Memberdayakan Predictive Maintenance IoT

Indobot Update

Jika keberadaan peramal dan bola kristal dapat membuktikan apa pun, itu karena manusia telah lama berusaha memprediksi apa yang akan terjadi di masa depan. Tetapi sementara kemanjuran kemampuan meramal “supernatural” mungkin dipertanyakan, ada cara yang jauh lebih dapat diandalkan untuk memprediksi masa depan melalui Predictive Maintenance berkemampuan IoT.

Apa itu Predictive Maintenance?

Predictive Maintenance mengacu pada teknik yang menggunakan alat pemantauan jarak jauh IoT untuk menilai kinerja dan kondisi aset. Dalam manufaktur, pemeliharaan prediktif memberikan pengembalian investasi rata-rata 10 kali lipat dengan meningkatkan throughput, mengurangi biaya pemeliharaan, dan meminimalkan kerusakan proses. Model pembelajaran mesin memproses data yang terkumpul dari sensor berkemampuan IoT untuk memprediksi kapan peralatan kemungkinan akan gagal, memberikan kesempatan untuk mencegah kegagalan sepenuhnya. Jika peralatan tetap gagal, pemeliharaan prediktif dapat merekomendasikan tindakan korektif untuk mencegah kegagalan serupa terjadi di masa mendatang.

Semua kemampuan Predictive Maintenance ini memungkinkan berkat teknologi pemantauan jarak jauh IoT. Kami akan membahas cara kerja pemantauan jarak jauh IoT, dan tiga strategi keberhasilan utama untuk menerapkan Predictive Maintenance yang efektif. Tapi pertama-tama, mari kita lihat apa yang kami maksud dengan pemantauan jarak jauh IoT.

Pemantauan Jarak Jauh?

Dalam konteks pemeliharaan prediktif manufaktur, pemantauan jarak jauh IoT mengotomatiskan penilaian kesehatan peralatan dan pembuatan permintaan layanan. Tanpa pemantauan jarak jauh IoT, pabrik harus bergantung pada staf untuk mengumpulkan, memproses, dan menganalisis data mesin secara manual sebelum mengeluarkan langkah selanjutnya yang dapat di tindaklanjuti untuk di agnostik atau pemeliharaan. Teknologi pemantauan jarak jauh IoT mempercepat proses, yang mengarah pada biaya jangka panjang yang lebih rendah dan peningkatan produktivitas untuk boot.

Pemantauan jarak jauh mengintegrasikan perangkat IoT dan kecerdasan buatan untuk mengumpulkan dan menganalisis data performa alat berat. Perangkat IoT mengirimkan data yang menggambarkan operasi dan produktivitas alat berat ke platform berkemampuan AI. Platform itu menganalisis informasi dan memberi personel akses real-time ke wawasan kesehatan mesin. Laporan terperinci dengan data kinerja historis juga menawarkan snapshot tingkat produktivitas dan membantu memberi tahu staf tentang jadwal pemeliharaan.

Dengan memanfaatkan data historis yang berkualitas,sistem pembelajaran mesin dapat memprediksi kapan kerusakan kemungkinan akan terjadi dan merekomendasikan langkah langkah proaktif untuk meminimalkan waktu henti dan mengoptimalkan sumber daya pemeliharaan.

Dampak Pemantauan Jarak Jauh IoT

Pada hari-hari sebelum pemantauan jarak jauh, mesin yang gagal hanya membunyikan alarm untuk memperingatkan staf tentang suatu masalah. Factory floor managers akan dikirim untuk mengkonfirmasi masalah, teknisi dipanggil untuk mendiagnosis dan memecahkan masalah, suku cadang dipesan, dan perbaikan dijadwalkan. Sementara itu, tim manufaktur perlu berpikir dan mengatasi hilangnya produktivitas.

Saat ini, pemantauan jarak jauh IoT memberikan kekuatan untuk secara substansial mengurangi masalah waktu henti yang tidak terduga. Manfaat pemantauan jarak jauh IoT dalam pemeliharaan prediktif meliputi:

  • Scalability pengumpulan data
  • Mengurangi biaya jangka panjang
  • Memaksimalkan waktu aktif mesin
  • Merampingkan proses notifikasi
  • Mengurangi panggilan layanan

Memanfaatkan Strategi Kunci Sukses

Ada tiga strategi utama yang dapat memungkinkan Anda membangun predictive maintenance yang efektif yang diberdayakan oleh pemantauan jarak jauh IoT.

Libatkan Ilmuwan Data Untuk Mengatur Data

Sementara beberapa aspek predictive maintenance dan pemantauan jarak jauh IoT dapat diatasi oleh insinyur data. Ilmuwan data harus dilibatkan untuk membuat ide dan menggunakan strategi pemeliharaan prediktif Anda. Pertimbangkan bahwa kebisingan sensor, data yang hilang, dan ketidaksempurnaan lainnya dalam kumpulan data Anda dapat dengan cepat membuat upaya analisis Anda terasa luar biasa. Ilmuwan data akan membuat prosesnya jauh lebih tidak menyakitkan bagi Anda. Ilmuwan data akan melakukan semua hal berikut:

  • Bekerja dengan tim engineering data Anda untuk merencanakan alur dan arsitektur :

Hasil algoritma pembelajaran mesin dan pemeliharaan prediktif yang sukses hanya memungkinkan dengan volume data bersih yang besar. Ilmuwan data akan dapat menunjukkan dengan tepat celah apa pun dalam volume data dan membantu Anda mengidentifikasi di mana Anda perlu memasang sensor baru untuk lebih banyak pembuatan data.

