Contenido
Q:
¿Cómo puede ayudar el aprendizaje automático con los procesos de mantenimiento, reparación y revisión (MRO)?
UNA:
El aprendizaje automático puede ayudar con el mantenimiento predictivo y regular, y los procesos de mantenimiento general, reparación y revisión (MRO) que las empresas utilizan para respaldar y preservar sus activos, como vehículos, equipos y otros artículos útiles.
En general, los planes estructurados de mantenimiento, reparación y revisión se benefician de todo tipo de prácticas de análisis y agregación de datos. El aprendizaje automático está impulsando muchas de las nuevas herramientas y plataformas que trabajan en problemas específicos de MRO para ayudar a las empresas a innovar y hacer que el mantenimiento general sea más eficiente y efectivo.
Una forma clave en que el aprendizaje automático está ayudando con MRO es en la construcción de la precisión predictiva.
Un artículo de Forbes, "10 maneras en que el aprendizaje automático está revolucionando la fabricación", habla de mejorar el mantenimiento a través de una mayor precisión predictiva con respecto a las piezas y componentes. La idea es que al integrar datos de bases de datos y otras fuentes, los sistemas de aprendizaje automático pueden ofrecer a las empresas más inteligencia empresarial en el ámbito del mantenimiento. Eso a su vez agregará capacidad a los procesos de mantenimiento, reparación y revisión, y fomentará un mantenimiento predictivo más proactivo, así como un mejor mantenimiento regular programado y eficiencias operativas, por ejemplo, contar con los procesos correctos para realizar el mantenimiento programado y tener un Sistema de informes más robusto para lo que ya se ha hecho.
El aprendizaje automático también se puede aplicar a un inventario de mantenimiento, reparación y revisión. Los procesos de MRO dependen de inventarios de piezas y productos que respaldarán el mantenimiento efectivo. Por ejemplo, las compañías mantendrán a mano ciertas cantidades y números de piezas y piezas para una flota de vehículos, como pedidos a granel de pastillas de freno y zapatas de freno, filtros de aceite o cualquier otra cosa que se aplique comúnmente al mantenimiento regular o predictivo.
Manejar estos inventarios es, como cualquiera podría imaginar, un asunto complejo. Dónde están los inventarios, cómo están etiquetados y cuándo se aplican a un sistema de mantenimiento, reparación y revisión hace la diferencia. También lo hace la aplicación de procesos de aprendizaje automático que pueden mejorar el manejo de inventarios de MRO o resolver problemas relacionados con esos inventarios. La falta de datos puede generar una llave en un proceso comercial. El aprendizaje automático puede buscar asegurar esos datos y aportar análisis y procesos más consistentes a la mesa. También puede ayudar a determinar factores como los costos de mano de obra, o agregar inteligencia sobre el tiempo medio entre fallas, o trabajar con cualquier cantidad de otras métricas, puntos de referencia e indicadores para simplificar un proceso de mantenimiento, reparación y revisión y hacer que funcione mejor.
En un nivel muy básico y fundamental, un enfoque de aprendizaje automático agrega ciertas ventajas: la ventaja de manejar un mayor número de variables predictivas para crear una mejor inteligencia de negocios. Su fortaleza radica en su agilidad y la capacidad de manejar los datos complejos que brindan transparencia en todo tipo de elementos de mantenimiento, desde inventarios de piezas hasta administración de mano de obra y análisis de diseño e ingeniería a largo plazo.