5 главных тенденций в техническом обслуживании, которые нельзя пропустить

Интересно наблюдать за ростом глобального рынка предиктивного обслуживания. Только в 2022 году он достиг 5,5 миллиардов долларов, и прогнозируется, что он продолжит расти с совокупным годовым темпом роста (CAGR) 29,5% до конца этого десятилетия. Эти впечатляющие цифры объясняются тем, что предиктивное обслуживание предоставляет существенные преимущества в различных отраслях промышленности. Повышая надежность оборудования, минимизируя время простоя и сокращая затраты на техническое обслуживание, оно доказывает свою неоценимую пользу. В производственном секторе эти практики играют ключевую роль в предотвращении непредвиденных поломок и оптимизации производственных графиков, значительно способствуя операционной эффективности. Давайте рассмотрим возникающие тенденции в техническом обслуживании на 2024 год и осознаем критическую важность опережения этих разработок, чтобы не упустить ценные возможности.

 

Техническое обслуживание как услуга (MaaS)

Принимая модель аутсорсинга на основе подписки, предприятия могут эффективно делегировать управление и обслуживание своих активов специализированным поставщикам услуг. Модель технического обслуживания как услуги (MaaS) оказывается инструментальной в рационализации процессов обслуживания, сокращении затрат и повышении общей производительности активов. Глядя в будущее, очевидно, что влияние облачных вычислений и облачных бизнес-моделей готово нарушить ландшафт промышленного технического обслуживания, ознаменовав значительный сдвиг в подходах организаций к стратегиям управления активами и их оптимизации. Следовательно, это, несомненно, тенденция в техническом обслуживании, которую нельзя пропустить.

 

 

Искусственный интеллект

В современном быстро развивающемся мире технологий искусственный интеллект оказывает значительное влияние на то, как мы осуществляем предиктивное обслуживание. Это касается не только производства; ИИ играет решающую роль в улучшении производства и становится ключевым на следующем этапе. Более того, он также помогает обеспечивать безопасность наших организаций посредством усовершенствованных систем безопасности. Кроме того, существует коллективное использование ИИ и машинного обучения для повышения интеллектуальности предиктивного обслуживания. Они автоматически анализируют данные, выявляют проблемы на ранней стадии и делают точные прогнозы. Они также помогают определить оптимальное время для задач технического обслуживания, предоставляют поддержку в принятии решений и постоянно совершенствуются в своей работе. Это сотрудничество не только улучшает техническое обслуживание; оно делает ИИ тенденцией, которую нельзя пропустить в непрерывном развитии функционирования отраслей промышленности.

Иммерсивные технологии, такие как дополненная реальность (AR)

Вступите в будущее эффективности технического обслуживания с Дополненной реальностью (AR), революционной технологией, которая ускоряет обслуживание машин, обеспечивая более быстрые процессы и минимизируя ошибки. Служа в качестве руководства в реальном времени для команд технического обслуживания как на месте, так и удаленно, AR выступает в роли разрушительной силы в сфере технологий обслуживания. Забудьте о длительных тренингах и сложных руководствах — AR упрощает игру. Персонал по техническому обслуживанию может легко следовать визуальным подсказкам в реальном времени, устраняя необходимость в обширном обучении или сложном инструктивном оборудовании. Кроме того, использование AR-гарнитур или носимых устройств позволяет командам получать доступ к 3D-моделям сложного оборудования, быстро идентифицировать компоненты и точно решать проблемы. AR — это не просто инструмент; это будущее умных, эффективных практик технического обслуживания.

Промышленный интернет вещей

В мире автоматизированных систем предиктивного обслуживания на базе промышленного интернета вещей (IIoT) датчики играют ключевую роль в оценке операционного состояния машины. Эти сложные датчики умело обнаруживают такие проблемы, как колебания температуры, нерегулярные вибрации и износ компонентов. Используя внутренние датчики, эти системы непрерывно собирают данные в реальном времени от оборудования, позволяя предвидеть потенциальные отказы оборудования до их проявления. Признание симбиотических отношений между датчиками и предиктивным обслуживанием имеет первостепенное значение, учитывая, что датчики выделяются как наиболее надежный источник данных — тенденция, которая, как ожидается, будет доминировать в 2024 году.

 

Децентрализованные ремонтные бригады

Набирающая обороты тенденция к децентрализации ремонтных бригад преобразует ландшафт практик технического обслуживания. Традиционно, бригады технического обслуживания функционировали в рамках централизованных структур, зачастую привязанных к конкретному местоположению. Однако, волна децентрализации набирает силу, и сфера технического обслуживания не является исключением. Децентрализованные ремонтные бригады подразумевают распределение персонала по техническому обслуживанию по различным локациям, позволяя им оперативно реагировать на проблемы без ограничений географического характера. Такой подход не только повышает гибкость реагирования в сфере технического обслуживания, но и задействует экспертные знания, доступные в различных местах. Посредством использования технологий, таких как дополненная реальность для удаленного руководства и инструменты для совместной работы в режиме реального времени, эти децентрализованные бригады могут эффективно диагностировать, устранять неполадки и решать проблемы технического обслуживания с высокой скоростью и точностью. Мы надеемся, что данный материал предоставил вам необходимую информацию. Если вы хотите узнать больше о предиктивном техническом обслуживании, пожалуйста, не стесняйтесь обращаться к нам. Мы с нетерпением ждем вашего обращения.