Inteligentna strategia utrzymania ruchu oparta na danych, AI i metodykach przemysłowych. System Smart RDM płynnie integruje się z istniejącą infrastrukturą OT, taką jak SCADA czy sterowniki PLC, pobierając dane w czasie rzeczywistym. Dzięki temu wykorzystujemy historię pracy maszyn do budowy precyzyjnych modeli predykcyjnych, nie wymagając przy tym wymiany dotychczasowych systemów sterowania.
W tym krótkim filmie, opartym na naszym artykule opublikowanym w czasopiśmie Energies (MDPI), przedstawiamy inteligentny hybrydowy system konserwacji (SHMS). Koncepcja ta łączy wskaźniki KPI niezawodności, monitorowanie stanu oparte na sztucznej inteligencji oraz wydajność energetyczną w jedną strukturę decyzyjną opartą na hybrydowym wskaźniku ryzyka (HRI).
Wdrożenie zaawansowanych algorytmów konserwacji w rzeczywistych środowiskach przemysłowych rzadko jest proste. Właśnie dlatego wiele inicjatyw związanych ze sztuczną inteligencją i konserwacją predykcyjną napotyka trudności: algorytmy są złożone, a wdrożenie w produkcji wymaga specjalistycznych umiejętności.
W Smart RDM dysponujemy wiedzą i doświadczeniem, które pozwalają nam sprawić, że modele te działają w praktyce. Przekładamy złożone metody naukowe na gotowe do wdrożenia w produkcji, skalowalne rozwiązania – dostarczane w sposób wydajny i dostosowane do Państwa aktywów, procesów i kontekstu operacyjnego.
Jeśli brzmi to dla Ciebie interesująco, zachęcamy do przeczytania całego artykułu naukowego.
Predictive Maintenance w Smart RDM to zintegrowana strategia utrzymania ruchu, która łączy dane OT/IT, algorytmy AI/ML i wiedzę ekspertów, aby przewidywać awarie, optymalizować serwis i realnie zmniejszać koszty eksploatacji.
Modele predykcyjnenumeryczne określają prawdopodobieństwo awarii, czas do jej wystąpienia, a funkcjonalność Smart RDM (wizualizacje, formularze, alarmy i inne) prowadzi operatora przez cały proces decyzyjny – od wykrycia sygnału po działanie serwisowe.
Efekty u klientów (podstawa do budowy biznes case dla zarządu):
To Predictive Maintenance, które działa — dzięki technologii, danym i sprawdzonej metodyce.
Podczas gdy systemy CMMS koncentrują się na ewidencji zleceń i historii napraw, Predictive Maintenance (PdM) aktywnie przewiduje awarie, zanim one wystąpią. Smart RDM łączy te światy: wykorzystuje algorytmy AI do wykrywania anomalii w danych z maszyn, a następnie automatycznie inicjuje procesy serwisowe wewnątrz systemu, przekształcając surowe dane z czujników w konkretne zadania dla działu utrzymania ruchu.
Każdy model jest kalibrowany na danych klienta i stale doskonalony. Największą barierą wdrożenia PdM jest zazwyczaj brak spójnych danych oraz złożoność algorytmów, które nie sprawdzają się w warunkach produkcyjnych. Smart RDM eliminuje to ryzyko, przekładając skomplikowane metody naukowe na skalowalne rozwiązania. Nasza platforma integruje dane z różnych źródeł, zapewniając, że modele są dostosowane do specyfiki Państwa parku maszynowego i kontekstu operacyjnego, co pozwala na płynne przejście od teorii do realnych efektów w produkcji. Pierwsze efekty widoczne są już po kilku tygodniach od wdrożenia, a pełna dojrzałość PdM pojawia się w 3–6 miesięcy.
Wykorzystuje powszechnie stosowane w przemyśle metodyki (CBM, RCM) oraz nowatorskie podejście, tworząc hybrydowy model podejmowania decyzji.
Od wczesnych ostrzeżeń po alarmy krytyczne z prognozą czasu do awarii.
Każde działanie operatora (potwierdzenie, odrzucenie, reakcja) jest wykorzystywane w uczeniu maszynowym modeli predykcyjnych/obliczeniowych
Workflow serwisowe, rejestry działań, dokumentacja i powiązanie alertów z zadaniami UR.
System gromadzi dane i pozwala śledzić wydajność na bieżąco.
System zarządza całym cyklem Predictive Maintenance – nie tylko wykrywa awarie. Wspiera doskonałość operacyjną dzięki wczesnej identyfikacji symptomów, cyfryzacji procesów biznesowych oraz podejmowaniu decyzji opartych na danych. Ułatwia gromadzenie i wykorzystywanie wiedzy, a dzięki wdrożonym wyszukiwarkom AI opartym na LLM znacząco poprawia komfort i efektywność interakcji użytkowników z systemem.
Wypełnij formularz, aby otrzymać naszą sprawdzoną metodykę wdrożenia Predictive Maintenance. Następnie sprawdź swoją skrzynkę e-mail, w której znajdziesz wiadomość z materiałem.
Unit & Product Manager Smart RDM
Podaj swój adres e-mail, żeby pobrać case study
