مروری بر تعمیر و نگهداری هوشمند (پیش‌بینی و مصرف)

Summarize this content to 400 words in Persian Lang

تعمیر و نگهداری هوشمند چیست؟

این تعمیر و نگهداری هوشمند، یا پیش بینی، یک رویکرد نوآورانه برای مدیریت دارایی است که از فناوری برای بهینه سازی برنامه های تعمیر و نگهداری و به حداقل رساندن خرابی ماشین آلات استفاده می کند. در عمل، شامل جمع‌آوری و تجزیه و تحلیل داده‌های بی‌درنگ از حسگرها و سایر دستگاه‌های نصب‌شده روی ماشین‌آلات برای پیش‌بینی خرابی‌های احتمالی سیستم قبل از وقوع است.

این تعمیر و نگهداری هوشمند، یا تعمیر و نگهداری هوشمند، در طیف گسترده ای از بخش ها و صنایع، هر جا که ماشین آلات، کارخانه یا زیرساخت هایی وجود دارد که نیاز به تعمیر و نگهداری دارند، کاربرد پیدا می کند. در اینجا چند نمونه خاص آورده شده است:

تولید: در کارخانه ها از نگهداری هوشمند برای نظارت بر سلامت ماشین آلات، پیش بینی خرابی ها و بهینه سازی فرآیندهای تولید استفاده می شود.

انرژی: در بخش انرژی، نگهداری هوشمند برای حفظ کارآمدی تأسیسات تولید و توزیع انرژی، مانند توربین‌های بادی، نیروگاه‌ها و شبکه‌های برق ضروری است.

حمل و نقل: در صنعت حمل و نقل، تعمیر و نگهداری هوشمند برای قطارها، هواپیماها، کشتی ها و وسایل نقلیه تجاری برای اطمینان از ایمنی و قابلیت اطمینان وسایل نقلیه اعمال می شود.

نفت و گاز: در صنعت نفت و گاز، تعمیر و نگهداری هوشمند برای نظارت بر زیرساخت های حیاتی و به حداقل رساندن زمان توقف کارخانه ضروری است.

ساختمان: در بخش ساخت و ساز می توان از تعمیر و نگهداری هوشمند برای نظارت بر وضعیت ساختمان ها و زیرساخت ها مانند پل ها و تونل ها و پیش بینی مداخلات تعمیر و نگهداری استفاده کرد.

لجستیک: در شرکت های لجستیک، تعمیر و نگهداری هوشمند را می توان برای وسایل نقلیه، ماشین آلات جابجایی مواد و سیستم های انبار اعمال کرد.

مولفه های کلیدی تعمیر و نگهداری هوشمند:

حسگرها و دستگاه های اینترنت اشیا: این دستگاه ها داده های مربوط به عملکرد سیستم مانند دما، لرزش، فشار و مصرف انرژی را جمع آوری می کنند.

جمع آوری و تجزیه و تحلیل داده ها: داده ها با استفاده از الگوریتم های پیشرفته و تکنیک های یادگیری ماشین به یک پلت فرم مرکزی برای تجزیه و تحلیل منتقل می شوند.

تجزیه و تحلیل پیش بینی: الگوریتم ها الگوها و ناهنجاری ها را در داده ها شناسایی می کنند تا خرابی های بالقوه و شدت آنها را پیش بینی کنند.

برنامه ریزی تعمیر و نگهداری: بر اساس پیش بینی ها، مداخلات تعمیر و نگهداری پیشگیرانه برای جلوگیری از خرابی ها و بهینه سازی تخصیص منابع برنامه ریزی شده است.

مزایای تعمیر و نگهداری هوشمند:

کاهش زمان توقف: تعمیر و نگهداری پیشگیرانه از خرابی های غیرمنتظره جلوگیری می کند و وقفه های عملیاتی را به حداقل می رساند.

بهره وری بیشتر: برنامه های تعمیر و نگهداری بهینه استفاده کارآمد از منابع را تضمین می کند.

