Trao Quyền Cho Việc Bảo Trì Tiên Đoán Thông Qua Giám Sát IoT Từ Xa

Trao Quyền Cho Việc Bảo Trì Tiên Đoán Thông Qua Giám Sát IoT Từ Xa

Nguồn: Very, Iotforall.com, 2022

Nếu sự tồn tại của thầy bói và quả cầu pha lê có thể chứng thực bất cứ điều gì, thì có nghĩa là con người từ lâu đã cố gắng dự đoán tương lai sẽ diễn ra như thế nào. Nhưng mặc dù hiệu quả của khả năng bói toán “siêu nhiên” có thể còn nhiều nghi vấn, nhưng có một cách đáng tin cậy hơn nhiều để dự đoán tương lai bằng cách duy trì dự đoán với sự hỗ trợ của IoT.

Bảo trì Tiên đoán (Dự đoán) là gì?

Bảo trì dự đoán đề cập đến một kỹ thuật sử dụng các công cụ giám sát từ xa IoT để đánh giá hiệu suất và tình trạng của tài sản. Trong sản xuất, bảo trì dự đoán mang lại lợi tức đầu tư trung bình gấp 10 lần bằng cách tăng thông lượng, giảm chi phí bảo trì và giảm thiểu sự cố quy trình. Các mô hình học máy xử lý dữ liệu được thu thập từ các cảm biến hỗ trợ IoT để dự đoán thời điểm thiết bị có khả năng bị lỗi, mang lại cơ hội ngăn chặn hoàn toàn sự cố. Tuy nhiên, nếu thiết bị bị lỗi, bảo trì dự đoán có thể đề xuất các hành động khắc phục để ngăn ngừa những hỏng hóc tương tự xảy ra trong tương lai.

Tất cả các khả năng bảo trì dự đoán này được thực hiện nhờ công nghệ giám sát từ xa IoT. Chúng ta sẽ xem xét cách thức hoạt động của giám sát từ xa IoT và ba chiến lược thành công chính để triển khai bảo trì dự đoán hiệu quả. Nhưng trước tiên, hãy xem ý nghĩa của chúng tôi khi giám sát từ xa IoT.

Giám sát IoT từ xa là gì?

Trong bối cảnh sản xuất bảo trì dự đoán, giám sát IoT từ xa tự động hóa việc đánh giá tình trạng thiết bị và tạo các yêu cầu dịch vụ. Nếu không có giám sát IoT từ xa, các nhà máy phải dựa vào nhân viên để thu thập, xử lý và phân tích dữ liệu máy theo cách thủ công trước khi đưa ra các bước tiếp theo có thể hành động để chẩn đoán hoặc bảo trì. Công nghệ giám sát IoT từ xa giúp tăng tốc quá trình, dẫn đến giảm chi phí dài hạn và tăng năng suất khởi động.

Giám sát từ xa tích hợp các thiết bị IoT và trí tuệ nhân tạo để thu thập và phân tích dữ liệu hiệu suất của máy. Các thiết bị IoT truyền dữ liệu mô tả hoạt động và năng suất của máy móc tới nền tảng hỗ trợ AI. Nền tảng đó phân tích thông tin và cung cấp cho nhân viên quyền truy cập theo thời gian thực vào thông tin chi tiết về tình trạng máy móc. Báo cáo chi tiết với dữ liệu hiệu suất lịch sử cũng cung cấp ảnh chụp nhanh về mức năng suất và giúp thông báo cho nhân viên về lịch bảo trì.

Bằng cách tận dụng dữ liệu lịch sử chất lượng, hệ thống học máy có thể dự đoán khi nào có khả năng xảy ra sự cố và đề xuất các biện pháp chủ động để giảm thiểu thời gian ngừng hoạt động và tối ưu hóa tài nguyên bảo trì.

