Zephyrnet-logo

Voorspellend onderhoud is een geweldige AI-app 

Datum:

Voorspellend onderhoud als gevolg van het samenwerken van IoT en AI is geïdentificeerd als een geweldige app, met een trackrecord van ROI. (Credit: Getty Images) 

Door John P. Desmond, AI Trends Editor 

Voorspellend onderhoud (PdM) is naar voren gekomen als een geweldige AI-app. 

In de afgelopen vijf jaar is voorspellend onderhoud geëvolueerd van een niche-use case naar een snelgroeiende applicatie met een hoog rendement op investering (ROI) die echte waarde levert aan gebruikers. Deze ontwikkelingen zijn een indicatie van de kracht van het Internet of Things (IoT) en AI samen, een markt die vandaag in de kinderschoenen staat. 

Deze observaties zijn afkomstig van onderzoek uitgevoerd door IoT Analytics, consultants die marktinformatie leveren, dat onlangs schatte dat de markt voor voorspellend onderhoud van $ 6.9 miljard in 28.2 $ 2026 miljard zal bedragen.  

Het bedrijf begon zijn onderzoek naar de IoT-aangedreven markt voor voorspellend onderhoud in 2016 tijdens een onderhoudsconferentie voor de industrie in Dortmund, Duitsland. Er gebeurde niet veel. "We waren bitter teleurgesteld", aldus Knud Lasse Lueth, CEO bij IoT Analytics, in een account in IoT Zakelijk nieuws. "Geen enkele exposant had het over voorspellend onderhoud."  

Dingen zijn veranderd. IoT Analytics-analist Fernando Alberto Brügge verklaarde: "Ons onderzoek in 2021 toont aan dat voorspellend onderhoud duidelijk is geëvolueerd van de nogal statische benadering van conditiebewaking. Het is een levensvatbare IoT-applicatie geworden die een overweldigend positieve ROI oplevert. " 

Technische ontwikkelingen die hebben bijgedragen aan de marktuitbreiding zijn onder meer: ​​een vereenvoudigd proces voor het verbinden van IoT-middelen, grote vooruitgang in cloudservices en verbeteringen in de toegankelijkheid van machine learning / data science-frameworks, stellen de analisten.  

Samen met de technische ontwikkelingen heeft de markt voor voorspellend onderhoud een gestage toename gezien van het aantal software- en serviceproviders dat oplossingen aanbiedt. IoT Analytics identificeerde in 100 ongeveer 2016 bedrijven in de ruimte; vandaag identificeert het bedrijf 280 verwante oplossingsleveranciers over de hele wereld. Velen van hen zijn startups die onlangs het veld betraden. Gevestigde providers, waaronder GE, PTC, Cisco, ABB, en Siemens zijn de afgelopen vijf jaar op de markt gekomen, veelal door acquisities.  

De markt heeft nog ruimte; de analisten voorspellen dat er in de komende vijf jaar 500 bedrijven in de business zullen zitten.  

In 2016 was de ROI van voorspellende analyses onduidelijk. In 2021 bleek uit een onderzoek onder ongeveer 100 senior IT-managers uit de industriële sector dat projecten voor voorspellend onderhoud in 83 een positieve ROI hebben opgeleverd.% van de gevallen. Ongeveer 45% van degenen die meldden hun investeringen in minder dan een jaar af te schrijven. "Deze gegevens toonden aan hoe aantrekkelijk de investering de afgelopen jaren is geworden", aldus de analisten.   

Meer IoT-sensoren betekent meer precisie 

Geïmplementeerde projecten die de analisten in 2016 bestudeerden, vertrouwden op een beperkt aantal gegevensbronnen, meestal één sensorwaarde, zoals trillingen of temperatuur. Projecten beschreven in het rapport 2021 beschreven 11 klassen gegevensbronnen, zoals gegevens van bestaande sensoren of gegevens van de controllers. Naarmate er meer bronnen worden aangeboord, neemt de precisie van de voorspellingen toe, stellen de analisten.  

Veel projecten maken tegenwoordig gebruik van hybride modelleringsbenaderingen die steunen op domeinexpertise, virtuele sensoren en augmented data. AspenTech en PARC zijn twee leveranciers die in het rapport worden geïdentificeerd als hybride modelleringsbenaderingen. AspenTech heeft met meer dan 60 bedrijven samengewerkt om hybride modellen te ontwikkelen en te testen die fysica combineren met kennis van ML / data science, waardoor de voorspellingsnauwkeurigheid wordt verbeterd. 

De overgang naar edge computing zal naar verwachting verder profiteren van voorspellende modelleringsprojecten, doordat algoritmen kunnen worden uitgevoerd op het punt waar gegevens worden verzameld, waardoor de responslatentie wordt verminderd. De leverancier STMicroelectronics heeft onlangs enkele slimme sensorknooppunten geïntroduceerd die gegevens kunnen verzamelen en een aantal analytische bewerkingen kunnen uitvoeren. 