صرفه جویی در هزینه: با جلوگیری از خرابی و کاهش نیاز به تعمیرات فوری، تعمیر و نگهداری هوشمند می تواند هزینه های نگهداری را به میزان قابل توجهی کاهش دهد.

امنیت بهبود یافته: با شناسایی زودهنگام خطرات احتمالی می توان از تصادفات و صدمات جلوگیری کرد.

افزایش مدت زمان دارایی: تعمیر و نگهداری منظم و تعمیرات اولیه می تواند عمر مفید سیستم ها را افزایش دهد.

نرم افزار

استفاده از نرم افزار مدیریت برای نگهداری هوشمند برای استفاده کامل از این روش نوآورانه نگهداری ضروری است. در اینجا دلایل اصلی ذکر شده است:

افزایش قابلیت اطمینان سیستم ها: با تشکر از تعمیر و نگهداری پیش بینی و جلوگیری از خرابی.

کاهش هزینه های تعمیر و نگهداری: بهینه سازی منابع و برنامه ریزی موثر مداخلات.

بهبود بهره وری: کاهش زمان از کار افتادن دستگاه و افزایش راندمان عملیاتی.

تصمیمات آگاهانه تری بگیرید: با تشکر از تجزیه و تحلیل داده ها و تولید گزارش های دقیق.

همانطور که چشم انداز نرم افزار تعمیر و نگهداری هوشمند همچنان در حال تکامل است، چند نام به عنوان رهبران بازار ظهور می کنند.

زیمنس MindSphere: پلتفرم کامل IoT صنعتی که مجموعه ای از برنامه های کاربردی را برای نگهداری پیش بینی، تجزیه و تحلیل داده ها و بهینه سازی فرآیند ارائه می دهد.

PTC ThingWorx: پلتفرم IoT صنعتی که به شما امکان می دهد برنامه های کاربردی سفارشی برای نگهداری، مدیریت دارایی و تجزیه و تحلیل داده ها ایجاد کنید.

GE Predix: پلت فرم IoT صنعتی با تمرکز بر صنایع سنگین، ارائه راه حل هایی برای نگهداری پیش بینی، بهینه سازی عملیات و مدیریت ریسک.

IBM Watson IoT: مجموعه ای از خدمات ابری برای اینترنت اشیا، از جمله ابزارهایی برای تجزیه و تحلیل داده ها، یادگیری ماشین و مدیریت دستگاه.

Azure IoT Hub: سرویس ابری مایکروسافت برای اتصال، نظارت و کنترل میلیاردها دستگاه اینترنت اشیا.

Soluzioni CMMS (سیستم مدیریت نگهداری کامپیوتری): نرم افزارهایی مانند SAP PM، Infor EAM، IBM Maximo که ویژگی های تعمیر و نگهداری پیش بینی را ادغام می کنند.

راه حل های منبع باز: PlatformIO، Node-RED، که انعطاف پذیری و سفارشی سازی را ارائه می دهند.

نتیجه گیری

انتخاب نرم افزار تعمیر و نگهداری هوشمند یک تصمیم استراتژیک است که نیاز به ارزیابی دقیق نیازهای خاص شرکت شما دارد. با در نظر گرفتن عوامل ذکر شده در بالا و ارزیابی گزینه های مختلف موجود، می توان مناسب ترین راه حل را برای بهینه سازی فرآیندهای نگهداری و به حداکثر رساندن بازده سرمایه گذاری انتخاب کرد.

هزینه ها و زمان ایجاد یک سیستم تعمیر و نگهداری هوشمند

هزینه و زمان ایجاد یک سیستم تعمیر و نگهداری هوشمند بسته به عوامل مختلفی به طور قابل توجهی متفاوت است:

اندازه گیاه: تعداد ماشین آلات، پیچیدگی زیرساخت و پراکندگی جغرافیایی به طور مستقیم بر هزینه ها تأثیر می گذارد.

نوع سنسورها: انتخاب سنسورها (دما، ارتعاش، فشار و …) و تعداد آنها در هزینه اولیه موثر است.

