AI予知保全では、機器に埋め込まれたIoTセンサーからのデータや生産データ、環境データなど、さまざまなデータを使用して、品質に影響が出る前に交換すべき消耗品や部品を特定します。
AI モデルは、特定のコンポーネントの故障モードを示すデータ内のパターンを探したり、環境条件に基づいてコンポーネントの寿命をより正確に予測したりできます。
目的は、必要な場合にのみメンテナンスを実行することで、予期しない機器の故障を回避し、ダウンタイムを最小限に抑えることです。その結果、企業は機械の全体的な機能を最適化することができます。
方法
- 時系列分析
- 回帰分析
- 分類
- クラスタリング
- 異常検出
課題
- データの品質と可用性
- 技術的な複雑さ
- 既存システムとの統合
- モデルの検証とメンテナンス