Q:
Como o aprendizado de máquina pode ajudar nos processos de manutenção, reparo e revisão (MRO)?
UMA:O aprendizado de máquina pode ajudar na manutenção preditiva e regular e nos processos gerais de manutenção, reparo e revisão (MRO) que as empresas usam para apoiar e preservar seus ativos, como veículos, equipamentos e outros itens úteis.
Em geral, os planos estruturados de manutenção, reparo e revisão se beneficiam de todos os tipos de práticas de análise e agregação de dados. O aprendizado de máquina está impulsionando muitas das novas ferramentas e plataformas que trabalham em problemas específicos de MRO para ajudar as empresas a inovar e tornar a manutenção geral mais eficiente e eficaz.
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Uma das maneiras principais pelas quais o aprendizado de máquina está ajudando com o MRO é criar precisão preditiva.
Um artigo da Forbes, "10 maneiras pelas quais o aprendizado de máquina está revolucionando a manufatura", fala sobre como melhorar a manutenção através de uma precisão mais preditiva em relação às peças e componentes. A idéia é que, integrando dados de bancos de dados e outras fontes, os sistemas de aprendizado de máquina possam oferecer às empresas mais inteligência de negócios na área de manutenção. Isso, por sua vez, aumentará a capacidade de manutenção, reparo e revisão de processos e promoverá uma manutenção preditiva mais proativa, além de melhores manutenções regulares programadas e eficiências operacionais - por exemplo, ter os processos certos para executar a manutenção programada e ter uma sistema de relatórios mais robusto para o que já foi feito.
O aprendizado de máquina também pode ser aplicado a um inventário de manutenção, reparo e revisão geral. Os processos de MRO contam com inventários de peças e produtos que darão suporte à manutenção eficaz. Por exemplo, as empresas manterão determinadas quantidades e números de peças e peças à mão para uma frota de veículos, como pedidos em massa de pastilhas e sapatos de freio, filtros de óleo ou qualquer outra coisa comumente aplicada à manutenção regular ou preditiva.
Lidar com esses inventários é, como qualquer um poderia imaginar, um assunto complexo. Onde estão os estoques, como são rotulados e quando são aplicados a um sistema de manutenção, reparo e revisão faz a diferença. O mesmo acontece com a aplicação de processos de aprendizado de máquina que podem aprimorar o manuseio de inventários de MRO ou resolver problemas relacionados a esses inventários. Dados ausentes podem gerar uma chave inglesa em um processo de negócios. O aprendizado de máquina pode procurar proteger esses dados e trazer análises e processos mais consistentes para a tabela. Também pode ajudar a determinar fatores como custos de mão-de-obra, ou adicionar informações sobre o tempo médio entre falhas, ou trabalhar com qualquer número de outras métricas, benchmarks e indicadores para otimizar um processo de manutenção, reparo e revisão e fazê-lo funcionar melhor.
Em um nível muito básico e fundamental, uma abordagem de aprendizado de máquina adiciona certas vantagens - a vantagem de lidar com um número maior de variáveis preditivas para criar uma melhor inteligência de negócios. Sua força está na agilidade e na capacidade de lidar com dados complexos que fornecem transparência em todos os tipos de elementos de manutenção, desde inventários de peças até gerenciamento de mão de obra, análises de projeto e engenharia de longo prazo.
