Trong môi trường công nghiệp, việc ngừng hoạt động đột ngột của các máy móc thiết yếu có thể dẫn đến các vấn đề nghiêm trọng như chậm trễ trong xử lý đơn hàng, sản xuất các bộ phận bị lỗi và bị phạt theo hợp đồng. Những vấn đề này trở nên trầm trọng hơn khi khó tìm được phụ tùng thay thế và các hoạt động can thiệp dịch vụ bị trì hoãn, đôi khi kéo dài từ vài giờ đến vài ngày.
Phương pháp bảo trì
Để giảm thiểu những tình huống như vậy, các công ty thường áp dụng phương pháp kiểm tra định kỳ và thay thế các bộ phận dựa trên tuổi thọ sử dụng dự kiến của thiết bị. Những cách tiếp cận chủ động này hợp lý về mặt kinh tế vì chi phí liên quan đến lỗi hệ thống thường cao hơn chi phí phát sinh do thay thế thành phần phòng ngừa.
AI đã cách mạng hóa quy trình này bằng cách cung cấp tốc độ và hiệu quả vượt trội trong việc nhận dạng các điểm bất thường từ luồng dữ liệu máy. Các thuật toán dựa trên trí tuệ nhân tạo có thể phát hiện sớm các dấu hiệu lỗi tiềm ẩn, thường là vài giờ hoặc vài ngày trước khi chúng xảy ra. Việc phát hiện sớm này cho phép thực hiện các biện pháp can thiệp theo kế hoạch, giảm thiểu thời gian ngừng hoạt động ngoài dự kiến và đảm bảo tính liên tục trong sản xuất.
Hệ thống bảo trì dự đoán dựa trên AI
Các hệ thống bảo trì dự đoán dựa trên AI được đào tạo dựa trên dữ liệu lịch sử để xác định các mẫu liên quan đến hành vi bình thường và bất thường của máy. Các hệ thống này hoạt động như cơ chế cảnh báo sớm hiệu quả, thường phát hiện những điểm bất thường trước khi chúng trở nên rõ ràng đối với người vận hành. Khi được tích hợp vào bộ điều khiển máy hoặc Giao diện người máy (HMI), AI có thể truyền đạt trực tiếp các cảnh báo đến người vận hành. Điều này cho phép tắt máy kịp thời và theo kế hoạch để bảo trì cần thiết trong thời gian ít gián đoạn hơn, chẳng hạn như nhà máy ngừng hoạt động vào ban đêm.
MELSOFT MaiLab của Mitsubishi Electric là một ví dụ về giải pháp tiên tiến tận dụng AI để phát hiện sự bất thường. Phần mềm này giảm các yêu cầu về năng lượng tính toán truyền thống liên quan đến phân tích dữ liệu AI và tăng tốc xử lý dữ liệu, tạo điều kiện tích hợp vào môi trường Internet of Things (IIoT) công nghiệp. Bằng cách loại bỏ nhu cầu ghi nhãn dữ liệu ban đầu và sử dụng các nguyên tắc học sâu, MELSOFT MaiLab nâng cao hiệu quả của AI trong việc dự đoán các điểm bất thường của máy.
Tóm lại, việc dự đoán các điểm bất thường bằng AI không chỉ nâng cao độ tin cậy và hiệu quả của hoạt động công nghiệp mà còn mang lại lợi thế chiến lược bằng cách giảm thời gian ngừng hoạt động ngoài dự kiến và các chi phí liên quan. Việc tích hợp AI trong phát hiện sự bất thường đánh dấu một bước tiến đáng kể trong thực hành bảo trì công nghiệp, đảm bảo quy trình sản xuất mượt mà và hiệu quả hơn.
Tìm hiểu thêm về cách dự đoán những điểm bất thường với AI từ các giải pháp Trao quyền của chúng tôi trong link đính kèm: AI được tích hợp vào báo cáo nghiên cứu chuyên sâu về hệ thống chuyên gia: https://emea.mitsubishielectric.com/fa/lp/artificial-intelligence-wp