En ledende løsning for prediktivt vedlikehold er tilstandsovervåking
Hvordan vil maskin læring påvirke vedlikehold av utstyr
Prediktivt vedlikehold blir viktig for fremtidens fabrikker. Evnen til nøyaktig å spore maskinens ytelse og forutse feil før de oppstår, er å hjelpe produsenter til å forbedre total effektivitet og redusere bortkastet tid og kostnader.
En ledende løsning for prediktivt vedlikehold er tilstandsovervåking. Det er imidlertid bare en begynnelse å samle maskinens ytelsesstatistikk. Evnen til å nøyaktig tolke og kommunisere disse dataene er avgjørende for systemets pålitelighet, og det er der maskinlæring kommer inn i bilde.
Denne artikkelen forklarer hva forebyggende vedlikehold er, hvordan tilstandsovervåking med maskinlæring virker, og 5 muligheter å se etter i en tilstandsovervåkingsløsning.
Predictive Maintenance White Paper_Final.pdf
Ny utgave ute!
Ny teknologi gir praktiske fordeler i drift og vedlikehold – fra lokalt printede reservedeler til droner i tunnelinspeksjon.
Les hvordan innovasjon allerede effektiviserer hverdagen i industrien.
Nscale tar i bruk HxGN EAM for vedlikeholdsstyring
Datasenteret i Glomfjord skal få bedre oversikt og kontroll med ny skyløsning fra Prevas og Hexagon.
Seminar om KI i industribedrifter
Hvordan kan du og din bedrift optimalisere industriprosesser gjennom KI? Og hva betyr dette egentlig? Norsk Forening for Vedlikehold arrangerer én-dags seminar der bransjeledere og KI-pionerer deler sine erfaringer og beste praksiser.
Klart for for Maintech-konferansen
Årets konferanse holdes 1. og 2. april på Britannia i Trondheim. Hovedparolen i jubileumsåret er Teknologiske krefter med menneskelig kontroll. Her får man innsikt i hvordan samspillet mellom mennesker og maskiner kan påvirke vedlikeholdet. Du kan også lære mer om hvordan levetiden til eksisterende utstyr kan forlenges med ny teknologi som maskinlæring, kunstig intelligens og smarte vedlikeholdssystemer.
