있습니다. 예를 들어, 예정된 유지 보수를 수행하기위한 적절한 프로세스를 갖추고 있고 이미 수행 된 작업에 대한보다 강력한보고 시스템
기계 학습은 유지 관리, 수리 및 정밀 검사 인벤토리에도 적용 할 수 있습니다. MRO 프로세스는 효과적인 유지 보수를 지원할 부품 및 제품의 재고에 의존합니다. 예를 들어, 회사는 대량의 브레이크 패드 및 브레이크 슈즈, 오일 필터 또는 정기적 또는 예측 유지 보수에 일반적으로 적용되는 것과 같은 차량 차량에 대해 일정량의 부품 및 부품을 보유하고 있습니다.
이 재고를 처리하는 것은 누구나 상상할 수 있듯이 복잡한 일입니다. 재고의 위치, 표시 방법 및 유지 관리, 수리 및 정밀 검사 시스템에 적용될 때 차이가 있습니다. MRO 인벤토리 처리를 향상 시키거나 해당 인벤토리와 관련된 문제를 해결할 수있는 머신 러닝 프로세스의 적용도 마찬가지입니다. 누락 된 데이터는 비즈니스 프로세스에서 렌치를 던질 수 있습니다. 머신 러닝은 데이터를 보호하고보다 일관된 분석 및 프로세스를 테이블에 제공 할 수 있습니다. 또한 인건비와 같은 요인을 결정하거나, 고장 사이의 평균 시간에 지능을 추가하거나, 여러 다른 메트릭, 벤치 마크 및 지표와 함께 유지 보수, 수리 및 정밀 검사 프로세스를 능률화하고 더 잘 작동하도록 도울 수 있습니다.
매우 기본적이고 기본적인 수준에서 머신 러닝 접근법은 특정 이점을 추가합니다. 더 많은 수의 예측 변수를 처리하여 더 나은 비즈니스 인텔리전스를 생성 할 수 있다는 이점이 있습니다. 그것의 장점은 민첩성과 부품 재고에서 노무 관리, 장기 설계 및 엔지니어링 분석에 이르기까지 모든 종류의 유지 보수 요소에 투명성을 제공하는 복잡한 데이터를 처리하는 능력에 있습니다.
