Welke vormen van AI worden toegepast op Onderhoud van Assets?
Er zijn verschillende vormen van AI die kunnen worden toegepast op het onderhoud van assets, afhankelijk van de specifieke behoeften en vereisten van de toepassing. Enkele voorbeelden zijn:
Predictive maintenance: Dit is een vorm van AI die gegevens analyseert om problemen te voorspellen voordat ze zich voordoen. Het maakt gebruik van machine learning-technieken om patronen in gegevens te identificeren en afwijkingen te detecteren, waardoor onderhoudsteams proactief onderhoud kunnen uitvoeren voordat een storing optreedt.
Condition-based maintenance: Deze vorm van AI maakt gebruik van sensoren en andere meetapparatuur om de conditie van assets te bewaken. Het analyseert gegevens in realtime en genereert waarschuwingen wanneer er afwijkingen worden gedetecteerd, waardoor onderhoudsteams snel kunnen ingrijpen voordat er ernstige schade optreedt.
Fault detection and diagnosis: Dit type AI maakt gebruik van geavanceerde algoritmen om fouten en storingen te detecteren en te diagnosticeren. Het maakt gebruik van gegevens van verschillende sensoren en andere bronnen om patronen te identificeren en afwijkingen te detecteren die kunnen wijzen op problemen met de asset.
Cognitive maintenance: Dit is een vorm van AI die gebruikmaakt van machine learning en natuurlijke taalverwerking om te communiceren me t operators en technici en hun onderhoudswerkzaamheden te ondersteunen. Het maakt gebruik van chatbots, spraakinterfaces en andere communicatiemiddelen om snel te reageren op vragen en problemen van gebruikers en om onderhoudsinstructies te geven.
AI in combinatie met een Onderhoudsplanningsysteem
AI kan worden gebruikt in combinatie met een onderhoudsplanningssysteem om het onderhoudsproces te verbeteren en efficiënter te maken. Een onderhoudsplanningssysteem is ontworpen om het onderhoudsproces te organiseren en te plannen, en om de beschikbaarheid van assets te optimaliseren.
