विषय
प्रश्न:
मशीन लर्निंग रखरखाव, मरम्मत और ओवरहाल (एमआरओ) प्रक्रियाओं के साथ कैसे मदद कर सकता है?
ए:
मशीन लर्निंग, पूर्वानुमान और नियमित रखरखाव, और सामान्य रखरखाव, मरम्मत और ओवरहाल (एमआरओ) प्रक्रियाओं के साथ मदद कर सकता है, जिसका उपयोग कंपनियां अपनी संपत्ति, जैसे वाहन, उपकरण और अन्य उपयोगी वस्तुओं का समर्थन और संरक्षण करने के लिए करती हैं।
सामान्य तौर पर, संरचित रखरखाव, मरम्मत और ओवरहाल योजनाएं सभी प्रकार के डेटा एकत्रीकरण और विश्लेषण प्रथाओं से लाभान्वित होती हैं। मशीन लर्निंग कई नए टूल और प्लेटफ़ॉर्म चला रही है जो कंपनियों को नया बनाने और समग्र रखरखाव को अधिक कुशल और प्रभावी बनाने में मदद करने के लिए विशिष्ट एमआरओ समस्याओं पर काम करते हैं।
एमआरओ के साथ मशीन लर्निंग की मदद करने वाला एक प्रमुख तरीका है, भविष्यवाणिय सटीकता का निर्माण करना।
फोर्ब्स के एक लेख, "10 तरीके मशीन लर्निंग इज मैन्युफैक्चरिंग रिवोल्यूशनिंग," पार्ट्स और कलपुर्जों के संबंध में अधिक पूर्वानुमान सटीकता के माध्यम से रखरखाव में सुधार के बारे में बात करता है। यह विचार है कि डेटाबेस और अन्य स्रोतों से डेटा को एकीकृत करके, मशीन लर्निंग सिस्टम रखरखाव क्षेत्र में कंपनियों को अधिक व्यापार खुफिया की पेशकश कर सकते हैं। इसके बदले में रखरखाव, मरम्मत और ओवरहाल प्रक्रियाओं की क्षमता बढ़ जाएगी, और अधिक सक्रिय भविष्य कहनेवाला रखरखाव को बढ़ावा मिलेगा, साथ ही बेहतर नियमित अनुसूचित रखरखाव और परिचालन क्षमता - उदाहरण के लिए, अनुसूचित रखरखाव करने के लिए सही प्रक्रियाएं होने, और होने पहले से ही किया गया है के लिए और अधिक मजबूत रिपोर्टिंग प्रणाली।
मशीन लर्निंग को रखरखाव, मरम्मत और ओवरहाल इन्वेंट्री पर भी लागू किया जा सकता है। एमआरओ प्रक्रिया उन भागों और उत्पादों के आविष्कारों पर निर्भर करती है जो प्रभावी रखरखाव का समर्थन करेंगे। उदाहरण के लिए, कंपनियां एक वाहन बेड़े के लिए कुछ मात्रा और भागों और टुकड़ों को हाथ में रख लेंगी, जैसे कि ब्रेक पैड और ब्रेक शूज़, तेल फ़िल्टर, या कुछ और जो आमतौर पर नियमित या भविष्य कहे जाने वाले रखरखाव के लिए लागू होते हैं।
इन आविष्कारों को संभालना, जैसा कि कोई भी कल्पना कर सकता है, एक जटिल मामला है। जहां आविष्कार होते हैं, उन्हें कैसे लेबल किया जाता है, और जब उन्हें रखरखाव, मरम्मत और ओवरहाल प्रणाली पर लागू किया जाता है तो इससे फर्क पड़ता है। तो क्या मशीन सीखने की प्रक्रियाओं का अनुप्रयोग जो MRO आविष्कारों की हैंडलिंग को बढ़ा सकता है या उन आविष्कारों से संबंधित समस्याओं को हल कर सकता है। गुम डेटा एक व्यावसायिक प्रक्रिया में एक रिंच फेंक सकता है। मशीन लर्निंग उस डेटा को सुरक्षित करने और तालिका में अधिक सुसंगत विश्लेषण और प्रक्रियाएं लाने की कोशिश कर सकता है। यह श्रम लागत जैसे कारकों को निर्धारित करने, या विफलताओं के बीच माध्य समय पर बुद्धिमत्ता को जोड़ने, या रखरखाव, मरम्मत और ओवरहाल प्रक्रिया को कारगर बनाने के लिए किसी भी अन्य मैट्रिक्स, बेंचमार्क और संकेतक के साथ काम करने में भी मदद कर सकता है और इसे बेहतर बना सकता है।
एक बहुत ही बुनियादी और मौलिक स्तर पर, एक मशीन सीखने का दृष्टिकोण कुछ फायदे जोड़ता है - बेहतर व्यावसायिक बुद्धिमत्ता बनाने के लिए बड़ी संख्या में भविष्यवाणियों को संभालने का लाभ। इसकी ताकत इसकी चपलता में है और जटिल डेटा को संभालने की क्षमता है जो सभी प्रकार के रखरखाव तत्वों पर पारदर्शिता प्रदान करती है, भागों इन्वेंटरी से लेकर श्रम प्रबंधन तक दीर्घकालिक डिजाइन और इंजीनियरिंग विश्लेषण।