  • Membersihkan, menyusun, dan memberi label data

Data mentah jarang merupakan diet terbaik untuk algoritma pembelajaran mesin. Selain duplikat dan data yang hilang, tipe data yang salah dapat membuang kesalahan ke dalam pemrosesan hilir. Ilmuwan data dapat mengidentifikasi dan memperbaiki kelainan data serta mengisolasi sinyal yang menarik dari kebisingan instrumental dan lingkungan.

  • Membuat dan menerapkan model pembelajaran mesin yang efektif : Memprediksi kegagalan peralatan berdasarkan jutaan titik data umumnya tidak mungkin menggunakan metode analitik tradisional. Produsen sering mengandalkan pembelajaran mesin untuk mensintesis data dalam jumlah besar ini. Dan kemudian menghasilkan hasil yang diterjemahkan ke tindakan pemeliharaan. Tim ilmuwan data bertanggung jawab untuk menggunakan alat pembelajaran mesin yang paling efektif dan meneruskan keahlian itu kepada insinyur data.

Tapi jangan lupa untuk menyebutkan satu peringatan penting, ilmuwan data tidak akan dapat melakukan pekerjaan jika mereka dibiarkan dengan penghalang jalan di jalan mereka. Prioritaskan untuk memberikan informasi dan alat yang mereka perlukan kepada ilmuwan data Anda untuk melakukan pekerjaan dengan benar. Mereka akan memerlukan akses teknis (misalnya alat yang benar, izin, server, dll.), Akses informasi, dan akses orang (koneksi dengan penjaga gerbang dan percakapan dengan pakar domain internal).

Belajar Elektronika, Arduino, dan juga  IoT step by step dengan bantuan tangga belajar? Daftar sekarang dan dapatkan PROMO

Otomatiskan Proses Engineering Data Secara Strategis

Dalam konteks predictive maintenance, engineering data adalah proses pengumpulan dan pemindahan data dari sensor mesin ke dalam repository, biasanya di cloud. Dari sana, ia berlanjut melalui alur data untuk dibersihkan dan diserap oleh model pembelajaran mesin.

Engineering data yang efektif dapat diandalkan, dapat diulang, dan dapat diskalakan. Karakteristik ini juga membuat proses rekayasa data matang untuk otomatisasi, yang menghemat waktu dan uang bagi produsen.

Seperti kebanyakan proses, kami sarankan untuk mendekati otomatisasi dengan lensa strategis. Jika Anda mulai mengotomatiskan proses rekayasa data Anda secara membabi buta. Anda dapat dengan mudah memperkenalkan hutang teknis di sistem Anda dengan memilih struktur data yang tidak sesuai dengan algoritma yang Anda butuhkan. Pastikan Anda memiliki pemahaman yang kuat tentang masalah yang harus dipecahkan sebelum Anda memulai proses penataan data dan membangun alur rekayasa data Anda. Bekerja dengan pemangku kepentingan utama tidak hanya untuk memahami masalah tetapi juga kebutuhan mereka.

Sajikan Output yang Dapat berfungsi kepada Orang yang Tepat

Orang sering menggembar-gemborkan kekuatan pembelajaran mesin tetapi mengabaikan penyampaiannya. Misalnya, model pembelajaran mesin biasanya menghasilkan data dalam file .csv. Kami telah melihat perusahaan menginvestasikan upaya yang signifikan untuk menghasilkan data yang berwawasan luas dan dapat ditindaklanjuti, hanya untuk membuat file .csv itu terkubur dalam folder di suatu tempat dan dibiarkan mengumpulkan debu.

Mulai proyek Anda dengan menentukan siapa yang perlu menggunakan informasi yang dihasilkan oleh sensor pemantauan jarak jauh IoT. Seringkali, penerima berada dalam lingkungan yang unik; mereka mungkin mengoperasikan mesin dan tidak memiliki akses ke email atau bahkan komputer tradisional selama shift mereka, misalnya. Pertimbangkan bagaimana mereka akan menerima informasi saat Anda menentukan output yang ideal. Informasi apa yang perlu mereka lihat, dan dalam bentuk apa mereka perlu melihatnya? Dalam beberapa kasus, peringatan email otomatis mungkin paling berguna. Di tempat lain, dasbor pelaporan akan paling memenuhi kebutuhan pengguna, atau mungkin dokumentasi PDF. Pastikan Anda memahami pengguna dan kebutuhan mereka dengan baik.

Menerapkan Prinsip-Prinsip Ke Dalam Praktik

Memahami dan menggunakan data dari sistem pemantauan jarak jauh IoT Anda sulit kita lakukan tanpa alat yang tepat, tetapi mengikuti tiga strategi utama ini akan menyiapkan Anda untuk sukses. Bola kristal atau kartu tarot mungkin tidak membantu Anda memprediksi kinerja dan kondisi aset Anda, tetapi memanfaatkan kekuatan pemantauan jarak jauh IoT dapat membuat masa depan Anda tetap cerah.

 Source from: https://www.iotforall.com/empowering-predictive-maintenance-with-iot-remote-monitoring 

 

Mau belajar elektronika dasar? Arduino? atau bahkan Internet of Things? Ikuti kursus online Indobot Academy!

Ingin Tahu Program Kami Lebih Lanjut?

Silahkan isi Formulir Dibawah Ini untuk Diskusi dengan Tim Indobot Academy.

Baca Juga

Bagikan:

Tinggalkan komentar

whatsapp