<img height="1" width="1" style="display:none" src="https://www.facebook.com/tr?id=561902218534268&amp;ev=PageView&amp;noscript=1">
spotilla_logo
Ë
By Mikko Laine • huhtikuuta 12, 2023

Tekoälyn hyödyntäminen kunnossapidossa - viisi tapaa tehostaa toimintaa

1. Kunnossapito nykyaikaisen teknologian aikakaudella

ChatGPT, tekoäly ja digitaaliset teknologiat ovat nyt isosti muuttamassa myös kunnossapitoa . Ne eivät ole vain "tulossa" vaan ne ovat jo täällä.  

Tekoälyn käyttö kunnossapidossa ei kuitenkaan tarkoita ihmisen korvaamista koneella, vaan pikemminkin ihmisen ja koneen yhteistyötä. Ihmisen asiantuntemus ja tietämys kunnossapidosta yhdistettynä tekoälyn tarjoamiin mahdollisuuksiin voivat auttaa yrityksiä tekemään parempia päätöksiä ja vähentämään tuotantokatkoksia, konerikkoja tai muita ongelmia.

Organisaatiot voivat hyödyntää tekoälyä toiminnan ja kunnossapidon parantamiseksi ja tehostamiseksi. Tekoälyn käyttö kunnossapidossa voi auttaa ennakoimaan vikojen syntymistä, varmistamaan laitteiden tehokkaan käytön ja vähentämään huoltokustannuksia.

 

2.    Tekoäly kunnossapidon tukena: käyttökohteita ja mahdollisuuksia


Tekoäly voi tarjota useita käyttökohteita  kunnossapidossa. Yksi tärkeimmistä käyttökohteista on ennakoivan kunnossapidon parantaminen. Tekoäly voi analysoida koneiden ja laitosten toimintadataa ja tunnistaa poikkeamat normaalista toiminnasta, mikä auttaa ennakoimaan mahdollisia vikatilanteita ennen kuin ne aiheuttavat suurempia ongelmia. Tämä vähentää odottamattomia ongelmia tai seisokkeja ja parantaa tuotannollisen toiminnan sujuvuutta.

Toinen käyttökohde on älykäs huolto. Tekoäly voi antaa tietoa laitteiden tilasta ja kunnosta, jotta huolto voidaan suunnitella tarkasti ja tarvittavat varaosat voidaan tilata ajoissa. Tämä vähentää laitteiden seisokkeja ja parantaa huollon tehokkuutta.

Kolmas käyttökohde on tuotannon optimointi. Tekoäly voi analysoida tuotannon toimintadataa ja tunnistaa pullonkauloja tai muita tehokkuutta haittaavia tekijöitä. Tämä auttaa yrityksiä parantamaan tuotannon tehokkuutta ja vähentämään tuotantokustannuksia. Tekoäly voi myös auttaa esim. optimoimaan tuotantolinjan ylläpitoaikataulua, jotta huolto voidaan tehdä mahdollisimman tehokkaasti.

Katso videolta miten helppoa on hallita kaikki häiriö- ja vikailmoitukset sekä palvelupyynnöt Spotillan avulla

 


3.    Kuinka tekoäly parantaa ennakoivaa kunnossapitoa: Data-analyysi ja ennustavat huoltotoimenpiteet


Ennakoiva kunnossapito on tärkeä osa teollisuuden toimintaa. Tekoäly voi parantaa ennakoivaa kunnossapitoa keräämällä, analysoimalla ja hyödyntämällä tietoa laitteiden toiminnasta. Tekoäly voi esimerkiksi analysoida laitteiden käyttöhistoriaa, tarkkailla laitteiden kuntoa ja antaa suosituksia huoltotoimenpiteistä.

Tekoälyn avulla voidaan myös kehittää ennustavia huoltotoimenpiteitä. Kun tekoäly analysoi laitteiden toimintadataa, se voi ennustaa mahdollisia vikatilanteita ja suositella huoltotoimenpiteitä ennen kuin ongelmia syntyy. Tämä auttaa yrityksiä välttämään odottamattomia seisokkeja ja vähentämään huoltokustannuksia.