Tác động của giám sát IoT từ xa

Trong những ngày trước khi giám sát từ xa, máy móc hỏng hóc chỉ đơn giản là âm thanh báo động để cảnh báo cho nhân viên về sự cố. Quản lý tầng của nhà máy sẽ được cử đến để xác nhận vấn đề, các kỹ thuật viên được gọi để chẩn đoán và khắc phục sự cố, các bộ phận được đặt hàng và sửa chữa theo lịch trình. Trong khi đó, nhóm sản xuất sẽ cần phải suy nghĩ trên đôi chân của mình và làm việc để giải quyết vấn đề mất năng suất.

Ngày nay, giám sát từ xa IoT cung cấp sức mạnh để giảm thiểu đáng kể vấn đề thời gian chết không được bảo vệ. Lợi ích của giám sát IoT từ xa trong bảo trì dự đoán bao gồm:

– Thu thập dữ liệu tỷ lệ

– Giảm chi phí dài hạn

– Tối đa hóa thời gian hoạt động của máy

– Hợp lý hóa quy trình thông báo

– Giảm các cuộc gọi dịch vụ

Tận dụng các chiến lược thành công chính

Có ba chiến lược chính có thể cho phép bạn thiết lập bảo trì dự đoán hiệu quả được hỗ trợ bởi giám sát IoT từ xa.

# 1: Sự tham gia sớm của các nhà khoa học dữ liệu để thu thập dữ liệu

Mặc dù một số khía cạnh của bảo trì dự đoán và giám sát từ xa IoT có thể được giải quyết bởi các kỹ sư dữ liệu, các nhà khoa học dữ liệu nên tham gia để hình thành và sử dụng các chiến lược bảo trì dự đoán của bạn. Hãy cân nhắc rằng nhiễu cảm biến, dữ liệu bị thiếu và các điểm không hoàn hảo khác trong tập dữ liệu của bạn có thể nhanh chóng khiến nỗ lực phân tích của bạn trở nên quá tải. Các nhà khoa học dữ liệu sẽ làm cho quá trình này ít đau đớn hơn cho bạn. Các nhà khoa học dữ liệu sẽ thực hiện tất cả những việc sau:

Làm việc với nhóm kỹ thuật dữ liệu của bạn để lập kế hoạch cho đường ống và kiến ​​trúc: Kết quả của thuật toán học máy và bảo trì dự đoán thành công chỉ có thể thực hiện được với khối lượng lớn dữ liệu sạch. Các nhà khoa học dữ liệu sẽ có thể xác định bất kỳ khoảng trống nào trong khối lượng dữ liệu cần thiết và giúp bạn xác định nơi bạn sẽ cần lắp đặt các cảm biến mới để tạo ra nhiều dữ liệu hơn.

Dữ liệu sạch, cấu trúc và nhãn: Dữ liệu thô hiếm khi là chế độ dinh dưỡng tốt nhất cho các thuật toán học máy. Ngoài dữ liệu trùng lặp và thiếu dữ liệu, các kiểu dữ liệu không chính xác có thể gây ra lỗi cho quá trình xử lý hạ nguồn. Các nhà khoa học dữ liệu có thể xác định và khắc phục các bất thường về dữ liệu cũng như cô lập tín hiệu quan tâm khỏi tiếng ồn của thiết bị và môi trường.

– Tạo và triển khai các mô hình học máy hiệu quả: Việc dự đoán lỗi thiết bị dựa trên hàng triệu điểm dữ liệu nói chung là không thể sử dụng các phương pháp phân tích truyền thống. Các nhà sản xuất thường dựa vào học máy để tổng hợp lượng dữ liệu khổng lồ này và sau đó đưa ra kết quả chuyển thành các hành động bảo trì. Một nhóm các nhà khoa học dữ liệu chịu trách nhiệm sử dụng các công cụ học máy hiệu quả nhất và chuyển giao kiến ​​thức chuyên môn đó cho các kỹ sư dữ liệu.

Nhưng đừng quên đề cập đến một lưu ý quan trọng: các nhà khoa học dữ liệu sẽ không thể thực hiện công việc nếu họ bị bỏ lại với những rào cản trên con đường của họ. Ưu tiên cung cấp cho các nhà khoa học dữ liệu của bạn thông tin và công cụ mà họ sẽ cần để thực hiện đúng công việc. Họ sẽ cần quyền truy cập kỹ thuật (ví dụ: công cụ chính xác, quyền, máy chủ, v.v.), quyền truy cập thông tin và quyền truy cập của mọi người (kết nối với người gác cổng và trò chuyện với các chuyên gia miền nội bộ).

