ИИ в техническом обслуживании

Современные машины становится все сложнее обслуживать. Дополнительные функции, многочисленные датчики, передовые системы управления и сложное программное обеспечение увеличивают стоимость и сложность задач по обслуживанию. В промышленных условиях эта сложность часто усугубляется сосуществованием оборудования разных эпох, разных производителей и разных типов технологий.

Поскольку работа, связанная с обслуживанием, становится все более сложной, функции обслуживания сталкиваются с другими проблемами. Демографические характеристики рабочей силы — одна из них, поскольку более опытный обслуживающий персонал старшего возраста может забрать с собой важные знания, когда он покидает бизнес. Несоответствие навыков — другая. Продвинутые, программно-тяжелые машины и современные методы, такие как обслуживание на основе состояния, требуют от групп обслуживания овладения новыми навыками в области цифровой аналитики и анализа данных.

По мере накопления проблем передовые функции обслуживания ищут новые способы решения проблем затрат, производительности и навыков. Gen AI становится преобразующим решением для этих проблем.

Инструменты Gen AI используют передовые модели машинного обучения для ускорения анализа данных, прогнозирования потенциальных сбоев, автоматизации рутинных задач и сохранения критически важных знаний. В отличие от предыдущих поколений технологий AI, системы Gen AI могут предоставлять действенные идеи и решения, которые повышают эффективность и результативность мероприятий по техническому обслуживанию. В конечном итоге это может помочь компаниям достичь более высокой надежности, сократить время простоя, повысить устойчивость и оптимизировать общие затраты на жизненный цикл своих машин и оборудования.

Инструменты Gen AI также могут помочь функциям обслуживания решать проблемы, связанные с навыками и сохранением знаний в организации. Это включает:

• Повышение производительности и продуктивности менее опытного персонала за счет автоматизации рутинных задач или использования виртуальных агентов для помощи в планировании технического обслуживания, составлении графиков, устранении неполадок и ремонте.
• Улучшение доступности документации по техническому обслуживанию с помощью расширенных служб поиска и обобщения, таких как автоматизированная генерация этапов диагностики неисправностей
• Ускорение интеграции и повышения квалификации новых сотрудников с помощью автоматизированных систем адаптации, обучения и совместной работы

Некоторые ведущие компании уже используют ИИ-технологии для решения давних проблем в процессах обслуживания. Влияние этих инструментов было значительным, и многие из них были развернуты чрезвычайно быстро, со сроками выполнения, измеряемыми неделями.

Хотя некоторые организации по техническому обслуживанию уже получают значительные преимущества от Gen AI, немногие из них внедрили эти технологии во все возможные в настоящее время варианты использования. И многим организациям еще предстоит начать свой путь к техническому обслуживанию с использованием Gen AI.

Реализация полного потенциала Gen AI в обслуживании является сложной задачей по нескольким причинам. Эти технологии являются новыми, требующими от организаций по обслуживанию понимания новых технологий и избегания незнакомых ловушек. И Gen AI развивается чрезвычайно быстро, требуя гибкого подхода к выбору вариантов использования, разработке инструментов и непрерывной эволюции.

Используя опыт предыдущих волн цифровой трансформации и внедрения искусственного интеллекта в других секторах и функциях, организации по техническому обслуживанию могут значительно повысить шансы на успешную трансформацию искусственного интеллекта, внедрив четыре ключевых фактора с самого начала:

• Глубокое понимание соответствующих вариантов использования Gen AI, а также их технологических и информационных требований, а также распространенных ошибок, которые могут сдерживать развертывание.
• Четкое представление возможностей и ограничений организации по техническому обслуживанию в масштабах всей организации, включая основные проблемные моменты и количественные возможности улучшения.
• Специальная команда, обладающая навыками и возможностями для разработки, внедрения и мониторинга влияния вариантов использования искусственного интеллекта.
• Надежная инфраструктура управления изменениями для поддержки обучения, повышения квалификации и продвижения культуры восприятия цифровых технологий и искусственного интеллекта в функциях обслуживания и связанных с ними операциях.

Трансформация обслуживания на основе искусственного интеллекта должна быть сосредоточена на быстром развертывании перспективных вариантов использования для скорейшего создания ценности, одновременно создавая технические возможности, инфраструктуру и организационную культуру, необходимые для поддержки постоянной разработки, развертывания и постоянного совершенствования инструментов искусственного интеллекта.

Стратегическое видение, наращивание потенциала и управление изменениями — три ключевых элемента для обеспечения успеха трансформации. Долгосрочная устойчивость поддерживается быстрым процессом масштабирования, сосредоточенным на вовлечении людей на местах с первого дня.

Gen AI имеет потенциал для революционных изменений в секторе технического обслуживания, делая операции более надежными, устойчивыми, эффективными и экономичными. Эти технологии могут обеспечить индивидуальную поддержку для операторов, оптимизировать профилактические стратегии, решать проблемы устранения неполадок и предоставлять лучшие практики для переподготовки персонала.

Критический вопрос для сегодняшних организаций по техническому обслуживанию заключается не в том, стоит ли начинать этот путь, а в том, когда. При структурированном подходе и правильных инструментах компании могут начать осознавать ценность поколения ИИ всего за несколько недель.

Источник.

https://www.mckinsey.com/capabilities/operations/our-insights/rewiring-maintenance-with-gen-ai
Rewiring maintenance with gen AI. February 6, 2025. Article. By Sergio Farioli, Daniele Caliste, Marco Federici, Tuur Steffens.

Техническое обслуживание с переподключением с помощью искусственного интеллекта. 6 февраля 2025 г. Статья. Серджио Фариоли, Даниэль Калисте , Марко Федеричи, Туур Стеффенс.