نرم افزار و پلتفرم: نرم افزاری که انتخاب می کنید، ویژگی های آن و نیاز به سفارشی سازی بر هزینه صدور مجوز و پیاده سازی تاثیر می گذارد.
** ادغام با سیستم های موجود: ادغام با ERP، MES و سایر سیستم ها ممکن است نیاز به توسعه سفارشی داشته باشد و هزینه ها را افزایش دهد.

مشاوره: کمک از مشاوران تخصصی ممکن است برای طراحی، پیاده سازی و پیکربندی سیستم ضروری باشد.

عوامل موثر بر هزینه ها

هزینه های سخت افزاری: حسگرها، دروازه ها، سرورها و زیرساخت شبکه.

هزینه های نرم افزاری: صدور مجوز، توسعه سفارشی، ادغام.

هزینه های اجرا: نصب سنسور، پیکربندی نرم افزار، آموزش کارکنان.

هزینه های عملیاتی: نگهداری سیستم ها، تجزیه و تحلیل داده ها، به روز رسانی نرم افزار.

عوامل موثر بر زمان بندی

با سیستم کامل شود: سیستم های پیچیده تر به زمان بیشتری برای ابزارسازی و یکپارچه سازی نیاز دارند.

در دسترس بودن داده ها: کیفیت و در دسترس بودن داده های تاریخی بر زمان مورد نیاز برای توسعه مدل های پیش بینی تاثیر می گذارد.

مهارت های درونی: داشتن تخصص داخلی در تیم فناوری اطلاعات و تعمیر و نگهداری باعث تسریع روند کار می شود.

ارائه دهنده نرم افزار: زمان اجرا ممکن است بسته به روش کار تامین کننده و پیچیدگی پروژه متفاوت باشد.

یک مثال ساده از برآورد هزینه: برای یک کارخانه کوچک با چند ماشین، یک سیستم پایه می تواند چند ده هزار یورو هزینه داشته باشد. برای سیستم های بزرگتر و پیچیده تر، هزینه ها به راحتی می تواند بیش از یک میلیون یورو باشد.

یک مثال ساده از تخمین زمان: پیاده‌سازی یک سیستم تعمیر و نگهداری هوشمند بسته به پیچیدگی پروژه می‌تواند از چند ماه تا چند سال طول بکشد.

چگونه هزینه ها و زمان ها را کاهش دهیم

رویکرد تدریجی: با یک پایلوت در قسمت کوچکی از کارخانه برای ارزیابی فواید و اصلاح فرآیند شروع کنید.

از فناوری های موجود استفاده کنید: از داده های موجود از سیستم های موجود برای کاهش نیاز به حسگرهای جدید استفاده کنید.

رایانش ابری: از خدمات ابری برای کاهش هزینه های زیرساخت و تسریع در استقرار استفاده کنید.

آموزش کارکنان: برای به حداکثر رساندن استفاده از سیستم و کاهش زمان یادگیری، روی آموزش کارکنان سرمایه گذاری کنید.

در نتیجه، هزینه و زمان اجرای یک سیستم تعمیر و نگهداری هوشمند به شدت با ویژگی پروژه مرتبط است. انجام یک ارزیابی دقیق از نیازها و منابع موجود برای تعریف یک برنامه اجرایی واقعی و پایدار ضروری است.

آینده

آینده تعمیر و نگهداری هوشمند یک چشم انداز همیشه در حال تحول است که با پیشرفت های تکنولوژیکی و نیاز روزافزون به کارایی و پایداری در عملیات صنعتی شکل می گیرد.

در اینجا چند روند وجود دارد که آینده تعمیر و نگهداری هوشمند را شکل می دهد:

هوش مصنوعی و یادگیری ماشینی به طور فزاینده ای پیچیده: هوش مصنوعی و یادگیری ماشینی به ما این امکان را می‌دهند که داده‌های پیچیده‌تر را تجزیه و تحلیل کنیم و مدل‌های پیش‌بینی دقیق‌تر را توسعه دهیم. این به تعمیر و نگهداری دقیق تر و شخصی تر تبدیل می شود.

