Прогнозирующее обслуживание с использованием ИИ

По словам Джона П. Десмонда, редактора AI Trends, многие компании успешно используют системы прогнозирующего обслуживания, которые объединяют ИИ и датчики IoT для сбора данных, позволяющих предсказывать поломки и рекомендовать профилактические действия до их возникновения.

Рынок прогнозирующего обслуживания

Согласно отчету IoT Analytics из Гамбурга, рынок прогнозирующего обслуживания сегодня составляет 6,9 миллиарда долларов и, по прогнозам, вырастет до 28,2 миллиарда долларов к 2026 году. В настоящее время более 280 поставщиков предлагают решения в этой области, и ожидается, что их количество вырастет до более чем 500 к 2026 году.

Инвестиции в прогнозирующее обслуживание

Фернандо Бругге, аналитик IoT Analytics, подчеркивает, что сейчас самое время для компаний, владеющих промышленными активами или продающих оборудование, инвестировать в решения прогнозирующего обслуживания. Технологические компании должны подготовиться к интеграции таких решений в свои предложения.

Примеры успешного применения

Производитель авиационных двигателей Rolls-Royce использует прогнозирующую аналитику для снижения углеродных выбросов и оптимизации обслуживания, что позволяет клиентам дольше эксплуатировать самолеты. Они создали платформу Intelligent Engine для мониторинга полетов и сбора данных о погодных условиях и маневрах пилотов.

В здравоохранении Kaiser Permanente применяет прогнозирующую аналитику для выявления пациентов, находящихся в группе риска быстрого ухудшения состояния. Система Advanced Alert Monitor анализирует более 70 факторов в электронных медицинских записях пациентов, чтобы генерировать риск-оценки.

Успехи в пищевой промышленности

Завод Frito-Lay в Фейетвилле, штат Теннесси, успешно применяет прогнозирующее обслуживание, что позволило снизить время простоя оборудования до 0,75% и непланируемый простой до 2,88%. Использование анализа вибрации и ультразвукового мониторинга помогло предотвратить поломки оборудования.

Автоматизация обслуживания подшипников

Завод Noranda Alumina в Грамерси, штат Луизиана, внедрил систему для улучшения смазки подшипников, что привело к снижению количества замен подшипников на 60% и экономии около 900 000 долларов.

Практические рекомендации

Рассмотрите возможность автоматизации процессов и выявления моментов взаимодействия с клиентами, где ИИ может добавить наибольшую ценность. Определите ключевые показатели эффективности (KPI) для оценки влияния ваших инвестиций в ИИ на бизнес.

Выберите инструменты, соответствующие вашим потребностям, и позволяющие настраивать их под ваши цели. Начните с небольшого проекта, собирайте данные о его эффективности и постепенно расширяйте использование ИИ в вашей работе.

Контакты

Если вам нужна помощь в управлении ИИ в бизнесе, свяжитесь с нами по адресу hello@itinai.ru. Чтобы быть в курсе последних новостей ИИ, подписывайтесь на наш Telegram.

Пример решения на основе ИИ

Посмотрите на практический пример решения на основе ИИ: продажный бот, предназначенный для автоматизации взаимодействия с клиентами круглосуточно и управления взаимодействиями на всех этапах клиентского пути.