# 2: Tự động hóa Quy trình Kỹ thuật Dữ liệu một cách Chiến lược

Trong bối cảnh bảo trì dự đoán, kỹ thuật dữ liệu là quá trình thu thập và di chuyển dữ liệu từ các cảm biến máy vào một kho lưu trữ, thường là trên đám mây. Từ đó, nó tiếp tục đi qua đường ống dữ liệu để được làm sạch và nhập vào bởi các mô hình học máy.

Kỹ thuật dữ liệu hiệu quả là đáng tin cậy, có thể lặp lại và có thể mở rộng. Những đặc điểm này cũng làm cho quá trình kỹ thuật dữ liệu trở nên chín muồi để tự động hóa, giúp tiết kiệm cả thời gian và tiền bạc cho các nhà sản xuất.

Như với hầu hết các quy trình, chúng tôi khuyên bạn nên tiếp cận tự động hóa với lăng kính chiến lược. Nếu bạn bắt đầu tự động hóa quy trình kỹ thuật dữ liệu của mình một cách mù quáng, bạn có thể dễ dàng giới thiệu nợ kỹ thuật trong hệ thống của mình bằng cách chọn cấu trúc dữ liệu không phù hợp với thuật toán bạn cần. Đảm bảo bạn có hiểu biết vững chắc về vấn đề cần giải quyết trước khi bắt đầu quá trình cấu trúc dữ liệu và xây dựng đường dẫn kỹ thuật dữ liệu của mình. Làm việc với các bên liên quan chính không chỉ để hiểu vấn đề mà còn cả các yêu cầu của họ.

# 3: Trình bày đầu ra có thể sử dụng cho đúng người

Mọi người thường quảng cáo sức mạnh của học máy nhưng lại bỏ qua việc phân phối. Ví dụ: các mô hình học máy thường xuất dữ liệu dưới dạng tệp .csv. Chúng tôi đã thấy các công ty đầu tư nỗ lực đáng kể để tạo ra dữ liệu sâu sắc và có thể hành động, chỉ để tệp .csv đó được chôn trong một thư mục ở đâu đó và để lại để thu thập bụi.

Bắt đầu dự án của bạn bằng cách xác định ai cần sử dụng thông tin do các cảm biến giám sát từ xa IoT tạo ra. Thông thường, người nhận dự định ở trong một môi trường duy nhất; Ví dụ, họ có thể đang vận hành máy móc và không có quyền truy cập vào email hoặc thậm chí một máy tính truyền thống trong ca làm việc của họ. Xem xét cách họ sẽ nhận thông tin khi bạn xác định đầu ra lý tưởng. Họ cần xem những thông tin gì, và họ cần xem thông tin đó dưới hình thức nào? Trong một số trường hợp, cảnh báo qua email tự động có thể hữu ích nhất. Trong những trường hợp khác, trang tổng quan báo cáo sẽ đáp ứng tốt nhất nhu cầu của người dùng, hoặc có thể là tài liệu PDF. Đảm bảo rằng bạn hiểu rõ người dùng và nhu cầu của họ.

Đưa các nguyên tắc vào thực hành

Việc hiểu và sử dụng dữ liệu được tạo ra bởi các hệ thống giám sát từ xa IoT của bạn là điều khó thực hiện nếu không có các công cụ phù hợp, nhưng thực hiện theo ba chiến lược chính sau đây sẽ giúp bạn thành công. Quả cầu pha lê hoặc bài tarot có thể không giúp bạn dự đoán hiệu suất và tình trạng tài sản của mình, nhưng tận dụng sức mạnh của giám sát từ xa IoT có thể giúp tương lai của bạn tươi sáng.

Total
0
Shares
Để lại một bình luận

Email của bạn sẽ không được hiển thị công khai. Các trường bắt buộc được đánh dấu *