NR. 3- 2025
ARROW-CI Senseye Predictive Maintenance har sterk maskinlæringsfunksjon. Ved å kombinere KI med menneskelig innsikt, genererer plattformen automatisk adferdsmodeller for
maskiner og vedlikeholdspersonell.( Foto: Siemens)
Datakvaliteten er en utfordring En av de største utfordringene ved implementering av prediktivt vedlikehold er å sikre data av høy kvalitet. Disse må være presise, fullstendige og relevante for det respektive overvåkingsobjektet. Integreringen av dataene spiller en avgjørende rolle, ettersom informasjon fra ulike systemer og formater ofte må bringes sammen. I tillegg er det ikke sikkert at sensorer og maskiner er konsistente eller i stand til å levere de nødvendige dataene i sanntid – noe som gjør analysen betydelig vanskeligere. Et problem er at treningsdataene ofte ikke inneholder nok feil til å pålitelig oppdage fremtidige problemer. Dette kan påvirke nøyaktigheten i modellene og redusere effektiviteten til prediktivt vedlikehold. Det er derfor nødvendig å utvikle strategier for å inkludere sjeldne hendelser i modellene og å kontinuerlig utvide databasen. Hybridmodeller kan være en løsning; de kombinerer databaserte tilnærminger med digitalisert ekspertkunnskap for å modellere for eksempel spesifikke situasjoner og nødvendige rammebetingelser.
Egnet utvalg av algoritmer og modeller Vellykket bruk av prediktivt vedlikehold avhenger også av valget av egnete algoritmer og modeller. Et annet viktig aspekt er kontinuerlig overvåking og tilpasning av prediktive vedlikeholdsmodeller. Siden driftsforhold og miljøfaktorer kan endre seg over tid, er det nødvendig å kontinuerlig overvåke modellene og om nødvendig trene dem på nytt og validere dem. Dette sikrer både aktualitet og nøyaktighet. Foruten de tekniske utfordringene, må bedrifter også vurdere kulturelle og organisatoriske endringer for å kunne implementere prediktivt vedlikehold. Dette inkluderer opplæring av ansatte for å forbedre deres forståelse av datadrevet beslutningstaking og dannelse av tverrfaglige team som kombinerer ekspertise innen
31