Trao quyền cho bảo trì dự đoán với công nghệ giám sát từ xa IoT

Home  /  Blog

bao-tri-du-doan-giam-sat-tu-xa-iot

 AIOTVN   

Nếu sự tồn tại của thầy bói và quả cầu pha lê có thể chứng thực bất cứ điều gì, thì đó là con người từ lâu đã cố gắng dự đoán tương lai sẽ ra sao. Nhưng mặc dù hiệu quả của các khả năng bói toán “siêu nhiên” có thể bị nghi ngờ, nhưng có một cách đáng tin cậy hơn nhiều để dự đoán tương lai bằng cách bảo trì dự đoán hỗ trợ bởi IoT.

Bảo trì dự đoán là gì?

Bảo trì dự đoán đề cập đến một kỹ thuật sử dụng các công cụ giám sát từ xa của IoT để đánh giá hiệu suất và tình trạng của tài sản. Trong sản xuất, bảo trì dự đoán mang lại lợi tức đầu tư trung bình gấp 10 lần bằng cách tăng thông lượng, giảm chi phí bảo trì và giảm thiểu sự cố quy trình. Các mô hình máy học xử lý dữ liệu được thu thập từ các cảm biến hỗ trợ IoT để dự đoán thời điểm thiết bị có khả năng gặp sự cố, mang đến cơ hội ngăn chặn sự cố hoàn toàn. Tuy nhiên, nếu thiết bị bị lỗi, bảo trì dự đoán có thể đề xuất các hành động khắc phục để ngăn ngừa các lỗi tương tự xảy ra trong tương lai.

Tất cả các khả năng bảo trì dự đoán này đều có thể thực hiện được nhờ công nghệ giám sát từ xa IoT. Chúng ta sẽ xem xét cách hoạt động của giám sát từ xa IoT và ba chiến lược thành công chính để triển khai bảo trì dự đoán hiệu quả. Nhưng trước tiên, hãy xem ý nghĩa của giám sát từ xa IoT.

Giám sát từ xa IoT là gì?

Trong bối cảnh bảo trì dự đoán trong sản xuất, giám sát từ xa IoT giúp tự động hóa việc đánh giá tình trạng thiết bị và tạo các yêu cầu dịch vụ. Nếu không có giám sát từ xa IoT, các nhà máy phải dựa vào nhân viên để thu thập, xử lý và phân tích dữ liệu máy theo cách thủ công trước khi đưa ra các bước tiếp theo có thể hành động để chẩn đoán hoặc bảo trì. Công nghệ giám sát từ xa IoT tăng tốc quá trình, giúp giảm chi phí dài hạn và tăng năng suất để khởi động.

Giám sát từ xa tích hợp các thiết bị IoT và trí tuệ nhân tạo để thu thập và phân tích dữ liệu hiệu suất của máy. Các thiết bị IoT truyền dữ liệu mô tả hoạt động và năng suất của máy đến một nền tảng hỗ trợ AI. Nền tảng đó phân tích thông tin và cung cấp cho nhân viên quyền truy cập thời gian thực vào thông tin chi tiết về tình trạng máy móc. Các báo cáo chi tiết với dữ liệu hiệu suất lịch sử cũng cung cấp thông tin nhanh về mức năng suất và giúp thông báo cho nhân viên về lịch trình bảo trì.

Bằng cách tận dụng dữ liệu lịch sử chất lượng, các hệ thống máy học có thể dự đoán thời điểm có khả năng xảy ra sự cố và đề xuất các biện pháp chủ động để giảm thiểu thời gian ngừng hệ thống và tối ưu hóa tài nguyên bảo trì.

Tác động của giám sát từ xa IoT

Trong những ngày trước khi công nghệ giám sát từ xa ra đời, máy móc bị lỗi chỉ đơn giản là phát ra âm thanh báo động để thông báo cho nhân viên về một vấn đề. Các nhà quản lý khu vực nhà máy sẽ được cử đến để xác nhận sự cố, các kỹ thuật viên được gọi để chẩn đoán và khắc phục sự cố, đặt hàng các bộ phận và lên lịch sửa chữa. Trong thời gian chờ đợi, nhóm sản xuất sẽ cần phải tự suy nghĩ và khắc phục tình trạng mất năng suất.

