Senseye PdM: 150 Person-Tahun R&D yang Hasilkan Prediktif Maintenance Terdepan Industri
Dalam posting kami terakhir, kami telah melihat bagaimana kami menerapkan apa yang telah kami pelajari tentang prediktif maintenance selama bertahun-tahun ke segala sesuatu yang kami lakukan saat ini. Di sini kami akan menjelaskan bagaimana semua pengalaman dan pemahaman ini telah menjadikan Senseye PdM sebagai produk prediktif maintenance terdepan di pasar.
Tahun-tahun Pengalaman
Seperti yang telah kami sebutkan sebelumnya, Senseye PdM adalah hasil dari lebih dari 150 person-tahun waktu penelitian dan pengembangan yang dihabiskan secara eksklusif pada prediktif maintenance. Membangunnya tidak akan mungkin tanpa keterampilan berbagai spesialis industri, insinyur mekanik, dan ahli pemantauan kondisi, selain tim ilmuwan data terkemuka. Dan dengan kombinasi 30 tahun bekerja di industri penerbangan dan pertahanan — pemimpin dunia dalam budaya keamanan, praktik pemeliharaan, dan teknologi prediktif maintenance — pengetahuan dan pengalaman luas para pendiri kami tentang prediktif maintenance juga telah sangat berharga.
Tingkat pengalaman dan warisan ini, dikombinasikan dengan teknologi machine learning terbaru kami, adalah apa yang menjadikan Senseye PdM sebagai solusi yang benar-benar unik — yang menjadi lebih efektif lagi dengan dukungan domain yang mendalam dan konsultasi yang dapat kami tawarkan.
Dirancang dengan Mempertimbangkan Pengguna
Senseye PdM unik karena, berbeda dengan produk prediktif maintenance lainnya, dirancang untuk insinyur pemeliharaan yang menggunakannya. Kami tahu seberapa sibuk orang-orang ini. Itulah sebabnya sistem tidak memerlukan tinjauan manual berkelanjutan terhadap data sensor yang digunakan. Tidak juga memerlukan pengembangan model custom untuk setiap jenis mesin yang dipantau. Sebaliknya, sistem secara otomatis membuat model high-fidelity untuk setiap mesin, tanpa perlu intervensi manusia.
Ini berarti mungkin untuk menerapkan prediktif maintenance pada setiap mesin di pabrik tertentu, bahkan mesin dengan kritikalitas yang lebih rendah. Menggunakan kombinasi AI, machine learning, pemodelan statistik, prognostic, dan data mining, sistem dapat secara otomatis menganalisis data mesin, membatalkan kebisingan lingkungan apa pun yang mungkin merusak hasil, untuk secara akurat menentukan kesehatan mesin dan meramalkan degradasinya.
Hasil analisis ini kemudian disalurkan ke Attention Engine Senseye, algoritma proprietary yang menghasilkan Attention Index® untuk setiap mesin. Attention Index yang cukup tinggi akan menyebabkan Attention Engine menghasilkan sebuah Case yang akan mengarahkan perhatian insinyur pemeliharaan ke mesin yang bersangkutan.
Dan, karena kami tahu tim pemeliharaan memiliki sedikit waktu untuk menelusuri sejumlah besar data untuk mencari apa yang dicari mereka, Senseye PdM menyajikan kepada mereka segala sesuatu yang perlu diketahui dalam format yang jelas dan mudah dipahami, memungkinkan mereka bereaksi dengan cepat dan akurat.
Filsafat Senseye
Pengalaman kami telah memberikan kami pemahaman yang hampir instintif tentang apa itu PdM, dan bagaimana seharusnya berfungsi. Singkatnya, kami melihat Senseye PdM sebagai sistem pendukung keputusan yang membantu profesional pemeliharaan merawat mesin mereka. Dan pandangan ini membentuk dasar dari filsafat yang mendasari segala sesuatu yang kami lakukan.
Di sini, maka, adalah tiga prinsip pedoman di balik desain aplikasi dan analitik di mana keberhasilannya bergantung.
1 - Arahkan Perhatian
Tujuan utama aplikasi, dan analitik yang mendukungnya, adalah untuk memfokuskan perhatian pengguna pada mesin yang membutuhkannya.
2 - Fokus pada Makna
Analitik membutuhkan data yang baik, algoritma berkualitas tinggi, dan konteks yang melimpah untuk menghasilkan sesuatu yang bermakna. Kami tahu, namun, bahwa konteks terbatas di lingkungan manufaktur, jadi kami berfokus pada membuat analitik kami bekerja seefisien mungkin dengan konteks minimum yang tersedia.
3 - Model Pengguna
Kami melengkapi konteks terbatas yang dimiliki kami dengan konteks tambahan dari pengguna. Dengan memfokuskan analitik pada pengguna, kami dapat meramalkan minat pengguna serta kesehatan mesin, misalnya. Dan karena kami memiliki akses ke pengguna, kami dapat menggunakan umpan balik mereka untuk mengoptimalkan prediksi kami.
Setiap dari tiga prinsip ini berasal dari pemahaman mendalam tentang prediktif maintenance, yang lahir dari tahun-tahun pengalaman langsung. Dan itulah yang membuat pendekatan Senseye terhadap masalah PdM unik.
Dalam posting berikutnya dan terakhir kami, kami akan mempertimbangkan bagaimana masa depan Prediktif Maintenance akan terlihat. Sampai saat itu, Anda dapat menghubungi kami untuk mempelajari lebih lanjut tentang apa yang terjadi di balik layar di Senseye, atau unduh white paper kami - Senseye in Depth: Why is Predictive Maintenance so hard? - untuk detail lebih lanjut.
