блоги

Дом /

Искусственный интеллект + предиктивное обслуживание: как компании могут сократить расходы на запасы запасных частей более чем на 40%

March 03,2025

В современном промышленном ландшафте компании постоянно стремятся оптимизировать свою деятельность, сокращать расходы и повышать производительность. Одной из областей, которая предлагает существенный потенциал для улучшения, является управление запасами запасных частей. Благодаря достижениям в области технологий, в частности, использованию искусственного интеллекта (ИИ) и предиктивного обслуживания (PdM), компании могут сократить свои расходы на запасы запасных частей более чем на 40%. В этой статье рассматривается, как ИИ и предиктивное обслуживание могут помочь организациям достичь этой цели и оптимизировать свои стратегии обслуживания.

Понимание предиктивного обслуживания и его роли
Прогностическое обслуживание относится к практике использования анализа данных, алгоритмов искусственного интеллекта и методов машинного обучения для прогнозирования вероятного отказа оборудования.Вместо того чтобы полагаться на графики технического обслуживания, основанные на графике, или реагировать на поломки оборудования, предиктивное обслуживание позволяет предприятиям заблаговременно решать проблемы, прежде чем они приведут к дорогостоящему ремонту или незапланированному простою.

Используя ИИ и машинное обучение, системы предиктивного обслуживания могут анализировать данные датчиков оборудования, выявлять закономерности и прогнозировать потенциальные отказы. Этот проактивный подход не только повышает эффективность работы, но и минимизирует ненужное обслуживание, что приводит к сокращению запасов запасных частей и связанных с этим расходов.

ИИ и предиктивное обслуживание: ключ к оптимизации запасов запасных частей
Одним из наиболее существенных преимуществ внедрения предиктивного обслуживания на базе ИИ является его влияние на управление запасами запасных частей. Традиционно компании часто поддерживают большие запасы запасных частей для учета потенциальных поломок или отказов. Это приводит к высоким расходам на хранение, риску затоваривания или дефицита и общей неэффективности управления запасами.
Используя системы предиктивного обслуживания, компании могут прогнозировать точное время выхода из строя деталей. Это позволяет компаниям хранить только необходимые детали в нужное время, тем самым значительно сокращая потребность в больших запасах. Кроме того, системы на основе ИИ могут помочь определить, какие детали наиболее критичны и подвержены выходу из строя, что позволяет компаниям расставлять приоритеты при покупке и хранении только необходимых компонентов.

Как ИИ достигает 40%-ного сокращения затрат на инвентаризацию
Вот несколько способов, с помощью которых ИИ и предиктивное обслуживание способствуют сокращению затрат на запасы запасных частей на 40%:
Мониторинг в реальном времени и аналитика на основе данных: системы предиктивного обслуживания на базе ИИ непрерывно отслеживают состояние оборудования в реальном времени. Анализируя данные с датчиков, эти системы могут выявлять ранние признаки износа или неисправности, позволяя компаниям с высокой степенью точности прогнозировать отказы. В результате компаниям нужно хранить на складе только те детали, которые, скорее всего, скоро выйдут из строя, что снижает общую потребность в запасах.
Оптимальное планирование запасов: традиционное управление запасами часто опирается на исторические данные и опыт для прогнозирования того, когда понадобятся детали. Однако системы ИИ могут оптимизировать планирование запасов, анализируя множество данных в реальном времени и прогнозируя будущие потребности с большей точностью. Это означает, что компании могут заказывать запасные части точно в срок, минимизируя затоваривание и сокращая затраты на запасы.
Улучшенное управление цепочками поставок: ИИ позволяет компаниям эффективнее управлять своими цепочками поставок. Благодаря предиктивному обслуживанию предприятия могут согласовывать свои запасы запасных частей с фактическим спросом, что приводит к более эффективным процессам закупок. Более того, прогнозируя, когда определенные компоненты, скорее всего, выйдут из строя, компании могут избежать дефицита запасов и гарантировать, что поломка оборудования никогда не застанет их врасплох.
Улучшенное планирование технического обслуживания: алгоритмы ИИ могут рекомендовать оптимальные графики технического обслуживания на основе состояния оборудования и моделей использования, что снижает необходимость в чрезмерных мероприятиях по техническому обслуживанию. Сокращая ненужные задачи по техническому обслуживанию, предприятия могут избегать покупки ненужных запасных частей, что еще больше сокращает расходы на инвентарь.
Улучшенные отношения с поставщиками: с помощью предиктивного обслуживания на основе ИИ компании могут более тесно сотрудничать с поставщиками, чтобы гарантировать своевременную доставку деталей. Предиктивные модели позволяют компаниям планировать заранее и размещать заказы на точные детали, которые им нужны, избегая необходимости в экстренных заказах или срочных поставках, которые часто сопряжены с более высокими затратами.

