Analityka predykcyjna: Definicja, funkcja i korzyści

Nieuchronny postęp w informatyce dociera do wszystkich zastosowań, także w przemyśle. Wykorzystywanie coraz większych ilości danych otwiera nowe możliwości biznesowe. Firmy muszą opracowywać nowe rozwiązania, aby utrzymać poziom konkurencyjności. Dlaczego jednak dzieje się to teraz? Jakie są korzyści dla firm? Dowiedz się więcej o analityce predykcyjnej z tego artykułu przeglądowego.

Co jest celem analityki predykcyjnej?

Analityka predykcyjna oznacza uzyskiwanie modelu matematycznego na podstawie danych historycznych i wykorzystywanie go do tworzenia prognoz w oparciu o bieżące obserwacje. Wymogiem dla analityki predykcyjnej jest coraz większa ilość danych wykorzystywanych do budowania coraz dokładniejszych modeli matematycznych. Dzięki systemom wielkich zbiorów danych możliwe jest teraz przetwarzanie dużych ilości danych, a firmy mogą wykorzystywać te dane w różnych sytuacjach. W przemyśle utrzymanie ruchu stało się jednym z najważniejszych zastosowań analityki predykcyjnej. Tutaj takie modele mogą pomóc uniknąć nieplanowanych przestojów, a tym samym zapewnić płynność produkcji dzięki identyfikacji ewentualnych problemów z wyprzedzeniem. Korzyści płynące z tego rozwiązania obejmują efektywne planowanie zasobów, możliwość planowania prac konserwacyjnych, pełne wykorzystanie komponentów, ograniczenie zapasów i wreszcie obniżenie kosztów utrzymania.

Jak działają analizy predykcyjne na potrzeby utrzymania ruchu i z jakich metod się korzysta?

Do wdrożenia konserwacji predykcyjnej w zastosowaniach przemysłowych wymagane są takie metody jak uczenie maszynowe i analiza trendów. Po pierwsze, odpowiednie dane są pobierane z systemu za pomocą istniejących lub

zmodernizowanych czujników i w bezpieczny sposób umieszczane w chmurze, w której są przechowywane. Dane historyczne zawierają informacje o zachowaniu maszyny. Algorytmy wychwytują przychodzące dane wskazujące na zmiany w obserwowanych wzorcach danych. Anomalie we wzorcach danych są następnie oceniane przez ekspertów, a w razie konieczności określane są wymagane prace konserwacyjne. Pozwala to operatorowi maszyny przygotować konserwację z wyprzedzeniem i w sposób bardziej wydajny wykonywać prace związane z utrzymaniem. Przykładowo, wczesne ostrzeżenie o awarii komponentu zapewnia wystarczająco dużo czasu na zamówienie części i wykonanie wymiany w czasie weekendu, gdy produkcja się nie odbywa. Z pomocą rozwiązań w zakresie analityk predykcyjnej firmy mogą efektywnie wykorzystywać gromadzone przez nie dane i pozyskiwać informacje, których nie da się zmierzyć w sposób bezpośredni. Tym samym wspomagają one proces decyzyjny w przedsiębiorstwie.

Czy firma Bosch Rexroth korzysta z analityki predykcyjnej?

Pakiet Online Diagnostic Network (ODiN) to rozwiązanie w zakresie analityki predykcyjnej oferowane przez firmę Bosch Rexroth.

ODiN jest usługą opartą na chmurze, która obejmuje analizę za pośrednictwem samej platformy ODiN, obsługę interfejsu użytkownika (konta), monitorowanie, wsparcie związane z raportowaniem oraz udzielanie porad i rekomendacji dotyczących utrzymania ruchu. Pakiet ODiN sprawdza się głównie w branżach przemysłowych, w których koszty przestojów są bardzo wysokie, np. w metalurgii, górnictwie, branży celulozowo-papierniczej, cementowej, przemyśle cukrowniczym i przetwórstwa gumy.

dodatkowa infrastruktura informatyczna u klienta nie jest wymagana, a istniejąca infrastruktura nie jest obciążana, realizacja (montaż, raportowanie stanu urządzenia, zalecenia dotyczące konserwacji) leży po stronie firmy Bosch Rexroth, klient ma wyznaczoną osobę do kontaktu, z którą może konsultować się w dowolnym czasie, bezpieczeństwo danych klienta jest zagwarantowane dzięki szyfrowaniu przesyłanych danych, przechowywaniu ich w centrum danych Bosch Rexroth, poufnej obsłudze oraz jednokierunkowej transmisji. Czy analityka predykcyjna może przewidywać przyszłe wydarzenia? Rozwiązania z dziedziny analityki predykcyjnej to duży krok naprzód w codziennym funkcjonowaniu przemysłu, ale nie da się za ich pomocą automatycznie przewidzieć przyszłości. Jednak łącząc aktualne i przeszłe dane dotyczące zużycia oraz specjalistyczną wiedzę można przyjąć pewne założenia wybiegające w przyszłość.