� VEDLIKEHOLD
ARROW-CI Komplekse produksjonsanlegg trenger stor grad av automasjon. Med et integrert vedlikeholdssystem vet de nøyaktig hvor mange timer de enkelte maskinene har vært i drift,
og hvilke maskiner de har brukt mest penger på til vedlikehold.( Foto: Norsk Kylling)
Til tross for de mange fordelene, er bruken av prediktivt vedlikehold ennå ikke spesielt utbredt. En grunn til dette er at det kan være kostbart og tidkrevende å utvikle teknologiene og ekspertisen som kreves. Dessuten mangler mange selskaper ressursene eller kunnskapen til å implementere prediktivt vedlikehold effektivt. Eller de nøler med å endre sine eksisterende vedlikeholdsprosesser. Utfordringene er derfor ofte ikke bare av teknisk art, men grunner også i organisatoriske og kulturelle aspekter i bedrifter.
Grunnlaget for prediktivt vedlikehold: Data og KI Prediktivt vedlikehold bruker data fra sensorer, overvåkingssystemer og andre kilder for å oppdage mønstre og avvik i eiendelers oppførsel. Integreringen av de ulike datakildene er avgjørende for å utvikle en omfattende forståelse av hvordan anlegg fungerer. Et viktig trinn i denne prosessen er forbehandling av data, som sikrer at de innsamlede dataene er egnet for analyse. Hovedoppgavene inkluderer rensing av data, håndtering av avvik og manglende verdier samt normalisering og transformering av data. En rekke maskinlærings- og KI-algoritmer kan brukes til analyse og prediksjon. Disse inkluderer metoder som beslutningstrær, tilfeldige skoger og kunstige dype nevrale nettverk, samt støttende vektormaskiner. Hver av disse metodene har spesifikke styrker og svakheter som må vurderes nøye avhengig av applikasjon og datatype. Modelltrening og påfølgende validering er avgjørende trinn i utviklingen av prediktive modeller. De innsamlede dataene deles inn i trenings-, validerings- og testdatasett for gradvis å trene modellene og evaluere ytelsen deres.
30