دوقلو دیجیتال: ایجاد کپی دیجیتالی دارایی های فیزیکی به شما امکان شبیه سازی سناریوهای مختلف و بهینه سازی عملیات تعمیر و نگهداری را می دهد.

محاسبات لبه: پردازش داده ها به طور مستقیم بر روی دستگاه های لبه (حسگرها، محرک ها) تأخیر را کاهش می دهد و پاسخ سریعتر به رویدادها را امکان پذیر می کند.

ادغام با سایر فناوری ها: تعمیر و نگهداری هوشمند به طور فزاینده ای با سایر فناوری های نوظهور مانند واقعیت افزوده، بلاک چین و 5G ادغام می شود و امکانات جدیدی برای بهینه سازی و همکاری ارائه می دهد.

نگهداری تجویزی: ما از تعمیر و نگهداری پیش‌بینی‌کننده به تعمیرات تجویزی خواهیم رفت، که در آن سیستم نه تنها خرابی را پیش‌بینی می‌کند، بلکه اقدامات اصلاحی را نیز پیشنهاد می‌کند.

پایداری: نگهداری هوشمند نقش کلیدی در ایجاد کارخانه های صنعتی پایدارتر، بهینه سازی مصرف انرژی و کاهش اثرات زیست محیطی خواهد داشت.

امنیت سایبری: با افزایش اتصال، امنیت سایبری به جنبه کلیدی نگهداری هوشمند برای محافظت از سیستم ها در برابر حملات و تضمین تداوم عملیات تبدیل خواهد شد.

مزایای این تحولات چه خواهد بود؟

بهره وری بیشتر: کاهش زمان توقف، بهینه سازی مصرف انرژی و افزایش بهره وری.

افزایش قابلیت اطمینان: جلوگیری از خرابی و افزایش عمر مفید دارایی ها.

کاهش هزینه: بهینه سازی مدیریت منابع و کاهش هزینه های نگهداری.

امنیت بهبود یافته است: شناسایی به موقع شرایط خطرناک و پیشگیری از حوادث.

پایداری بیشتر: کاهش ردپای زیست محیطی و کمک به اهداف توسعه پایدار.

تعمیر و نگهداری هوشمند چیست؟

این تعمیر و نگهداری هوشمند، یا پیش بینی، یک رویکرد نوآورانه برای مدیریت دارایی است که از فناوری برای بهینه سازی برنامه های تعمیر و نگهداری و به حداقل رساندن خرابی ماشین آلات استفاده می کند. در عمل، شامل جمع‌آوری و تجزیه و تحلیل داده‌های بی‌درنگ از حسگرها و سایر دستگاه‌های نصب‌شده روی ماشین‌آلات برای پیش‌بینی خرابی‌های احتمالی سیستم قبل از وقوع است.

این تعمیر و نگهداری هوشمند، یا تعمیر و نگهداری هوشمند، در طیف گسترده ای از بخش ها و صنایع، هر جا که ماشین آلات، کارخانه یا زیرساخت هایی وجود دارد که نیاز به تعمیر و نگهداری دارند، کاربرد پیدا می کند. در اینجا چند نمونه خاص آورده شده است:

• تولید: در کارخانه ها از نگهداری هوشمند برای نظارت بر سلامت ماشین آلات، پیش بینی خرابی ها و بهینه سازی فرآیندهای تولید استفاده می شود.
• انرژی: در بخش انرژی، نگهداری هوشمند برای حفظ کارآمدی تأسیسات تولید و توزیع انرژی، مانند توربین‌های بادی، نیروگاه‌ها و شبکه‌های برق ضروری است.
• حمل و نقل: در صنعت حمل و نقل، تعمیر و نگهداری هوشمند برای قطارها، هواپیماها، کشتی ها و وسایل نقلیه تجاری برای اطمینان از ایمنی و قابلیت اطمینان وسایل نقلیه اعمال می شود.
• نفت و گاز: در صنعت نفت و گاز، تعمیر و نگهداری هوشمند برای نظارت بر زیرساخت های حیاتی و به حداقل رساندن زمان توقف کارخانه ضروری است.
• ساختمان: در بخش ساخت و ساز می توان از تعمیر و نگهداری هوشمند برای نظارت بر وضعیت ساختمان ها و زیرساخت ها مانند پل ها و تونل ها و پیش بینی مداخلات تعمیر و نگهداری استفاده کرد.
• لجستیک: در شرکت های لجستیک، تعمیر و نگهداری هوشمند را می توان برای وسایل نقلیه، ماشین آلات جابجایی مواد و سیستم های انبار اعمال کرد.