Tulevaisuudessa tekoälyllä voidaan tunnistaa ja korjata ongelmia entistä tehokkaammin ja nopeammin. Tekoälyllä voidaan myös ennustaa, milloin laitteet tarvitsevat huoltoa ja milloin niiden käyttöikä on päättymässä.

Tekoälyä voidaan hyödyntää huoltotöiden optimoinnissa. Tulevaisuudessa tekoälyllä voidaan valita optimaalinen ajoitus huoltotoimenpiteille, jotta niiden vaikutus laitteiden toimintaan olisi mahdollisimman pieni. Lisäksi tekoäly voi auttaa valitsemaan oikeat huoltomenetelmät ja -välineet, jotta huoltotoimenpiteet suoritetaan tehokkaasti.

Tekoälyn avulla ennakoiva kunnossapito voi myös parantaa turvallisuutta työpaikoilla. Tekoäly voi analysoida turvallisuushavaintoja tai jopa havaita vaarallisia tilanteita ja hälyttää henkilöstöä ennen kuin tapaturmia tapahtuu. Tämä auttaa yrityksiä välttämään vahinkoja ja varmistamaan henkilöstön turvallisuuden.

Vinkki: jos tarvitset valmista excel-pohjaa ennakkohuoltojen laadintaa varten, niin lataa se täältä: Lataa ennakkohuoltosuunnitelman Excel-pohja

Katso myös videolta miten ennakkohuoltotöiden hallinta onnistuu Spotillan avulla

 

4.    Kunnossapitojärjestelmän tiedot ovat avainasemassa 

Huoltotiedon hallinta on erittäin tärkeää minkä tahansa toimialan kunnossapidossa, sillä sen avulla voidaan suunnitella huoltotoimenpiteitä, ennustaa vikatilanteita ja seurata laitteiden toimintaa. Kun huoltotiedon hallintaan liitetään tekoäly, se mahdollistaa laitteiden toimintadatan paremman hyödyntämisen ja ennakoivan kunnossapidon kehittämisen.

Kunnossapitojärjestelmät ovat yleisiä huoltotiedon hallinnassa käytettyjä työkaluja (CMMS - Computerized Maintenance Management System). Niiden avulla voidaan hallita huoltotietoa, suunnitella huoltotoimenpiteitä ja seurata laitteiden huoltohistoriaa. Kun kunnossapitojärjestelmä yhdistetään tekoälyyn, niiden avulla voidaan analysoida laitteiden toimintadataa, tehtyjä huoltoja, vikailmoituksia ja kehittää ennakoivaa kunnossapitoa.

Kunnossapitojärjestelmän ja tekoälyn integrointi alkaa yleensä laitteiden ja järjestelmien datan keräämisestä. Tämä voi sisältää laitteiden toimintadataa, huoltotietoa, vikatietoa ja muita huoltotoimenpiteisiin liittyviä tietoja. Tämä data tallennetaan järjestelmään, jossa sitä voidaan analysoida.

Seuraavaksi tekoälyä käytetään datan analysointiin ja ennustamiseen. Tämä sisältää koneoppimisen ja muiden tekoälyn tekniikoiden käytön datan analysointiin ja ennustamiseen. Tavoitteena on tunnistaa mahdolliset vikatilanteet ja kehittää ennakoivaa kunnossapitoa, jotta huoltotoimenpiteet voidaan suunnitella tehokkaasti ja vikatilanteet voidaan välttää.

Kun analyysi ja ennustaminen on tehty, järjestelmä luo huoltosuunnitelman ja huoltotehtävät, joita seurataan ja päivitetään jatkuvasti. Näin voidaan varmistaa, että laitteet toimivat optimaalisesti ja että huoltotoimenpiteet suoritetaan oikeaan aikaan ja oikealla tavalla.

