По данным исследовательской компании IDC , модели промышленного обслуживания трансформируются - от традиционного устранения неисправностей до упреждающего и прогнозирующего обслуживания. 
Преимущества для бизнеса очевидны:

• Для конечного пользователя : ремонт оборудования до его поломки увеличивает время безотказной работы, производительность и рентабельность инвестиций.
• Для поставщика : сокращение количества грузовых автомобилей путем объединения процедур по графику, что удобно для конечного пользователя и сервисной команды, экономит внутренние затраты и позволяет лучше планировать цепочку поставок запасных частей. Ремонт оборудования до его поломки также приводит к сокращению незапланированных простоев и повышению степени удовлетворенности клиентов, что приводит к более высоким показателям обновления, меньшему оттоку и лучшим показателям Net Promoter (NPS).

Достижение точки, в которой проблемы клиента могут быть надежно предсказаны, и реализация этих бизнес-преимуществ - достижимая цель, особенно если проект использует все три компонента прогнозирующего обслуживания одновременно, а не последовательно. Несмотря на то, что каждый из трех компонентов важен и действителен, они могут быть реализованы вместе или по отдельности для быстрого повышения ценности и совместного использования всех трех компонентов - вот что отличает лучшего в своем классе специалиста.

Компонент № 1: Традиционный анализ данных с подключенного оборудования на местах

Это подход, который используют многие компании - и где они могут застрять, думая, что это единственный способ двигаться вперед. Компании с новым подключенным оборудованием часто считают, что сбор необходимых данных для надлежащего анализа потребует слишком много времени, а окупаемость проекта слишком велика.Данные этого процесса невероятно полезны и должны использоваться вместе с другими преимуществами подключения (оповещение, оповещение, удаленное обслуживание и т. д.). Тем не менее, связанные данные являются лишь частью комплексного подхода; это не должно быть сделано первым и не должно замедлять реализацию двух других компонентов.

Традиционный подход к прогнозной аналитике хорошо известен: собирайте данные, применяйте логику и достигайте понимания. Часто первый шаг - сбор данных - создает виртуальное препятствие для создания прогностической программы обслуживания и реализации связанных с этим бизнес-преимуществ.

Почему виртуальный? Общие убеждения:

• Процесс подключения / сбора / анализа - единственный способ построить прогностическую программу.
• Все действия должны следовать этой последовательности.
• Поскольку для накопления необходимых данных требуется время, программа не обеспечит своевременный возврат инвестиций.

Эти убеждения не всегда отражают реальность. Многие поставщики имеют глубокие инженерные основы, и этот опыт может позволить использовать другие компоненты для создания прогностической программы обслуживания в более короткие сроки.

Вновь подключенные компании должны продолжить процесс сбора данных и создать этот набор данных. Эта стратегия сразу поддерживает два других компонента, описанных ниже.

Компонент № 2: прогнозирование с использованием существующих технических данных

Компании, выпускающие технические продукты, уже собрали обширные наборы данных, основанные на многолетней работе по проектированию и тестированию. Этот накопленный опыт может быть использован для построения моделей ожидаемой производительности и для настройки условий тревоги / оповещения. Например, ваша команда инженеров может уже знать, что если температура или уровень вибрации определенного подшипника превышает определенный порог, режим сбоя находится в режиме ожидания. Основанная на стандартах проектирования, испытаниях и многолетнем опыте эксплуатации, эта модель заслуживает доверия как «цифровой близнец». Прогнозирование, основанное на модели этого типа, является действительным и может быстро запустить проект прогнозного обслуживания...

Подробно