مولفه های کلیدی تعمیر و نگهداری هوشمند:

• حسگرها و دستگاه های اینترنت اشیا: این دستگاه ها داده های مربوط به عملکرد سیستم مانند دما، لرزش، فشار و مصرف انرژی را جمع آوری می کنند.
• جمع آوری و تجزیه و تحلیل داده ها: داده ها با استفاده از الگوریتم های پیشرفته و تکنیک های یادگیری ماشین به یک پلت فرم مرکزی برای تجزیه و تحلیل منتقل می شوند.
• تجزیه و تحلیل پیش بینی: الگوریتم ها الگوها و ناهنجاری ها را در داده ها شناسایی می کنند تا خرابی های بالقوه و شدت آنها را پیش بینی کنند.
• برنامه ریزی تعمیر و نگهداری: بر اساس پیش بینی ها، مداخلات تعمیر و نگهداری پیشگیرانه برای جلوگیری از خرابی ها و بهینه سازی تخصیص منابع برنامه ریزی شده است.

مزایای تعمیر و نگهداری هوشمند:

• کاهش زمان توقف: تعمیر و نگهداری پیشگیرانه از خرابی های غیرمنتظره جلوگیری می کند و وقفه های عملیاتی را به حداقل می رساند.
• بهره وری بیشتر: برنامه های تعمیر و نگهداری بهینه استفاده کارآمد از منابع را تضمین می کند.
• صرفه جویی در هزینه: با جلوگیری از خرابی و کاهش نیاز به تعمیرات فوری، تعمیر و نگهداری هوشمند می تواند هزینه های نگهداری را به میزان قابل توجهی کاهش دهد.
• امنیت بهبود یافته: با شناسایی زودهنگام خطرات احتمالی می توان از تصادفات و صدمات جلوگیری کرد.
• افزایش مدت زمان دارایی: تعمیر و نگهداری منظم و تعمیرات اولیه می تواند عمر مفید سیستم ها را افزایش دهد.

نرم افزار

استفاده از نرم افزار مدیریت برای نگهداری هوشمند برای استفاده کامل از این روش نوآورانه نگهداری ضروری است. در اینجا دلایل اصلی ذکر شده است:

• افزایش قابلیت اطمینان سیستم ها: با تشکر از تعمیر و نگهداری پیش بینی و جلوگیری از خرابی.
• کاهش هزینه های تعمیر و نگهداری: بهینه سازی منابع و برنامه ریزی موثر مداخلات.
• بهبود بهره وری: کاهش زمان از کار افتادن دستگاه و افزایش راندمان عملیاتی.
• تصمیمات آگاهانه تری بگیرید: با تشکر از تجزیه و تحلیل داده ها و تولید گزارش های دقیق.

همانطور که چشم انداز نرم افزار تعمیر و نگهداری هوشمند همچنان در حال تکامل است، چند نام به عنوان رهبران بازار ظهور می کنند.

• زیمنس MindSphere: پلتفرم کامل IoT صنعتی که مجموعه ای از برنامه های کاربردی را برای نگهداری پیش بینی، تجزیه و تحلیل داده ها و بهینه سازی فرآیند ارائه می دهد.
• PTC ThingWorx: پلتفرم IoT صنعتی که به شما امکان می دهد برنامه های کاربردی سفارشی برای نگهداری، مدیریت دارایی و تجزیه و تحلیل داده ها ایجاد کنید.
• GE Predix: پلت فرم IoT صنعتی با تمرکز بر صنایع سنگین، ارائه راه حل هایی برای نگهداری پیش بینی، بهینه سازی عملیات و مدیریت ریسک.
• IBM Watson IoT: مجموعه ای از خدمات ابری برای اینترنت اشیا، از جمله ابزارهایی برای تجزیه و تحلیل داده ها، یادگیری ماشین و مدیریت دستگاه.
• Azure IoT Hub: سرویس ابری مایکروسافت برای اتصال، نظارت و کنترل میلیاردها دستگاه اینترنت اشیا.
• Soluzioni CMMS (سیستم مدیریت نگهداری کامپیوتری): نرم افزارهایی مانند SAP PM، Infor EAM، IBM Maximo که ویژگی های تعمیر و نگهداری پیش بینی را ادغام می کنند.
• راه حل های منبع باز: PlatformIO، Node-RED، که انعطاف پذیری و سفارشی سازی را ارائه می دهند.

