انقلاب هوش مصنوعی در مدیریت تجهیزات: 9 گام برای تحول

اطلاعات، شریان حیاتی مدیران تجهیزات است که می‌خواهند تجهیزات و ناوگان خود را بهتر مدیریت کرده و کارایی آن‌ها را افزایش دهند. داده‌های ضروری برای انجام این کار از منابع داخلی و خارجی متعددی به دست می‌آیند که در پایگاه‌های داده و نرم‌افزار های خاص ذخیره می‌شوند.

برای دهه‌ها، مدیران تجهیزات، مقدار قابل توجهی از داده‌ها را جمع‌آوری کرده‌اند. داده‌های عملکرد عملیاتی خاص ماشین؛ داده‌های هزینه سرمایه و عملیاتی؛ داده‌های نگهداری، تعمیر و چرخه عمر؛ و انبوهی از اطلاعات مهم دیگر از طریق سیستم‌های تلماتیک، فناوری‌های اینترنت اشیا و از طریق بهره‌برداری از ناوگان به دست آمده است. چالشی که مدیران تجهیزات همچنان با آن مواجه هستند، نه تنها در جمع‌آوری این داده‌ها، بلکه در تبدیل آن‌ها به بینش‌های عملی است که می‌تواند عملکرد ناوگان را بهینه‌سازی کند، خطر و هزینه ها را کاهش دهد.

زمان، کالایی گرانبها برای مدیران تجهیزات است چون باید سریعاً مهم‌ترین داده‌ها را برای هدایت ناوگان خود شناسایی کنند. آن‌ها ممکن است با شناسایی اینکه کدام مجموعه‌های داده برای اداره مؤثر ناوگان ضروری هستند، دست و پنجه نرم کنند زیرا اولویت‌های آن‌ها در طول زمان تغییر می‌کند. آن‌ها می‌دانند که مقدار قابل توجهی از داده‌های قابل اجرا یا باقی‌مانده در دسترس است، اساساً به اندازه‌ای که با زمان، ابزارها و منابع لازم بتوان کارایی عملیاتی ناوگان را افزایش داد.

پیشرفت‌ها در هوش مصنوعی (AI) فرصتی برای متحول کردن شیوه‌های مدیریت تجهیزات ارائه می‌دهد. سیستم‌های مبتنی بر هوش مصنوعی، که به قابلیت‌های تجزیه و تحلیل داده‌های پیشرفته مجهز هستند می‌توانند مجموعه داده‌های عظیم را تجزیه و تحلیل کنند، الگوها را شناسایی کنند و بینش‌های قابل اجرا را با سرعت بی‌سابقه‌ای تولید کنند. این نه تنها چالش‌های فعلی صنعت را برطرف می‌کند، بلکه می‌تواند مدیریت تجهیزات را به عصر جدیدی از بهره‌وری، کارایی و ایمنی سوق دهد.

سیستم‌های هوش مصنوعی در حال گذار از دوران ابتدایی خود به نسل‌های پیشرفته‌تر (GenAI) با قابلیت تجزیه و تحلیل داده‌های عظیم هستند. با سرعت و چنین توسعه‌ای، آن‌ها به زودی به طور کامل در سیستم‌ها و برنامه‌های نرم‌افزاری مدیریت تجهیزات ادغام خواهند شد. 

چگونه برای هوش مصنوعی آماده شویم؟

مدیران تجهیزات و تیم‌های آن‌ها باید قبل از اجرای هوش مصنوعی در سیستم‌های مدیریت تجهیزات آماده شوند. آماده‌سازی باید استراتژیک و به خوبی برنامه‌ریزی شده باشد. در زیر نه گام کلیدی برای کمک به اجرای هوش مصنوعی در مدیریت تجهیزات آورده شده است.

1-اهداف و مقاصد خود برای پیاده‌سازی هوش مصنوعی در سیستم‌های مدیریت تجهیزات را به وضوح تعریف کنید. حوزه‌های خاص مورد تمرکز مانند تعمیر و نگهداری پیشگیرانه، بهینه‌سازی عملکرد، اندازه‌گیری دقیق، تصمیم‌گیری برای اجاره/خرید، تجهیزات خودران، پروتکل‌های ایمنی و سایر برنامه‌های هدفمند را شناسایی کنید.

2-در دسترس بودن و کیفیت داده‌ها در سازمان را ارزیابی کنید. این شامل مشخصات تجهیزات، سوابق الکترونیکی نگهداری، داده‌های عملیاتی خاص ماشین، وسیله نقلیه و تجهیزات و اطلاعات تاریخی مربوطه است. ضروری است که تمام داده‌های هدفمند به خوبی سازماندهی شده، دارای درجه بالایی از دقت برای پیاده‌سازی برنامه هوش مصنوعی در دسترس باشند.

