Ứng dụng AI để quản lý hiệu suất hoạt động APM

Các quy trình công nghiệp được quản lý bằng nhiều nền tảng phần mềm – chẳng hạn như SCADA, ERP và phần mềm quản lý bảo trì tài sản CMMS – thường được lưu trữ trên một hệ thống quản lý hiệu suất tài sản kế thừa (APM) cũ. Nhân kịch bản này với nhiều cơ sở trên khắp các khu vực, quốc gia hoặc thậm chí quốc tế và bạn sẽ biết được thách thức đối với các thực thể sản xuất quy trình ngày nay – ngay cả những cơ sở đã chấp nhận tự động hóa.

Ví dụ, các công ty nước giải khát phải dựa vào các nguồn nước khác nhau để sản xuất sản phẩm của họ. Để sẵn sàng nước đó để sản xuất đồ uống, họ phải xử lý nó đến mức cần thiết trước khi họ có thể sử dụng nó để sản xuất. Chất lượng nước cấp phụ thuộc vào vị trí của nhà máy. Ngay cả trong cùng một nhà máy, chất lượng nước cấp có thể thay đổi qua từng năm, tùy thuộc vào lượng nước được rút từ mỗi nguồn. Để quản lý hiệu quả chi phí xử lý nước cấp, bạn phải theo dõi cẩn thận hiệu suất của các tài sản được sử dụng trong quy trình. Các hệ thống kế thừa làm cho việc truy cập dữ liệu và theo dõi hiệu suất trở nên khó khăn. Các hệ thống này thường gây ra các điểm mù trong các quy trình công nghiệp là tác nhân chính gây lãng phí và kém hiệu quả, dẫn đến sự suy giảm doanh thu.

Mặc dù có các thực tiễn tốt nhất được tiêu chuẩn hóa để tận dụng dữ liệu tài sản, APM vẫn còn trong những ngày đầu và mọi tổ chức dường như có cách tiếp cận riêng. Một số công ty dựa vào APM phản ứng, chạy để sửa tài sản khi họ thất bại, nhưng mặt khác không quản lý việc sử dụng hoặc sức khỏe của họ. Những người khác là chủ động, theo nghĩa là họ quản lý tài sản dựa trên việc sử dụng; các công ty này phục vụ thiết bị trên các bảng thời gian, cho dù tài sản có cần chú ý hay không. Các nhóm tinh vi hơn lắng nghe tín hiệu tài sản và trả lời tương ứng.

Lắng nghe tín hiệu tài sản liên quan đến việc theo dõi dữ liệu và hiểu những hành động cần thực hiện. Ví dụ, một công ty sản xuất thực phẩm cần duy trì hiệu quả thông lượng của họ ngay cả khi tài sản của họ tiêu thụ nhiều năng lượng hơn mức cần thiết. Nếu tiêu thụ năng lượng tăng đột biến quá nhiều, họ phải đóng cửa tài sản và sửa chữa nó trước khi tiếp tục sản xuất. Năng lượng là phần tốn kém nhất trong các hoạt động, vì vậy các tổ chức phải đảm bảo rằng họ có thể dự đoán các đột biến năng lượng và thực hiện các biện pháp phòng ngừa cần thiết để ngăn chặn chúng. Điều này sẽ cho phép họ duy trì hiệu quả chi phí của thông lượng và tối đa hóa thời gian hoạt động.

Bằng cách tận dụng dữ liệu lịch sử và thời gian thực trong các hệ thống này, AI có thể phát hiện ra những điểm mù bằng cách kết nối dữ liệu và số liệu kinh doanh để cung cấp những hiểu biết quan trọng một cách tự động và liên tục. AI có thể giúp xây dựng cầu nối giữa hành vi tài sản và doanh thu trong tương lai bằng cách tạo KPI liên kết với các số liệu kinh doanh chính. Với các giải pháp APM dựa trên đám mây, các nhà phân tích có thể đưa ra quyết định sáng suốt hơn để đạt được hiệu quả thông lượng cao hơn, tăng khả năng duy trì doanh thu và giảm tổng chi phí hoạt động trong vòng đời tài sản.