Ngày nay, giám sát từ xa IoT cung cấp sức mạnh để giảm thiểu đáng kể vấn đề thời gian ngừng hoạt động không lường trước được. Lợi ích của giám sát từ xa IoT trong bảo trì dự đoán bao gồm:

  • Mở rộng quy mô thu thập dữ liệu
  • Giảm chi phí về dài hạn
  • Tối đa hóa thời gian hoạt động của máy
  • Hợp lý hóa quy trình thông báo
  • Giảm các cuộc gọi dịch vụ

Tham khảo từ các chiến lược thành công

Có ba chiến lược chính có thể cho phép bạn thiết lập bảo trì dự đoán hiệu quả nhờ khả năng giám sát từ xa của IoT.

#1: Thu hút sự tham gia sớm của các nhà khoa học dữ liệu để sắp xếp dữ liệu

Mặc dù các kỹ sư dữ liệu có thể giải quyết một số khía cạnh của bảo trì dự đoán và giám sát từ xa IoT, nhưng các nhà khoa học dữ liệu nên tham gia để lên ý tưởng và sử dụng các chiến lược bảo trì dự đoán của bạn. Hãy cân nhắc rằng độ nhiễu của tín hiệu từ cảm biến, dữ liệu bị thiếu và các điểm không hoàn hảo khác trong tập dữ liệu của bạn có thể nhanh chóng khiến nỗ lực phân tích của bạn trở nên quá tải. Các nhà khoa học dữ liệu sẽ làm cho quá trình này bớt khó khăn hơn rất nhiều cho bạn. Các nhà khoa học dữ liệu sẽ làm tất cả những việc sau:

Làm việc với nhóm kỹ thuật dữ liệu của bạn để lập kế hoạch cho đường ống và kiến trúc: Kết quả thuật toán máy học và bảo trì dự đoán thành công chỉ có thể thực hiện được với khối lượng lớn dữ liệu sạch. Các nhà khoa học dữ liệu sẽ có thể xác định bất kỳ lỗ hổng nào trong khối lượng dữ liệu cần thiết và giúp bạn xác định nơi bạn sẽ cần cài đặt các cảm biến mới để tạo thêm dữ liệu.

Dữ liệu sạch, có cấu trúc và được gán nhãn: Dữ liệu thô hiếm khi là chế độ ăn kiêng tốt nhất cho các thuật toán máy học. Ngoài dữ liệu trùng lặp và dữ liệu bị thiếu, các loại dữ liệu không chính xác có thể gây ra lỗi trong quá trình xử lý xuôi dòng. Các nhà khoa học dữ liệu có thể xác định và khắc phục những bất thường về dữ liệu cũng như cách ly tín hiệu quan tâm khỏi độ nhiễu của công cụ và môi trường.

Tạo và triển khai các mô hình học máy hiệu quả: Dự đoán lỗi thiết bị dựa trên hàng triệu điểm dữ liệu nói chung là không thể bằng các phương pháp phân tích truyền thống. Các nhà sản xuất thường dựa vào học máy để tổng hợp lượng dữ liệu khổng lồ này, sau đó đưa ra kết quả chuyển thành các hành động bảo trì. Một nhóm các nhà khoa học dữ liệu chịu trách nhiệm sử dụng các công cụ máy học hiệu quả nhất và chuyển kiến thức chuyên môn đó cho các kỹ sư dữ liệu.

Nhưng đừng quên đề cập đến một cảnh báo quan trọng: các nhà khoa học dữ liệu sẽ không thể thực hiện công việc nếu họ bị bỏ lại với những rào cản trên đường đi. Ưu tiên cung cấp cho các nhà khoa học dữ liệu của bạn thông tin và công cụ mà họ cần để thực hiện công việc đúng cách. Họ sẽ cần quyền truy cập kỹ thuật (ví dụ: công cụ chính xác, quyền, máy chủ, v.v.), quyền truy cập thông tin và quyền truy cập của mọi người (kết nối với người gác cổng và cuộc trò chuyện với các chuyên gia nội bộ).

#2: Tự động hóa quy trình kỹ thuật dữ liệu một cách chiến lược

Trong bối cảnh của ứng dụng bảo trì dự đoán, kỹ thuật dữ liệu là quá trình thu thập và di chuyển dữ liệu từ các cảm biến của máy vào một kho lưu trữ, thường là trên đám mây. Từ đó, nó tiếp tục đi qua đường dẫn dữ liệu để được các mô hình học máy làm sạch và nhập vào.