Внедрение ИИ и предиктивного обслуживания в управление запасными частями
Чтобы в полной мере воспользоваться преимуществами ИИ и предиктивного обслуживания, компании должны сначала инвестировать в необходимую инфраструктуру. Это включает в себя развертывание датчиков IoT на оборудовании, сбор данных и их интеграцию с программным обеспечением предиктивного обслуживания на основе ИИ. Кроме того, компании должны обеспечить обучение своих сотрудников интерпретации информации, полученной от этих систем.

Успешная стратегия внедрения также подразумевает сотрудничество с поставщиками и другими заинтересованными сторонами в цепочке поставок. Согласовывая усилия по предиктивному обслуживанию с системами управления запасами, компании могут создать бесперебойный поток данных, который позволяет более точно прогнозировать, лучше планировать и эффективнее закупать.

Заключение

Используя возможности ИИ и предиктивного обслуживания, компании могут радикально сократить свои расходы на запасы запасных частей более чем на 40%. Это сокращение достигается за счет лучшего прогнозирования, оптимального планирования запасов и более эффективного управления цепочкой поставок. По мере развития технологий компании, которые используют предиктивное обслуживание на основе ИИ, не только получат конкурентное преимущество, но и получат долгосрочную экономию средств, улучшенную эффективность работы и повышенную удовлетворенность клиентов.

sales7@amikon.cn

86-18965423501

86-18965423501

АМКПЛС

МОДЕЛЬ ГОРЯЧИХ ПРОДАЖ
ДЕТ20С	aeautel sdm-1	RCP-64PB-OLED 2RU	EB401-10 S1
RS20-0800S2S2SDAEHH05	AV12186DN	TSX-RAM-25616/TSXRAM25616	ДОСТУП RBH UNC-500
PR122/P-БИС 2500А	АВТОМАТИЗАЦИЯ ПРЯМАЯ KOYO DIRECT	ДЛ-020	12P2535X052 KJ3201X1-BA1
AV10115DNV1 10МП	ХИОКИ Z2012	63450-1.0-230 IBS-EPC/II	15B10849G1/15H50543
ДТ-5	ATV312H075N4B АЛЬТИВАР 312	БМД 4064	SIEMENS PXG3.L
330106-05-30-10-02-00	330101-00-12-10-02-05	SL2500 МТС 1648	SDCS-PIN-51 3BSE004940R0001
семафор Зимородок	Б&Р 7CP470.60-2	ПАИХ03 51304754-150	HIROLINK-I MODBUS 10 276812
EC4P-221-MTXD1	IC660BBA026L	ХИОКИ CT9667	2017531-001
4,6 X 50 ММ 3,5 МИКРОН	DS3800HSAA1U1N	RM7823A1016	С. Область применения 33
SISTF1014-111-LR	СПМ6040	QL-NE100	DiNET DAN-RX2
PDW-F70 XDCAM HD	IC697RCM711C IC697RCM711	Валидатор NT900	ЭМ 500 G3 780-822 - G3SKMEM
VG4-MCPU-500	FMH2A09TR-EN43EZ	SMR800PS24	ASA 1 500-870 МГц
СГДВ-1Р9Д21А	IPD1248C-T	Лодестар LS1330	5210003-00А
LV432408 4P NSX400N	NT631C-ST141B-EV2	СМИО-01С/68500320 E	NI9208 / 198853A-01L
Т266-DC-15	141709-0100-02	1026112-40 LGX,20Ch	АМ25Т
IDT622 (IO620-IDT622)	554.0452	X13760335-01 ТД7	PM582 / 1SAP140200R0100
TC100-AR9-12v-к	IME NEMO D4-L MF6FTJ0026	CS31 ICSA04B5	ДО-523-А2
DSE глубоководная электроника	РХБА 4 РК 428 004-АА	+GF+ МОНИТОР ПЕЧАТИ 35075	KSS2-GW-МОД
FEX-40D-AMEU	Олимп iv-6A	HD05-20, HD0520MF3N	ЭЛКОМЕТР 456 A456CFBS
100-DCE-180	ATEIS NET-C3 IDA8-NETCARD	СЕРИЯ DME SMART	1SAP176000R0080 CM5640-2ETH

