� VEDLIKEHOLD
ARROW-CI Havbruksselskapet Frøy ASA har utviklet en egen dataplattform, og det er monitorer på broen. Datagrunnlag i sanntid og over tid gir gode prediksjoner om hvordan maskiner og
utstyr vil utvikle seg.( Foto: Frøy)
både vedlikehold og dataanalyse. Generativ KI tilbyr lovende muligheter for å optimalisere prediktivt vedlikehold, spesielt gjennom datautvidelse. Det muliggjør generering av syntetiske data som utfyller eksisterende treningsdata for modelleringen, noe som er spesielt verdifullt når det er begrenset tilgang på historiske feildata. Integrering av teknisk dokumentasjon og FAQs kan hjelpe ansatte med ikke bare å identifisere problemer når de forutsier feil, men også umiddelbart å motta forslag til passende tiltak fra tilgjengelige ressurser. Dette forbedrer effektiviteten og responsen i vedlikeholdsprosessen betraktelig.
Kulturelle og organisatoriske endringer vil være nødvendig Implementeringen av prediktivt vedlikehold gir bedriftene en rekke utfordringer, men også betydelige muligheter til å forbedre effektiviteten og påliteligheten til sine anlegg. Bruk av KI gjør det mulig å utføre komplekse dataanalyser og komme med presise forutsigelser om feil. Ved å nøye velge passende datakilder, effektivt forhåndsbehandle data og kontinuerlig tilpasse modeller, kan bedriftene få verdifull innsikt og utvikle proaktive vedlikeholdsstrategier. Integrering av teknisk dokumentasjon og bruk av generativ KI spiller også en avgjørende rolle. Ikke bare for å støtte ansatte i å identifisere feil, men også for å gi umiddelbare anbefalinger for handling. Dette forkorter ikke bare responstidene, men øker også tilliten til teknologien. Samlet sett avhenger imidlertid ikke suksessen til prediktivt vedlikehold utelukkende av tekniske funksjoner. Kulturelle og organisatoriske endringer er like viktige for å fremme datadrevet beslutningstaking og engasjere ansatte i endringsarbeidet. Med en helhetlig tilnærming som tar hensyn til både teknologiske og menneskelige faktorer, kan bedriftene bedre utnytte fordelene med prediktivt vedlikehold og posisjonere seg for fremtiden.
32