نتیجه گیری

انتخاب نرم افزار تعمیر و نگهداری هوشمند یک تصمیم استراتژیک است که نیاز به ارزیابی دقیق نیازهای خاص شرکت شما دارد. با در نظر گرفتن عوامل ذکر شده در بالا و ارزیابی گزینه های مختلف موجود، می توان مناسب ترین راه حل را برای بهینه سازی فرآیندهای نگهداری و به حداکثر رساندن بازده سرمایه گذاری انتخاب کرد.

هزینه ها و زمان ایجاد یک سیستم تعمیر و نگهداری هوشمند

هزینه و زمان ایجاد یک سیستم تعمیر و نگهداری هوشمند بسته به عوامل مختلفی به طور قابل توجهی متفاوت است:

• اندازه گیاه: تعداد ماشین آلات، پیچیدگی زیرساخت و پراکندگی جغرافیایی به طور مستقیم بر هزینه ها تأثیر می گذارد.
• نوع سنسورها: انتخاب سنسورها (دما، ارتعاش، فشار و …) و تعداد آنها در هزینه اولیه موثر است.
• نرم افزار و پلتفرم: نرم افزاری که انتخاب می کنید، ویژگی های آن و نیاز به سفارشی سازی بر هزینه صدور مجوز و پیاده سازی تاثیر می گذارد.
• ** ادغام با سیستم های موجود: ادغام با ERP، MES و سایر سیستم ها ممکن است نیاز به توسعه سفارشی داشته باشد و هزینه ها را افزایش دهد.
• مشاوره: کمک از مشاوران تخصصی ممکن است برای طراحی، پیاده سازی و پیکربندی سیستم ضروری باشد.

عوامل موثر بر هزینه ها

• هزینه های سخت افزاری: حسگرها، دروازه ها، سرورها و زیرساخت شبکه.
• هزینه های نرم افزاری: صدور مجوز، توسعه سفارشی، ادغام.
• هزینه های اجرا: نصب سنسور، پیکربندی نرم افزار، آموزش کارکنان.
• هزینه های عملیاتی: نگهداری سیستم ها، تجزیه و تحلیل داده ها، به روز رسانی نرم افزار.

عوامل موثر بر زمان بندی

• با سیستم کامل شود: سیستم های پیچیده تر به زمان بیشتری برای ابزارسازی و یکپارچه سازی نیاز دارند.
• در دسترس بودن داده ها: کیفیت و در دسترس بودن داده های تاریخی بر زمان مورد نیاز برای توسعه مدل های پیش بینی تاثیر می گذارد.
• مهارت های درونی: داشتن تخصص داخلی در تیم فناوری اطلاعات و تعمیر و نگهداری باعث تسریع روند کار می شود.
• ارائه دهنده نرم افزار: زمان اجرا ممکن است بسته به روش کار تامین کننده و پیچیدگی پروژه متفاوت باشد.

یک مثال ساده از برآورد هزینه: برای یک کارخانه کوچک با چند ماشین، یک سیستم پایه می تواند چند ده هزار یورو هزینه داشته باشد. برای سیستم های بزرگتر و پیچیده تر، هزینه ها به راحتی می تواند بیش از یک میلیون یورو باشد.

یک مثال ساده از تخمین زمان: پیاده‌سازی یک سیستم تعمیر و نگهداری هوشمند بسته به پیچیدگی پروژه می‌تواند از چند ماه تا چند سال طول بکشد.