Kỹ thuật dữ liệu hiệu quả là đáng tin cậy, có thể lặp lại và có thể mở rộng. Những đặc điểm này cũng làm cho quy trình kỹ thuật dữ liệu đủ chất lượng để sử dụng trong hệ thống tự động hóa, giúp tiết kiệm cả thời gian và tiền bạc cho các nhà sản xuất.

Như với hầu hết các quy trình, chúng tôi khuyên bạn nên tiếp cận tự động hóa với lăng kính chiến lược. Nếu bắt đầu tự động hóa quy trình kỹ thuật dữ liệu của mình một cách mù quáng, bạn có thể dễ dàng mang tới các nguy cơ về kỹ thuật vào hệ thống của mình bằng cách chọn cấu trúc dữ liệu không phù hợp với thuật toán bạn cần. Đảm bảo rằng bạn hiểu rõ vấn đề cần giải quyết trước khi bắt đầu quá trình cấu trúc dữ liệu và xây dựng quy trình kỹ thuật dữ liệu của mình. Làm việc với các bên liên quan chính không chỉ để hiểu vấn đề mà còn cả yêu cầu của họ.

#3: Trình bày kết quả khả dụng cho đúng người

Mọi người thường ca ngợi sức mạnh của máy học nhưng lại bỏ qua việc phân phối. Ví dụ: các mô hình máy học thường xuất dữ liệu ở dạng tệp .csv. Chúng tôi đã thấy các công ty đầu tư nỗ lực đáng kể để tạo dữ liệu chuyên sâu và có thể hành động, chỉ để tệp .csv đó bị chôn vùi trong một thư mục ở đâu đó và bị bỏ lại.

Bắt đầu dự án của bạn bằng cách xác định ai cần sử dụng thông tin do cảm biến giám sát từ xa IoT tạo ra. Thông thường, người nhận dự định ở trong một môi trường độc đáo; chẳng hạn, họ có thể đang vận hành máy móc và không có quyền truy cập vào email hoặc thậm chí là máy tính truyền thống trong ca làm việc của họ. Xem xét cách họ sẽ nhận thông tin khi bạn xác định đầu ra lý tưởng. Họ cần xem thông tin gì, và họ cần xem thông tin đó ở dạng nào? Trong một số trường hợp, cảnh báo email tự động có thể hữu ích nhất. Ở những nơi khác, bảng điều khiển báo cáo sẽ đáp ứng tốt nhất nhu cầu của người dùng hoặc có thể là tài liệu PDF. Hãy chắc chắn rằng bạn hiểu rõ người dùng và nhu cầu của họ.

Đưa các nguyên tắc vào thực tế

Việc hiểu và sử dụng dữ liệu do các hệ thống giám sát từ xa IoT của bạn tạo ra rất khó thực hiện nếu không có các công cụ phù hợp, nhưng việc tận dụng ba chiến lược chính này có thể giúp bạn thành công. Quả cầu pha lê hoặc bài tarot có thể không giúp bạn dự đoán hiệu suất và tình trạng của tài sản, nhưng tận dụng sức mạnh của giám sát từ xa IoT có thể giúp bạn làm điều đó.


Quý khách vui lòng liên hệ với ADTECH để chúng tôi được phục vụ:

???? ADTECH – Cung cấp thiết bị-giải pháp công nghệ dành cho doanh nghiệp

???? VP HN: Số 6 Kim Đồng, Phường Giáp Bát, Quận Hoàng Mai, TP. Hà Nội

???? CN HCM: Toà nhà Sabay Buiding 99 Cộng Hoà, Phường 4, Tân Bình, TP. HCM

☎ Hotline: 0969133273

???? Website: aiotvn.com

Avatar Of Aiotvn

AIOTVN

Xin chào! Tôi là tác giả và cũng là người chịu trách nhiệm nội dung của bài viết trên Website AIoT mà bạn đang theo dõi. Nếu bạn có thắc mắc cần trao đổi, hãy để lại bình luận ở phía bên dưới bài viết, liên hệ qua các biểu tượng Chat Online hoặc thông tin liên hệ bên dưới.

BÀI VIẾT LIÊN QUAN

Để lại lời nhắn

Email của bạn sẽ không được hiển thị công khai. Các trường bắt buộc được đánh dấu *