Predictive Maintenance
w Smart RDM
Inteligentna strategia utrzymania ruchu oparta na danych, AI i metodykach przemysłowych
Predictive Maintenance
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.
Od wczesnego ostrzegania do właściwej decyzji dotyczącej konserwacji
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:
- wzrost OEE o 5–15% dzięki ciągłemu OEE monitoring,
- redukcja nieplanowanych przestojów o dziesiątki godzin miesięcznie,
- szybsza diagnostyka i niższe koszty napraw,
- szybki zwrot z inwestycji (często w kilka miesięcy).
To Predictive Maintenance, które działa — dzięki technologii, danym i sprawdzonej metodyce.
Zaawansowane algorytmy PdM – oparte na doświadczeniu
Modele Smart RDM powstały na bazie:
- wieloletnich projektów przemysłowych,
- wiedzy ekspertów UR,
- współpracy naukowej,
- analizy tysięcy godzin danych z czujników.
Platforma wykorzystuje m.in.:
- detekcję anomalii,
- analizę trendów,
- modele probabilistyczne awarii,
- predykcję czasu między awariami (MTTF/MTBF),
- korelacje sygnałów wielowymiarowych,
- wskaźniki CBM i RCM.
Każdy model jest kalibrowany na danych klienta i stale doskonalony. Pierwsze efekty widoczne są już po kilku tygodniach od wdrożenia, a pełna dojrzałość PdM pojawia się w 3–6 miesięcy.
OEE monitoring i wskaźniki optymalnej polityki konserwacji
Smart RDM określa:
- kiedy wykonać serwis,
- kiedy bezpiecznie go odroczyć,
- jak urządzenie zużywa się w czasie,
- jaki efekt mają wykonane prace,
- które elementy generują najwięcej awarii.
Wykorzystuje powszechnie stosowane w przemyśle metodyki (CBM, RCM) oraz nowatorskie podejście, tworząc hybrydowy model podejmowania decyzji.
Inteligentne alarmy – system, który uczy się z operatorami
Stopniowanie powiadomień
Od wczesnych ostrzeżeń po alarmy krytyczne z prognozą czasu do awarii.
Uczenie przez interakcję
Każde działanie operatora (potwierdzenie, odrzucenie, reakcja) jest wykorzystywane w uczeniu maszynowym modeli predykcyjnych/obliczeniowych
Pełne zarządzanie zdarzeniami
Workflow serwisowe, rejestry działań, dokumentacja i powiązanie alertów z zadaniami UR.
Cyfrowa pamięć serwisowa
Każda interwencja:
- wpływa na kolejne predykcje,
- aktualizuje wskaźniki stanu technicznego,
- wpływa na OEE,
- buduje wiedzę organizacyjną.
System gromadzi dane i pozwala śledzić wydajność na bieżąco.
Cykl Predictive Maintenance w Smart RDM
- Wykrycie odchylenia
- Ocena ryzyka
- Prognoza czasu do awarii
- Rekomendacje działań
- Realizacja prac
- Ocena efektu + uczenie modeli
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.
Pobierz naszą metodologię już teraz!
Chcesz wdrożyć Predictive Maintenance?
Brakuje spójnych danych? Masz ciągłe awarie? Szukasz realistycznego wdrożenia AI w UR? Wdrażamy Predictive Maintenance w Smart RDM krok po kroku – od danych, przez modele AI, po procesy i mierzalne efekty. Jeśli chcesz sprawdzić, jak szybko można uruchomić PdM u Ciebie – porozmawiajmy.
Gabriela Gic-Grusza
Unit & Product Manager Smart RDM