Yapay zekalı öngörücü bakım, bakım eyleminin ne zaman gerekli olduğunu tahmin ederek ekipman arızalarını önleyebiliyor. Kural tabanlı sistemler sabit kodlu eşikler kullanırken, yapay zeka ile öngörücü bakım, makine öğrenimi tabanlı sistemlerle arızayı tahmin etmek için gelişmiş modelleme kullanır. Dönen makinelerde anormallik tespiti, yapay zeka tabanlı öngörücü bakımda önemli bir adımdır.
Dijitalleşme çağında IoT’ye olan talebin artmasıyla birlikte, yapay zeka ile öngörücü bakım endüstriyel ekipmanların veri odaklı bakım optimizasyonu, bakım profesyonelleri arasında en çok trend olan konulardan biridir. Makinelerdekj çeşitli sensörlerdeki veriler önceden toplanıyor. Daha sonra, bu veriler Yapay Zeka (AI) araçlarının yardımıyla karar destek sistemlerinde kullanılıyor.
Yapay zeka ile öngörücü bakım
Önceden, AI ile öngörücü bakım sadece kural tabanlı bir sistemdi. Ancak makine sağlığı sorununa gerçek bir çözüm olarak eksikti. Kural tabanlı öngörücü bakımda; bakım, sabit kodlu eşiklere göre gerçekleştiriliyor. Ayrıca bir ölçüm eşikleri aşarsa bir uyarı gönderiliyor. Örneğin, pompanın titreşim sinyalinin RMS’si 7,1 mm/s’yi aştığında alarm üretmesi kural tabanlı tahmini bakım uygulamasıdır. AI ile öngörücü bakım, bu tür tahmini bakım uygulaması geleneksel yöntemlerle birlikte hazır ISO standartlarının yardımıyla yaygın olarak kullanılıyor. Kritik bir ekipman parçasındaki bir sıcaklık sensörünü düşünün. Bu sensör için kural, 60°C’nin üzerindeki sıcaklıkları için anomarlse, bu eşik üzerinde olası ekipman arızası için bir uyarı tetikleniyor. Bu yöntemin uygulanması kolaydır, ancak daha büyük ve daha karmaşık makinelerle uğraşırken yetersiz kalır.
Tahmini Bakım, kural tabanlı tahmini bakımdan makine öğrenimi tabanlı tahmini bakıma evrilmiştir. Yapay zeka ile öngörücü bakım bir sonraki arızanın ne zaman meydana gelebileceğini tahmin edebiliyor. Bunun için gelişmiş analizler ve makine öğrenimi teknikleri kullanıyor. Ayrıca makine buna göre önceden bakım yapılıyor. Bu konu, hepsini bir kerede ele almak için oldukça büyük.
Karmaşık makineler genellikle dalgalanan koşullar altında çalışır ve büyük miktarda veri üretir. Bu yüksek boyutlu veriler sıcaklık, basınç, titreşimler ve daha fazlası gibi çeşitli parametreleri içerebiliyor. Kural tabanlı sistemler bu miktardaki veriyi etkili bir şekilde yorumlamak ve yanıtlamakta zorlanabiliyor. Temel fark, yapay zeka ile öngörücü bakımın sistemin önceden tanımlanmış kuralları basitçe takip etmek yerine verilerden öğrenme yeteneğinde yatmaktadır. Anormalliklere tepki veren kural tabanlı sistemlerin aksine, AI tabanlı sistemler potansiyel sorunları kritik hale gelmeden önce proaktif bir şekilde belirler.