چگونه هزینه ها و زمان ها را کاهش دهیم

• رویکرد تدریجی: با یک پایلوت در قسمت کوچکی از کارخانه برای ارزیابی فواید و اصلاح فرآیند شروع کنید.
• از فناوری های موجود استفاده کنید: از داده های موجود از سیستم های موجود برای کاهش نیاز به حسگرهای جدید استفاده کنید.
• رایانش ابری: از خدمات ابری برای کاهش هزینه های زیرساخت و تسریع در استقرار استفاده کنید.
• آموزش کارکنان: برای به حداکثر رساندن استفاده از سیستم و کاهش زمان یادگیری، روی آموزش کارکنان سرمایه گذاری کنید.

در نتیجه، هزینه و زمان اجرای یک سیستم تعمیر و نگهداری هوشمند به شدت با ویژگی پروژه مرتبط است. انجام یک ارزیابی دقیق از نیازها و منابع موجود برای تعریف یک برنامه اجرایی واقعی و پایدار ضروری است.

آینده

آینده تعمیر و نگهداری هوشمند یک چشم انداز همیشه در حال تحول است که با پیشرفت های تکنولوژیکی و نیاز روزافزون به کارایی و پایداری در عملیات صنعتی شکل می گیرد.

در اینجا چند روند وجود دارد که آینده تعمیر و نگهداری هوشمند را شکل می دهد:

• هوش مصنوعی و یادگیری ماشینی به طور فزاینده ای پیچیده: هوش مصنوعی و یادگیری ماشینی به ما این امکان را می‌دهند که داده‌های پیچیده‌تر را تجزیه و تحلیل کنیم و مدل‌های پیش‌بینی دقیق‌تر را توسعه دهیم. این به تعمیر و نگهداری دقیق تر و شخصی تر تبدیل می شود.
• دوقلو دیجیتال: ایجاد کپی دیجیتالی دارایی های فیزیکی به شما امکان شبیه سازی سناریوهای مختلف و بهینه سازی عملیات تعمیر و نگهداری را می دهد.
• محاسبات لبه: پردازش داده ها به طور مستقیم بر روی دستگاه های لبه (حسگرها، محرک ها) تأخیر را کاهش می دهد و پاسخ سریعتر به رویدادها را امکان پذیر می کند.
• ادغام با سایر فناوری ها: تعمیر و نگهداری هوشمند به طور فزاینده ای با سایر فناوری های نوظهور مانند واقعیت افزوده، بلاک چین و 5G ادغام می شود و امکانات جدیدی برای بهینه سازی و همکاری ارائه می دهد.
• نگهداری تجویزی: ما از تعمیر و نگهداری پیش‌بینی‌کننده به تعمیرات تجویزی خواهیم رفت، که در آن سیستم نه تنها خرابی را پیش‌بینی می‌کند، بلکه اقدامات اصلاحی را نیز پیشنهاد می‌کند.
• پایداری: نگهداری هوشمند نقش کلیدی در ایجاد کارخانه های صنعتی پایدارتر، بهینه سازی مصرف انرژی و کاهش اثرات زیست محیطی خواهد داشت.
• امنیت سایبری: با افزایش اتصال، امنیت سایبری به جنبه کلیدی نگهداری هوشمند برای محافظت از سیستم ها در برابر حملات و تضمین تداوم عملیات تبدیل خواهد شد.

مزایای این تحولات چه خواهد بود؟

• بهره وری بیشتر: کاهش زمان توقف، بهینه سازی مصرف انرژی و افزایش بهره وری.
• افزایش قابلیت اطمینان: جلوگیری از خرابی و افزایش عمر مفید دارایی ها.
• کاهش هزینه: بهینه سازی مدیریت منابع و کاهش هزینه های نگهداری.
• امنیت بهبود یافته است: شناسایی به موقع شرایط خطرناک و پیشگیری از حوادث.
• پایداری بیشتر: کاهش ردپای زیست محیطی و کمک به اهداف توسعه پایدار.