Kết hợp AI và IoT cho các chiến lược bảo trì dự đoán thông minh hơn

Sự kết hợp giữa công nghệ AI và IoT có khả năng cách mạng hóa cách các công ty tiếp cận bảo trì thiết bị. Bằng cách khai thác sức mạnh của máy học và các kỹ thuật AI khác, các công ty có thể dự đoán và ngăn ngừa lỗi thiết bị với độ chính xác cao hơn.

• Giải pháp đào tạo nhân sự doanh nghiệp trong kỷ nguyên AI
• Muốn làm lập trình viên thì học ngành gì và học ở đâu?
• Thuật toán phát hiện nói dối bằng AI: Vũ khí mới trong cuộc chiến chống tội phạm
• Vai trò của AI trong chẩn đoán bệnh về mắt
• Vai trò của AI trong dự đoán sự sống ngoài Trái Đất

Sự ra đời của trí tuệ nhân tạo và Internet vạn vật (AI và IoT) đã mang đến một sự thay đổi mô hình trong cách các ngành công nghiệp tiếp cận việc bảo trì và sửa chữa thiết bị của họ.

Đã qua rồi cái thời mà việc bảo trì chỉ dựa vào trực giác và kinh nghiệm của con người. Ngày nay, các công ty đang ngày càng chuyển sang các chiến lược bảo trì dự đoán dựa trên AI để giảm thiểu thời gian ngừng hoạt động của thiết bị, tối ưu hóa chi phí bảo trì và nâng cao hiệu quả hoạt động tổng thể.

Bảo trì dự đoán là gì

Bảo trì dự đoán, như tên cho thấy, là một cách tiếp cận chủ động để bảo trì thiết bị bao gồm dự đoán khi nào máy có khả năng bị hỏng và lên lịch các hoạt động bảo trì phù hợp. Điều này hoàn toàn trái ngược với phương pháp bảo trì phản ứng truyền thống, trong đó bảo trì chỉ được thực hiện sau khi máy bị lỗi hoặc có dấu hiệu hỏng hóc. Bằng cách tận dụng công nghệ AI và IoT, giờ đây các công ty có thể dự đoán lỗi thiết bị với độ chính xác cao, cho phép họ thực hiện hành động kịp thời và ngăn chặn thời gian ngừng hoạt động tốn kém.

Một trong những công nghệ quan trọng thúc đẩy việc áp dụng bảo trì dự đoán là học máy, một tập hợp con của AI cho phép máy tính học hỏi từ dữ liệu và đưa ra dự đoán hoặc quyết định mà không cần lập trình rõ ràng. Các thuật toán máy học có thể phân tích lượng dữ liệu khổng lồ do các cảm biến IoT và các thiết bị giám sát khác tạo ra để xác định các mẫu và xu hướng chỉ ra các lỗi thiết bị tiềm ẩn. Bằng cách liên tục học hỏi từ dữ liệu mới, các thuật toán này có thể điều chỉnh và cải thiện dự đoán của chúng theo thời gian, dẫn đến dự báo bảo trì chính xác và đáng tin cậy hơn.

Ngoài học máy, các kỹ thuật AI khác như xử lý ngôn ngữ tự nhiên (NLP) và thị giác máy tính cũng có thể đóng một vai trò quan trọng trong bảo trì dự đoán. Chẳng hạn, NLP có thể được sử dụng để phân tích nhật ký bảo trì và các nguồn dữ liệu phi cấu trúc khác để xác định các sự cố định kỳ và các kiểu lỗi tiềm ẩn. Tương tự, thị giác máy tính có thể được sử dụng để phân tích hình ảnh và video do máy ảnh và máy bay không người lái ghi lại để phát hiện các dấu hiệu hao mòn, ăn mòn hoặc các dị thường vật lý khác có thể cho thấy thiết bị sắp hỏng.