Integroimalla kunnossapitojärjestelmät tekoälyyn, voidaan saavuttaa useita etuja, kuten parempi huoltotyön suunnittelu, ennakoivan kunnossapidon kehittäminen ja vikatilanteiden välttäminen. Lisäksi tietojen keräämisen ja analysoinnin automatisointi vapauttaa aikaa henkilökunnalta, jotta he voivat keskittyä muihin tehtäviin.


Häiriökaavio ja FMEA ovat analyysityökaluja, jotka auttavat tunnistamaan mahdolliset vikatilanteet ja kehittämään toimenpiteitä niiden varalle. Tekoälyä voidaan hyödyntää näiden työkalujen yhteydessä, jotta laitteiden toimintadataa voidaan analysoida ja ennakoivia huoltotoimenpiteitä voidaan kehittää.

Koneoppimista ja neuroverkkoja käyttävät huoltotiedon hallintajärjestelmät ovat uusi kehityssuunta huoltotiedon hallinnassa. Näiden järjestelmien avulla voidaan analysoida suuria määriä dataa ja löytää yhteyksiä laitteiden toiminnan ja huoltotarpeen välillä. Tämä mahdollistaa ennakoivan kunnossapidon kehittämisen ja parempien päätösten tekemisen huoltotyön suunnittelussa.

Tekoälyä voidaan hyödyntää kunnossapidon laajennetussa todellisuudessa (augmented reality, AR) ja virtuaalitodellisuudessa (virtual reality, VR). AR- ja VR-teknologioiden avulla kunnossapitohenkilökunta voi käyttää tekoälyä ja muita tietokoneavusteisia menetelmiä laitteiden korjaamiseen ja huoltamiseen. Esimerkiksi AR-lasit voivat näyttää huoltajalle, miten korjaustyö tehdään askel askeleelta.

Tekoälyn käyttömahdollisuudet kunnossapidossa ovat laajat ja tulevaisuudessa sen käyttöä voidaan laajentaa entisestään. Tämä voi merkittävästi parantaa huoltotoimintojen tehokkuutta ja vaikuttaa positiivisesti laitteiden käyttöikään ja ylläpitokustannuksiin.

Katso videolta miten laitetietojen ja huoltokohteiden tiedonhallinta onnistuu Spotillan avulla

 

 

5.   Miten hyödyntää ja käyttää ChatGPT:tä kunnossapidon kehittämisessä

ChatGPT:n käyttö kunnossapidon kehittämisessä on mahdollista monin eri tavoin. 

Yksi tapa on käyttää ChatGPT:tä tietokantana, joka sisältää tietoa erilaisista laitteista, niiden huolloista ja korjauksista. Tällöin ChatGPT:stä voitaisiin etsiä nopeasti tietoa esimerkiksi tietyn laitteen ylläpidosta tai korjauksesta.

Toinen tapa käyttää ChatGPT:tä kunnossapidon kehittämisessä on hyödyntää sitä ongelmanratkaisussa. Se auttaa työntekijöitä löytämään tietoa nopeasti. ChatGPT:lle voidaan esittää kysymyksiä erilaisista ongelmista, ja sen avulla voidaan löytää nopeita ja tehokkaita ratkaisuja. Tämä parantaa kunnossapidon tehokkuutta ja nopeuttaa laitteiden korjausta.

Kolmas tapa käyttää ChatGPT:tä kunnossapidon kehittämisessä käyttää sitä myös henkilöstön kouluttamisessa. ChatGPT:n voidaan kerätä tietoa erilaisista laitteista ja niiden käytöstä, ja sitä voitaisiin käyttää koulutusmateriaalina uusille työntekijöille. Tämä auttaisi uusia työntekijöitä perehtymään nopeammin työtehtäviinsä ja se parantaisi koko organisaation osaamistasoa.

