Predictive Maintenance w Smart RDM dostępny jako Try & Buy

Platforma Smart RDM wprowadza podejście Try & Buy dla rozwiązania Predictive Maintenance. Nowa formuła ma umożliwić firmom sprawdzenie działania systemu na własnych danych przed podjęciem decyzji o pełnym wdrożeniu.

Projekt realizowany jest w środowisku SaaS na wybranych urządzeniach klienta i ma na celu sprawdzenie sposobu działania predykcyjnego utrzymania ruchu przed pełnym wdrożeniem. Klient zasila system danymi do analizy, wywołując działanie systemu Smart RDM, aby ocenić jakość, działanie modeli predykcyjnych oraz przydatność rozwiązania w konkretnym środowisku produkcyjnym.

Try & Buy od Smart RDM – test przed pełnym wdrożeniem

Try & Buy został zaprojektowany tak, aby umożliwić korzystanie z pełnej wersji systemu bez bariery wejścia związanej z przygotowaniem własnej infrastruktury i integracji. Pozwala zweryfikować rozwiązanie na własnych danych przed podjęciem decyzji o pełnym wdrożeniu Predictive Maintenance w organizacji. Obejmuje 2–3 urządzenia z produkcji. Przewidywany czas trwania to 3 miesiące.

Na początku wybierane są urządzenia, które najlepiej nadają się do testu, oraz definiowane są kryteria powodzenia projektu. Klient przygotowuje dane w uzgodnionym formacie, a zespół Smart RDM udostępnia dedykowane środowisko SaaS. W kolejnym kroku dane są walidowane w systemie i wykorzystywane do uruchomienia modeli Predictive Maintenance. Po ukończeniu walidacji tworzony jest raport dotyczący jakości danych. W razie potrzeby możliwa jest również ich kalibracja, czyli dostosowanie parametrów do specyfiki urządzenia, procesu i dostępnych danych. Zastosowane modele służą do analizy KPI: prawdopodobieństwo awarii oraz czas do wystąpienia awarii. Klient ma możliwość konfiguracji progów alarmowych, ich obsługi i dostosowania ich do własnej polityki utrzymania ruchu. Całość dopełniają w pełni funkcjonalne wizualizacje stanu maszyn i KPI.

Wymierne korzyści Try & Buy

Najważniejszym benefitem Predictive Maintenance w podejściu Try & Buy jest możliwość rozpoczęcia projektu bez pełnej integracji z infrastrukturą produkcyjną.

Na etapie testowym klient nie musi zapewniać własnej infrastruktury IT ani kupować dodatkowego sprzętu. Środowisko aplikacyjne i obliczeniowe dostarcza zespół Smart RDM, a dostęp do systemu może zostać uruchomiony nawet w 24 godziny od zamówienia usługi.

Dzięki temu organizacja może najpierw zweryfikować:

• jakość posiadanych danych
• działanie modeli predykcyjnych
• funkcjonalność systemu
• gotowość organizacji do wykorzystania Predictive Maintenance
• zakres dalszych prac potrzebnych do pełnego wdrożenia.

To podejście ma ograniczyć sytuacje, w których firma inwestuje w rozbudowaną infrastrukturę i integracje, zanim potwierdzi przydatność rozwiązania w swoim środowisku.

Try & Buy nie jest wyłącznie prezentacją systemu – klient pracuje na rzeczywistych danych pochodzących z wybranych urządzeń. Smart RDM wykorzystuje modele AI i Machine Learning do identyfikacji anomalii, oceny ryzyka oraz przewidywania przyszłego stanu urządzeń. W projekcie oceniana jest głównie jakość danych wejściowych i gotowość na wdrożenie Predictive Maintenance w organizacji.

Metodyka Smart RDM – przygotowana na podstawie badań, przetestowana w praktyce

Modele wykorzystywane podczas okresu Try & Buy działają w ramach metodyki Predictive Maintenance rozwijanej przez zespół Smart RDM we współpracy z naukowcami i zweryfikowane w środowisku produkcyjnym.

Podejście bazuje na badaniach naukowych i zostało opisane w publikacjach naukowych. Łączy analizę danych z urządzeń, ocenę ich stanu technicznego i ryzyka z wykorzystaniem modeli analitycznych oraz metod Machine Learning.

Zespół Smart RDM wspiera klienta na każdym etapie

Zespół Smart RDM wspiera projekt na każdym etapie – od wyboru urządzeń i przygotowania danych, przez uruchomienie analiz, aż po interpretację wyników.

W razie potrzeby eksperci wykonują również kalibrację modeli, tak aby lepiej odpowiadały charakterystyce danego urządzenia i procesu.

Po zakończeniu projektu klient otrzymuje podsumowanie wyników, ocenę jakości danych oraz rekomendacje dotyczące dalszego wykorzystania Predictive Maintenance.

Jeśli projekt potwierdzi przydatność rozwiązania, Smart RDM może zostać zintegrowany z infrastrukturą Zamawiającego i rozszerzony na kolejne urządzenia, linie lub obszary zakładu.

Try & Buy pełni więc rolę pierwszego etapu procesu wdrożeniowego. Pozwala sprawdzić rozwiązanie w ograniczonym zakresie i na własnych danych, zanim organizacja zdecyduje się na dalsze inwestycje w integrację i skalowanie Predictive Maintenance.

Wprowadzenie takiego podejścia ma przede wszystkim ułatwić sprawdzenie Predictive Maintenance w firmie i pomóc podjąć decyzję o pełnym wdrożeniu na bazie rzeczywistych danych oraz wyników osiągniętych w środowisku klienta.

Więcej na temat predykcyjnego utrzymania ruchu oraz okresu testowego Try & Buy znajduje się na dedykowanej podstronie.