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供應鏈

AI 驅動預測分析拉長機器壽命

機器健康、預測分析、預測性維護、人工智能

機器製造商通常會遠端監測出售給製造業客戶的設備,但通常都沒太大作用。IIoT 感應器會收集大量關於設備健康和效能的原始資料。但這些資料都雜亂無序,不管是機械製造商 (OEMS) 或其客戶,都無法為工作流程轉型帶來什麼幫助。

因此,製造業者在廠房中,時常會發生令人氣餒的故障事故。而機器製造商也無法從中了解設備的實際用途,並失去開發能大幅提升服務收入的產品。

將進階預測分析套用到機器資料趨勢上,將開啟全新可能性。

OEM 廠商可以建立一種 AI 演算法,即時將機器效能最佳化,並顯示哪些設備可能發生故障並預判時機,讓技術人員在故障前及時修復機器。他們可以透過「即服務」的合約方式提供服務,提供穩定的收入來源,並採用套用在機器上的預測模式,來制定最佳價格。

「製造廠商在推動數位化轉型的同時,亦在尋求提升效率、延長設備壽命,以及利用資料獲利,」全球 IT 服務企業 Tata Consulting Services (TCS) 的結合產品暨服務業務主管 Senthil Kumar 表示。「當今的 IIoT 技術已經能夠達成這些目的。」

透過預測性維護改善服務

預測性分析能讓製造廠商能保持設備優良狀態、減少高昂的專人服務,且有更長的運作時間為顧客客戶服務。

舉例來說,某間建築設備製造商過去一直收到客戶抱怨故障。單靠遠端監測沒有辦法解決這類問題。利用預測性分析則能夠成功解決問題。

「接著我們介入然後告訴他們『與其讓你們單純監測設備,為何不試試看讓我們進行即時分析呢?』」Kumar 表示。

Equiptix 為了建立即時錯誤偵測及故障預防措施,收集了過去的機器資料,並模擬預測公司挖土機內十種不同子系統的缺點與斷點。結果顯示,子系統的停機時間減少了 50%。該公司現在計劃將 Equiptix 套用到其他九項子系統上。

預測問題也能節省設備製造商耗費在服務通話上的費用。Kumar 表示:「他們可以利用從安裝基礎收集到的資料,來預先規劃專人服務,而不用一接到電話馬上要趕過去。」

AI 技術預測性分析能夠將服務合約最佳化

在分析過客戶成千上萬的機器資料後,OEM 能自信地提供最優良的客戶服務:效能保障。

「在過去,製造廠商一直在嘗試銷售專門提升機器效能軟體,但成果甚微,」Kumar 表示。「客戶的心理在想的是『這樣做我有什麼好處?』他們希望的是要能夠推動發展。」

效能合約能夠解決管理複雜軟體的難題,給予客戶能夠依賴的成果。再搭配上即時狀態監測和預測性維護,呈現在製造廠商面前的是全新的商業模式,一種能夠提供穩定收入來源的模式,下方講解影片將詳細說明(影片 1)。

影片 1。TCS Equiptix 平台讓機器製造商能提供狀態監測、預測性維護與效能基礎服務合約。(資料來源:TCS

Equiptix 模擬模型會分析所有因素,最終制定出能夠吸引客戶的合約,同時給予製造廠商接受範圍的財務風險。

「我們會確保每分合約都是能夠帶來利潤的,且充分掌控所有風險,」Kumar 表示。

Equiptix 同時會檢查製造廠商生產的所有數位產品,並尋找是否有機會擬定新的服務合約,更好協助開發可靠的收入來源。

釋放邊緣應用程式的威力

除了故障預防並擬定服務合約外,分析機器資料讓製造廠商能為特定客戶用途,最佳化現有的機器效能。「大家都想要在邊緣處理資訊,但現有的設備並無法擷取足夠資料來進行分析,」Kumar 表示。

製造廠商在與 TCS 工程師合作之下,能夠選擇適當的資料,來建立並部署個別效能增強應用程式。

邊緣應用程式能為 TCS 客戶即時提供各式各樣的功能,例如機器視覺、混合實境以及數位對映。高效能 Intel® 處理器讓客戶能夠在邊緣機器上,不需要連線到雲端即可利用這些服務。公司在花錢部署到現場前,可以透過這些服務提升效率、改善品質管制,並在模擬中改善機器程序。

「這就是邊緣的力量,」Kumar 表示。

全新 IIoT 領域

邊緣應用程式、預測性維修,以及一切即服務的業務模型,為機械製造商展示了一個更高效、利潤更高的全新未來。要到達下一個階段需要耗費時間,但各製造商正在著手進行必要的轉型,以取得甜美成果。

「這不僅僅關乎技術,而是改變整個商業模式,」Kumar 表示。「這趟旅程雖常,但我們已經看到了很大的進步。」