Kết hợp AI và IoT trong bảo trì dự đoán

VIệc kết hợp AI và IoT mang lại những hiệu quả ra sao trong bảo trì dự đoán?

Giảm thời gian ngừng hoạt động của thiết bị

Việc tích hợp các công nghệ AI và IoT trong các chiến lược bảo trì dự đoán mang lại một số lợi ích cho các công ty. Đầu tiên và quan trọng nhất, nó cho phép họ giảm thời gian ngừng hoạt động của thiết bị bằng cách xác định các lỗi tiềm ẩn trước khi chúng xảy ra. Điều này không chỉ giúp giảm thiểu tổn thất sản xuất mà còn ngăn ngừa nhu cầu sửa chữa khẩn cấp tốn kém. Hơn nữa, bằng cách lên lịch các hoạt động bảo trì dựa trên tình trạng thiết bị thực tế thay vì khoảng thời gian cố định, các công ty có thể tối ưu hóa chi phí bảo trì và kéo dài tuổi thọ của tài sản.

Giám sát hiệu suất thiết bị

Một lợi thế đáng kể khác của bảo trì dự đoán dựa trên AI là khả năng giám sát hiệu suất của thiết bị trong thời gian thực và đưa ra quyết định dựa trên dữ liệu. Điều này có thể giúp các công ty xác định sự thiếu hiệu quả trong hoạt động của họ và thực hiện các biện pháp khắc phục để cải thiện năng suất và giảm tiêu thụ năng lượng. Hơn nữa, những hiểu biết thu được từ bảo trì dự đoán cũng có thể được sử dụng để cung cấp thông tin cho việc thiết kế và phát triển thiết bị mới, giúp tạo ra những máy móc hiệu quả và đáng tin cậy hơn.

Thách thức về chất lượng và bảo mật dữ liệu

Mặc dù có rất nhiều lợi ích do công nghệ AI và IoT mang lại, nhưng việc áp dụng chúng trong bảo trì dự đoán không phải là không có thách thức. Chất lượng và bảo mật dữ liệu là hai mối quan tâm chính cần được giải quyết để đảm bảo sự thành công của các sáng kiến bảo trì dự đoán. Các công ty phải đầu tư vào các biện pháp quản lý dữ liệu và an ninh mạng mạnh mẽ để bảo vệ thông tin nhạy cảm của họ và duy trì tính toàn vẹn của các mô hình dự đoán của họ.

Kết luận

Tóm lại, sự kết hợp giữa công nghệ AI và IoT có khả năng cách mạng hóa cách các công ty tiếp cận bảo trì thiết bị. Bằng cách khai thác sức mạnh của máy học và các kỹ thuật AI khác, các công ty có thể dự đoán và ngăn ngừa lỗi thiết bị với độ chính xác cao hơn, giúp tiết kiệm đáng kể chi phí và cải thiện hiệu quả hoạt động. Khi các công nghệ này tiếp tục phát triển và trưởng thành, dự kiến bảo trì dự đoán dựa trên AI sẽ trở thành một phần không thể thiếu trong bối cảnh công nghiệp, mở đường cho một tương lai thông minh hơn và bền vững hơn.

Quỳnh Anh (dịch từ Ts2.space: https://ts2.space/en/ai-and-predictive-maintenance-using-machine-learning-for-predicting-and-preventing-equipment-failures-14/)

Tin liên quan:

• Tìm hiểu ứng dụng thời tiế trên các thiết bị Google Pixel
• Khám phá Công cụ What-If của Google trong các ứng dụng xử lý ngôn ngữ tự nhiên
• 3 lý do nên học lập trình trước tuổi 18
• Những hoạt động giúp trẻ em học cách đặt mục tiêu
• Trẻ em thỏa sức sáng tạo với ngôn ngữ lập trình Scratch
• Trẻ em học FUNiX: Cơ hội và hướng dẫn để chinh phục IT
• Độ tuổi nên cho trẻ em học lập trình và cách để trẻ học CNTT hiệu quả