Siemens กำลังขยายชุด Industrial Copilot ด้วยโซลูชันการบำรุงรักษาใหม่ที่ออกแบบมาสำหรับอุตสาหกรรมการผลิตแบบแยกส่วนและแบบกระบวนการ โซลูชันนี้มีเป้าหมายเพื่อปรับปรุงกลยุทธ์การบำรุงรักษาทางอุตสาหกรรมผ่านระบบอัตโนมัติขั้นสูงและความสามารถของ AI

Siemens นำ Generative AI มาสู่วงจรการบำรุงรักษาทั้งหมด
โซลูชันใหม่ที่ขับเคลื่อนด้วย AI ของ Siemens ช่วยเพิ่มประสิทธิภาพการบำรุงรักษาโดยเปิดใช้งานแนวทางที่ขับเคลื่อนด้วยข้อมูลในทุกขั้นตอน เพื่อให้สิ่งนี้เกิดขึ้น โซลูชัน Senseye Predictive Maintenance ที่ขับเคลื่อนโดย Microsoft Azure จะได้รับการขยายด้วยข้อเสนอใหม่สองรายการ:
- แพ็คเกจเริ่มต้น (Entry Package): โซลูชันนี้ให้การแนะนำการซ่อมแซมที่ขับเคลื่อนด้วย AI ร่วมกับความสามารถในการคาดการณ์พื้นฐาน ทำให้เข้าถึงได้ง่ายและคุ้มค่า ช่วยให้ธุรกิจเปลี่ยนจากการบำรุงรักษาเชิงรับเป็นการบำรุงรักษาตามสภาพ โดยให้การเชื่อมต่อแบบจำกัดสำหรับการรวบรวมข้อมูลเซ็นเซอร์และการตรวจสอบสภาพแบบเรียลไทม์ ด้วยการแก้ไขปัญหาที่ได้รับความช่วยเหลือจาก AI และข้อกำหนดโครงสร้างพื้นฐานขั้นต่ำ บริษัทต่าง ๆ สามารถลดเวลาหยุดทำงาน ปรับปรุงประสิทธิภาพการบำรุงรักษา และวางรากฐานสำหรับการบำรุงรักษาเชิงคาดการณ์เต็มรูปแบบ
- แพ็คเกจขยาย (Scale Package): ออกแบบมาสำหรับองค์กรที่ต้องการเปลี่ยนแปลงกลยุทธ์การบำรุงรักษาอย่างเต็มที่ แพ็คเกจนี้ผสานรวม Senseye Predictive Maintenance กับฟังก์ชัน Maintenance Copilot เต็มรูปแบบ ช่วยให้ลูกค้าคาดการณ์ความล้มเหลวก่อนที่จะเกิดขึ้น เพิ่มเวลาการทำงานสูงสุด และลดต้นทุนด้วยข้อมูลเชิงลึกที่ขับเคลื่อนด้วย AI นำเสนอความสามารถในการปรับขนาดระดับองค์กร การวินิจฉัยอัตโนมัติ และผลลัพธ์ทางธุรกิจที่ยั่งยืน โซลูชันนี้ช่วยให้บริษัทต่าง ๆ ก้าวข้ามการบำรุงรักษาแบบดั้งเดิม ปรับปรุงการดำเนินงานในหลายไซต์ ในขณะที่สนับสนุนประสิทธิภาพและความยืดหยุ่นในระยะยาว
ข้อเสนอใหม่นี้ช่วยให้ครอบคลุมวงจรการบำรุงรักษาทั้งหมดอย่างครอบคลุม ตั้งแต่การซ่อมแซมเชิงรับไปจนถึงกลยุทธ์เชิงคาดการณ์และเชิงป้องกัน โดยใช้ข้อมูลเชิงลึกที่ขับเคลื่อนด้วย Generative AI ซึ่งช่วยเพิ่มการตัดสินใจและประสิทธิภาพในสภาพแวดล้อมทางอุตสาหกรรม
อุตสาหกรรมต่าง ๆ กำลังเปลี่ยนจากการบำรุงรักษาเชิงรับเป็นการบำรุงรักษาเชิงรุก เพื่อปรับปรุงความน่าเชื่อถือและลดต้นทุน วิธีการบำรุงรักษาแบบดั้งเดิมอาจนำไปสู่เวลาหยุดทำงานและประสิทธิภาพที่ลดลง Siemens มีเป้าหมายที่จะแก้ไขปัญหานี้โดยการบูรณาการโซลูชันที่ขับเคลื่อนด้วย AI เพื่อเพิ่มประสิทธิภาพการทำงานของสินทรัพย์และเวลาการทำงานของระบบปฏิบัติการ การผสมผสาน Generative AI กับการบำรุงรักษาเชิงคาดการณ์ ช่วยให้บริษัทต่าง ๆ สามารถใช้ข้อมูลและการวิเคราะห์แบบเรียลไทม์สำหรับการแทรกแซงและการวางแผนที่ทันท่วงที การทดสอบนำร่องเบื้องต้นบ่งชี้ว่า Industrial Copilot สำหรับการบำรุงรักษาของ Siemens ลดเวลาการบำรุงรักษาเชิงรับโดยเฉลี่ย 25%
ที่มา : https://www.engineering.com/siemens-adds-ai-powered-maintenance-to-industrial-copilot/