Meer voorspellende onderhoudsapps worden geïntegreerd met bedrijfssoftwaresystemen, zoals Enterprise Resource Planning (ERP) of geautomatiseerde onderhoudsbeheersystemen (CMMS). Litmus Automation biedt een integratiedienst om te linken met elk industrieel activum, zoals een programmeerbare logische controller, een gedistribueerd controlesysteem of een toezichthoudend controle- en gegevensverzamelingssysteem.   

Minder uitvaltijd leidt tot besparingen 

De winst komt voort uit het voorkomen van downtime. "Voorspellend onderhoud is het resultaat van het bewaken van operationele apparatuur en het nemen van actie om mogelijke uitvaltijd of een onverwacht of negatief resultaat te voorkomen, ”aldus Mike Leone, een analist bij IT-strategiebedrijf Enterprise Strategy Group, in een account van TechTarget.  

Felipe Parages, senior datawetenschapper, Valkyrie

Vooruitgang die voorspellend onderhoud tegenwoordig praktischer heeft gemaakt, zijn onder meer sensortechnologie die wijdverspreider is geworden en de mogelijkheid om industriële machines in realtime te volgen, aldus Felipe Parages, senior datawetenschapper bij Valkyrie, data sense-consultants. Met meer sensoren is het datavolume exponentieel gegroeid en is data-analyse via cloudservices beschikbaar gekomen. 

Vroeger moest een expert een analyse uitvoeren om te bepalen of een machine niet optimaal functioneerde. "Tegenwoordig is het, met de hoeveelheid gegevens die je kunt gebruiken en de nieuwe technieken op basis van machine learning en AI, mogelijk om patronen te vinden in al die gegevens, dingen die heel subtiel zijn en aan de aandacht van een mens zouden zijn ontsnapt", aldus Parages. 

Het resultaat is dat één persoon nu honderden machines kan monitoren en bedrijven historische gegevens verzamelen, wat een diepere trendanalyse mogelijk maakt. "Voorspellend onderhoud" is een zeer krachtig wapen ", zei hij.  

In een voorbeeldproject nam de belangrijkste spoorwegexploitant van Italië, Trenitalia, voorspellend onderhoud voor zijn hogesnelheidstreinen over. Het systeem zal naar verwachting acht tot tien besparen% van een jaarlijks onderhoudsbudget van 1.3 miljard euro, aldus Paul Miller, een analist bij onderzoeksbureau Forrester, dat onlangs een rapport over het project uitbracht.  

"Ze kunnen ongeplande storingen elimineren, wat vaak directe besparingen op onderhoud oplevert, maar net zo belangrijk is door een trein buiten gebruik te stellen voordat deze breekt-dat betekent een betere klantenservice en gelukkiger klanten ”, aldus Miller. Hij raadde organisaties aan om te beginnen met voorspellend onderhoud door een proefproject uit te voeren. 

In een voorbeeld van de soorten samenwerking die voorspellende onderhoudsprojecten naar verwachting zullen opleveren, hebben de CEO's van verschillende Europese auto- en elektronicabedrijven onlangs plannen aangekondigd om hun krachten te bundelen om de "Software Republique" te vormen, een nieuw ecosysteem voor innovatie in intelligente mobiliteit. Atos, Dassault Systèmes, Groupe Renault en STMicroelectronics en Thales hebben hun beslissing aangekondigd om hun expertise te bundelen om de markt te versnellen.   

Luca de Meo, CEO van Groupe Renault

Luca de Meo, Chief Executive Officer van Groupe Renault, verklaarde in a persbericht van STMicroelectronics, "In de nieuwe mobiliteitswaardeketen zijn intelligentiesystemen aan boord de nieuwe drijvende kracht, waarin alle onderzoek en investeringen nu geconcentreerd zijn. Geconfronteerd met deze technologische uitdaging, kiezen we ervoor om collectief en openlijk te spelen. Er zal geen cent zijner van de zwaartekracht, wordt de waarde van elk vermenigvuldigd met andere. De gecombineerde expertise op het gebied van cyberbeveiliging, micro-elektronica, energie en gegevensbeheer zal ons in staat stellen om unieke, geavanceerde oplossingen te ontwikkelen voor koolstofarme, gedeelde en verantwoorde mobiliteit, gemaakt in Europa. "    

De Software République zal worden gevestigd in Guyancourt, een gemeente in Noord-Centraal Frankrijk in het Renault Technocentre in een gebouw genaamd Odyssée, een ruimte van 12,000 vierkante meter die ecologisch verantwoord is. De binnen- en buitenstructuur is bijvoorbeeld 100 procent hout en het gebouw is bedekt met fotovoltaïsche panelen. 

Lees de bronartikelen in IoT Zakelijk nieuws TechTarget en een persbericht van STMicroelectronics.

Coinsmart. Beste Bitcoin-beurs in Europa
Bron: https://www.aitrends.com/predictive-analytics/predictive-maintenance-is-a-killer-ai-app/

spot_img

Laatste intelligentie

spot_img