Yhteenvetona voidaan todeta, että ChatGPT:ä voidaan käyttää monin eri tavoin kunnossapidon kehittämisessä. Se auttaa löytämään nopeita ratkaisuja ongelmiin, kouluttaa henkilöstöä, parantaa kommunikointia organisaatiossa ja toimia tietokantana, josta löytyy tietoa laitteiden ylläpidosta ja korjauksista.

Yhteenvetona - valmistaudu hyödyntämään kunnossapidon tietoa

Kunnossapidon ja huollon asiantuntijat voivat hyödyntää tekoälyä monin eri tavoin tehostaakseen toimintaansa ja parantaakseen laitteiden käytettävyyttä. Yksi tärkeä keino tekoälyn hyödyntämiseen on kunnossapitojärjestelmien integroiminen tekoälyyn, joka mahdollistaa tehokkaan tiedonkäsittelyn ja nopeammat päätökset.

Tekoälyä voidaan hyödyntää myös erilaisissa ennakoivissa huoltoratkaisuissa, joissa sen avulla voidaan ennakoida mahdollisia laitteiden vikoja ja korjaustarpeita. ChatGPT puolestaan voi auttaa kunnossapidon kehittämisessä monin eri tavoin, kuten tietokantana, ongelmanratkaisussa, henkilöstön kouluttamisessa ja kommunikoinnin parantamisessa.

Tekoälyn hyödyntäminen kunnossapidossa ja huollossa johtaa parempaan tehokkuuteen, vähentää korjausaikoja ja lisää laitteiden käytettävyyttä. 

Tärkeintä on kuitenkin muistaa, että tekoäly on vain yksi työkalu muiden joukossa, ja sen käyttöä tulee harkita tapauskohtaisesti. On tärkeää löytää oikeat ratkaisut oikeisiin ongelmiin ja varmistaa, että tekoälyn käyttö on järkevää ja hyödyllistä kunnossapidon kannalta.

Mutta joka tapauksessa hyvä lähtökohta on kerätä mahdollisimman paljon dataa kaikista asioista - tätä voi myöhemmin käyttää tekoälyn, ChatGPT:n tai muun työkalun kanssa. Ilman tietoa tai dataa 

Suosittelen katsomaan Spotillan virtuaalisen esittelytallenteen. 

Spotillan avulla saat tiedon helposti liikkumaan eikä tiedon tuottaminen tai hallinta ole enää ongelma. Spotillan kanssa saat hyödynnettyä kaikkea tietoa erittäin helposti - myös tekoälypohjaisessa kehittämisessä.

Spotillan ominaisuuksiin kuuluvat muun muassa:
•    Erittäin helppokäyttöinen natiivi mobiilisovellus, jolla työt on helppo dokumentoida missä tahansa
•    Selkeä selainkäyttöliittymä, joka on helppo oppia ja käyttää
•    Monipuoliset huoltokalenterinäkymät, jotka auttavat suunnittelemaan ja seuraamaan töitä ja  laitteiden huoltoa
•    Laite- ja kohderekisteri, johon voi tallentaa kaikki huoltokohteet, laitteet ja niiden tiedot
•    Hälytykset, jotka ilmoittavat automaattisesti, kun jokin tarvitsee huoltoa tai kun huolto on myöhässä
•    Automaattiset raportit, joiden avulla voi seurata  töidenhallintaa, kunnossapitokustannuksia ja ennustaa tulevia huoltotarpeita

Katso virtuaaliesittely ja saat paljon lisätietoa. Se varmasti vastaa moniin kysymyksiisi, joita mietit tarvittavien työkalujen osalta.

Tilaa itsellesi esittelytallenteesta linkki sähköpostiisi. Voit katsoa tallenteen milloin tahansa paikasta riippumatta. Paina alla olevaa painiketta ja tilaa katselulinkki.

VIRTUAALIESITTELY

Kokeile Spotilla-palvelua ilmaiseksi. 14pv ilmainen kokeilujakso.


Täytä lomakkeeseen tiedot ja saat sähköpostiisi demotunnukset.