Amikon продает новые и излишки продукции, а также развивает каналы ее закупки.

Данный сайт не одобрен и не одобрен ни одним из перечисленных производителей или торговых марок.

Amikon не является авторизованным дистрибьютором, дилером или представителем продукции, представленной на этом сайте.

Все названия продуктов, товарные знаки, бренды и логотипы, используемые на этом сайте, являются собственностью их владельцев.

Описание, иллюстрация или продажа продукции под этими наименованиями, товарными знаками, брендами и логотипами предназначены только для целей идентификации и не предназначены для указания какой-либо принадлежности или разрешения со стороны какого-либо правообладателя.

Горячие теги : 330130-080-01-05 NFCP100-S00 S3 НФАИ141-S00 S2

Категории

блоги

Архивы

Теги

Если вы не можете найти на нашем сайте нужные вам компоненты системы управления. Пожалуйста, не стесняйтесь обращаться к нам. Мы можем помочь вам найти новые или отремонтированные детали системы управления в соответствии с вашими требованиями.

Горячие Теги

Продукты

Контактная информация

32D UNITS,GUOMAO BUILDING,NO 388 HUBIN SOUTH ROAD,SIMING DISTRICT,XIAMEN
+86 18965423501
sales7@amikon.cn

Отказ от ответственности:

Мы не являемся авторизованным дистрибьютором или дистрибьютором производителя продукции, представленной на этом веб-сайте. Продукт может иметь более старые коды даты или быть более старой серии, чем та, которую можно приобрести непосредственно на заводе или у официальных дилеров. Поскольку наша компания не является авторизованным дистрибьютором данного продукта, гарантия оригинального производителя на него не распространяется. Хотя во многих продуктах ПЛК уже установлено встроенное ПО, наша компания не делает никаких заявлений относительно того, будет ли продукт ПЛК иметь встроенное ПО, а если оно есть, соответствует ли оно тому уровню версии, который вам нужен для вашего приложения. Наша компания также не делает никаких заявлений относительно вашей способности или права загружать или иным образом получать встроенное ПО для продукта от нашей компании, ее дистрибьюторов или из любого другого источника. Наша компания также не делает никаких заявлений относительно вашего права устанавливать на продукт такую прошивку. Наша компания не будет приобретать или поставлять встроенное ПО от вашего имени. Вы обязаны соблюдать условия любого Лицензионного соглашения с конечным пользователем или аналогичного документа, связанного с получением или установкой встроенного ПО.

Вершина

Оставить сообщение

Оставить сообщение

Если вы заинтересованы в нашей продукции и хотите узнать более подробную информацию, пожалуйста, оставьте сообщение здесь, мы ответим вам, как только сможем.

Дом

Продукты

О нас

Связаться с нами