Jak sztuczna inteligencja wspiera prewencję maszyn?

Wykorzystanie danych z CMMS do szybszych i skuteczniejszych przeglądów

Utrzymanie ruchu to jedno z kluczowych wyzwań w firmach produkcyjnych. Każda nieplanowana awaria oznacza kosztowne przestoje, utratę produktywności i dodatkowe wydatki na serwis. Wiele zakładów korzysta dziś z systemów CMMS (Computerized Maintenance Management System), które gromadzą ogromną ilość danych o pracy maszyn. Jednak te dane często są wykorzystywane jedynie do raportowania.

Dzięki sztucznej inteligencji (AI) można zrobić krok dalej i zamienić dane z CMMS w praktyczne narzędzie do predykcji awarii i inteligentnego planowania przeglądów.

Jak AI wykorzystuje dane z CMMS?

System CMMS rejestruje m.in.:

• historię awarii i napraw,
• czasy przeglądów i czas reakcji serwisu,
• części użyte do napraw,
• koszty utrzymania maszyn.

Na podstawie tych danych modele AI mogą:

• wykrywać wzorce powtarzających się awarii,
• przewidywać, kiedy maszyna będzie wymagała interwencji,
• sugerować optymalny moment na przegląd,
• tworzyć ranking najbardziej awaryjnych urządzeń.

Lepsza prewencja = mniej przestojów

Tradycyjna prewencja opiera się na harmonogramach czasowych – np. przegląd co 3 miesiące. To podejście często oznacza:

• zbyt częste przeglądy (niepotrzebne koszty),
• zbyt rzadkie przeglądy (ryzyko awarii).

AI pozwala dopasować przeglądy do realnego stanu maszyny, a nie tylko do kalendarza. Dzięki temu:

• technik skupia się na faktycznych zagrożeniach,
• skraca się czas serwisu,
• maleje ryzyko nieplanowanego postoju.

Korzyści biznesowe

• Redukcja kosztów przestojów – mniej awarii w krytycznych momentach.
• Optymalizacja zasobów UR – technicy wykonują mniej, ale bardziej trafnych interwencji.
• Lepsze planowanie zakupów części – AI może prognozować zapotrzebowanie na części zamienne.
• Łatwo policzalny ROI – wystarczy porównać koszt przestojów przed i po wdrożeniu.

Mały krok, duży efekt

Co ważne, aby rozpocząć pracę z AI w prewencji, nie trzeba od razu inwestować w drogie czujniki IoT. Już same dane z CMMS są świetnym punktem wyjścia do stworzenia modeli predykcyjnych. W kolejnym kroku można rozszerzyć system o dodatkowe źródła danych (np. wibracje, temperatura, wilgotność).

Podsumowanie

Sztuczna inteligencja i CMMS to duet, który pozwala przejść od reaktywnego serwisu do predykcyjnego utrzymania ruchu. Dzięki analizie danych historycznych można nie tylko przewidywać awarie, ale także lepiej planować przeglądy i skrócić ich czas. To idealny kierunek dla firm, które chcą zacząć od małych projektów AI i szybko udowodnić zwrot z inwestycji.

‍

Ps. Zachęcamy do śledzenia naszej blogowej działalności, w ramach której przybliżamy tematy automatyzacji AI.

‍