3-یک تیم با مجموعه مهارت‌های متنوع تشکیل دهید. متخصصان فناوری اطلاعات، متخصصان تجهیزات، کارکنان عملیات میدانی و شاخه اجرایی را در آن قرار دهید. این تیم باید در طول فرآیند متمرکز و هماهنگ با یکدیگر باشند. با ارائه‌دهندگان فناوری خارجی همکاری کنید و با پیشرفت‌های مربوط به هوش مصنوعی در بخش تجهیزات به‌روز بمانید

4-سیستم‌های جمع‌آوری داده را به طور کامل خودکار کنید. یکپارچگی و دقت داده‌ها کلید پیاده‌سازی موفق است. اگرچه قابلیت‌های سیستم هوش مصنوعی به طور مداوم تکامل می‌یابد، آن‌ها تمام داده‌های موجود را تجزیه و تحلیل می‌کنند تا اشتراکاتی را که بر اساس آن پیش‌بینی‌های تحلیلی صورت می‌گیرد شناسایی کنند. سیستم‌های هوش مصنوعی نادرستی‌ها یا شکاف‌های موجود در داده‌ها را شناسایی یا تصحیح نمی‌کنند، بنابراین تمام داده‌های استفاده‌شده باید از سیستم‌های خودکار (تلماتیک، GPS، اسکن OEM، دستگاه‌های IoT، کدهای QR) با پارامترهای گزارش‌دهی دقیق و یکپارچه باشند. داده‌های استفاده شده که توسط ورودی‌های دستی تولید می‌شوند، باید به شدت بررسی شوند و قبل از استفاده باید یک فرآیند کنترل کیفیت/دقت دقیق داشته باشند.

5-برای ادغام تمام داده‌ها از منابع خودکار مختلف در یک پایگاه داده متمرکز برنامه‌ریزی کنید. تیم باید از نزدیک با ارائه‌دهندگان نرم‌افزار سازمان همکاری کند تا داده‌های موجود و مدل‌های هوش مصنوعی را در سیستم‌ها و جریان‌های کاری موجود ادغام کند. این ممکن است شامل توسعه یک رابط سیستم سفارشی یا نسخه اصلاح شده از ادغام‌های موجود باشد. توسعه بیشتر ادغام‌های سیستم خاص برای بهینه‌سازی دقت ممکن است برای اطمینان از اینکه آن‌ها با اهداف خاص سازمانی هماهنگ هستند، مورد نیاز باشد.

6-پروژه‌های آزمایشی را در حوزه‌های خاص آغاز کنید تا اثر بخشی اجرای هوش مصنوعی در سناریوهای دنیای واقعی را آزمایش کنید. از نتایج و بازخورد کاربر برای تنظیمات اضافی استفاده کنید و اطمینان حاصل کنید که برنامه‌های هوش مصنوعی به اهداف مورد نظر می‌رسند.

7-پیاده‌سازی را در طول زمان مقیاس‌بندی کنید. اطمینان حاصل کنید که همه برنامه‌ها، سیستم عامل و سرورهای سیستم برای پشتیبانی از حجم رو به رشد داده‌ها و تعاملات کاربر کافی هستند. در صورت نیاز آن ها را به روز رسانی کنید.

8-یک برنامه آموزشی جامع برای کاربران نهایی، اپراتورهای تجهیزات و تیم‌های تعمیر و نگهداری توسعه دهید. اطمینان حاصل کنید که آن‌ها می‌دانند چگونه با تجزیه و تحلیل‌های تولید شده توسط هوش مصنوعی تعامل داشته باشند و از آن‌ها بهره‌مند شوند. دستورالعمل‌ها و استانداردهای واضحی برای دقت، ثبات و ادغام روان‌تر فناوری‌های هوش مصنوعی مورد نیاز است.

9-یک فرآیند نظارتی برای جمع‌آوری بینش‌ها از مدیران تجهیزات، کاربران، اپراتورها، IT و شاخه اجرایی ایجاد کنید. هوش مصنوعی ابزاری است که مدیران تجهیزات برای افزایش بهره‌وری از آن استفاده خواهند کرد و همه افراد در سازمان باید بدانند که مسئولیت دقت آن بر عهده خود تیم است. دقت، کنترل کیفیت، بهبود مستمر و سازگاری مداوم برای موفقیت ضروری هستند.

مدیران تجهیزات باید از روندهای فناوری آگاه باشند، با کارشناسان همکاری کنند تا با تکامل ادغام هوش مصنوعی سازگار شوند. دستاوردهای قابل توجهی در کاربرد هوش مصنوعی برای وظایفی مانند توسعه مشخصات، تعمیر و نگهداری پیشگیرانه، بهینه‌سازی عملکرد و عملیات خودمختار حاصل شده است. با این حال، دستیابی به یکپارچه‌سازی جامع هوش مصنوعی در همه جنبه‌ها ممکن است چندین سال دیگر طول بکشد. پیش‌بینی یک زمان دقیق برای اینکه هوش مصنوعی تمام قابلیت‌های مطرح‌شده را به طور کامل محقق کند، همچنان نامشخص است، اما قطعاً در آینده‌ای قابل پیش‌بینی خواهد بود.

با پیروی از این مراحل، مدیران تجهیزات می‌توانند هوش مصنوعی را به طور استراتژیک و موفقیت‌آمیز پیاده‌سازی کنندو پتانسیل بهبود کارایی، ایمنی و نوآوری را در صنعت آزاد کنند. هر مرحله از پیاده‌سازی باید با تعهد به همکاری، سازگاری و تمرکز بر دستیابی به اهداف تعریف شده انجام شود.

همچنین پیشنهاد میشود >> تحول در صنعت برف‌ روبی با Teleo

"اگر به دریافت آخرین مقالات مرتبط با ماشین آلات سنگین راهسازی، معدنی و عمرانی علاقمند هستید می توانید در اینجا به عضویت سایت ماشین یار در بیایید. آخرین مقالات روز منتشر شده در ماشین یار، برایتان ایمیل خواهد شد و همیشه به روز خواهید بود."