تعزيز الموثوقية باستخدام استراتيجيات الصيانة المستندة إلى الذكاء الاصطناعي
برنامج صيانة يناسب أي مؤسسة
هل تواجهك صعوبات في توسيع نطاق الدراسات التي تدور حول الصيانة المرتكزة على الموثوقية (RCM)؟ لا شك أن استراتيجيات الموثوقية التي يوفرها حل IBM Maximo، والمُصممة باستخدام IBM watsonx، سيساعدك على تحسين معدل توفر المعدات من خلال تقليل استبدال الأصول لأدنى حد وخفض تكاليف الصيانة، علمًا بأن مرحلة الانتقال من الصيانة التشغيلية، حسب كل حالة، إلى أحدث طرق الصيانة سيتطلب فهمًا عميقًا لكيفية تعطل المعدات، وطرق تخفيف آثار الأعطال بشكل استباقي. وكجزء من حل Maximo Application Suite، تتكامل الصيانة بسلاسة مع بيانات إدارة أصول المؤسسة (EAM) ومراقبة أداء التطبيقات (APM)، ما يوفر رؤية موحَّدة لمدى سلامة الأصول. وبفضل التطبيق البرمجي المُصمم خصوصًا لهذا الغرض وبفضل مكتبة شاملة من محتوى تحليل نمط الفشل وتأثيراته (FMEA)، نجح هذا الحل في تبسيط دراسات الصيانة المرتكزة على الموثوقية، وفي تحسين جداول الصيانة الوقائية (PM)، كما نجح في التمكُّن من تحليل أنماط الأعطال بمساعدة الذكاء الاصطناعي. وبالتالي، سيمكنك اتخاذ أفضل القرارات المستنيرة فيما يتعلق بالموثوقية، والقائمة على البيانات على نطاق واسع.
ما يمكنك فعله
رصد الأعطال المحتملة في المعدات والتخفيف من آثارها
بالنسبة لفرق العمل التي ليست لديها دراسات حالية حول الصيانة المرتكزة على الموثوقية (RCM)، تفيدهم مكتبة استراتيجية الموثوقية حيث تمثل نقطة انطلاقة أساسية لهم. فمن خلال الوصول إلى قاعدة بيانات شاملة لأنماط الأعطال، يمكن للمستخدمين اكتشاف المعدات ومعالجتها بشكل استباقي قبل تصعيد المشكلة، ما يقلل من فترات التعطل ويقضي على المخاطر التشغيلية.
- ابدأ باستخدام أفضل ممارسات الموثوقية - دون الحاجة إلى دراسات مسبقة.
- تحديد أنماط الفشل والمخاطر المرتبطة بها بسرعة.
- تطوير استراتيجيات التخفيف المستهدفة لتعزيز الموثوقية.
- تحديد أنماط التآكل، والقضاء على حالات عدم الكفاءة، وربط مهام الصيانة الوقائية بأوضاع الفشل.
إنشاء وتخصيص دراسات تحليل نمط الفشل وتأثيراته (FMEA) الخاصة بك
يمكنك تحسين وتنفيذ استراتيجيات الصيانة بما يتناسب مع المعدات وظروف التشغيل وبيانات الأعطال السابقة الموجودة لديك. كما تستطيع الحصول على معارف ورؤى واضحة حول أنماط الأعطال، وتحليل مدى سلامة المعدات، واتخاذ قرارات قائمة على البيانات لتحسين الصيانة التنبؤية.
- استخدم المكتبة كأساس لبناء أوضاع فشل مخصصة.
- تنقيح أنماط الفشل يدويًا أو استيراد دراسات تحليل نمط الفشل وتأثيراته (FMEA) الحالية.
- تكييف التحليلات بناءً على ظروف التشغيل الواقعية.
- تحسين صناعة القرار من خلال مواءمة رؤى الفشل مع احتياجات العمل.
تسريع إنشاء وضع الفشل باستخدام أداة إنشاء وضع الفشل المدعومة بالذكاء الاصطناعي التوليدي
استفد من الذكاء الاصطناعي التوليدي لسرعة إنشاء أوضاع دقيقة لاكتشاف حالات فشل الأصول فورًا. حيث تعمل الأتمتة على توفير الوقت وتقليل الجهد اليدوي وتعزيز استراتيجية الصيانة من خلال معارف ورؤى دقيقة مستندة إلى الذكاء الاصطناعي حول مدى سلامة الأصول والمخاطر المحتملة والتي تم تصميمها خصوصًا لأصولك.
- أتمتة إعداد الدراسات، بما يقلل الجهد اليدوي ويزيد دقة النتائج.
- تحسين أوضاع الفشل باستمرار من خلال التوصيات المستندة إلى الذكاء الاصطناعي.
- توسيع نطاق استراتيجيات الموثوقية بشكل أسرع باستخدام الأتمتة الذكية.
تحسين جداول الصيانة الوقائية باستخدام رؤى الصيانة المرتكزة على الموثوقية (RCM)
يمكنك تطوير خطط الصيانة الاستباقية وتحسينها من خلال دمج الصيانة الوقائية (PM) والصيانة التنبؤية (PdM) واستراتيجيات أخرى. ومن خلال الاستفادة من رؤى تحليل نمط الفشل وتأثيراته (FMEA) والتوصيات المستندة إلى الذكاء الاصطناعي، يمكنك تحديد أولويات الأصول الحساسة، وتقليل فترات التعطل، وتحسين عمليات تنفيذ الصيانة.
- .
- تطوير خطط الصيانة المستندة إلى البيانات والمصممة خصيصًا لتلبية احتياجات أصول محددة.
- دمج الصيانة الوقائية (PM) والصيانة التنبؤية (PdM) وأساليب الصيانة الأخرى في مهام سير عمل الأصول.
- إعطاء الأولوية للأصول الحساسة لتحقيق أقصى قدر من الكفاءة التشغيلية والموثوقية.
- أتمتة جدولة الصيانة وتتبعها لضمان تنفيذها في الوقت المحدد.
تطبيق الصيانة المرتكزة على الموثوقية (RCM) في Maximo
يوفر تطبيقًا ومكتبة شاملة لتبسيط الصيانة المرتكزة على الموثوقية (RCM). كما يمكنك إنشاء عمليات تحليل نمط الفشل وتأثيراته (FMEA) بسهولة أو تحريرها أو استيرادها، وإجراء دراسات إدارة الصيانة المرتكزة على الموثوقية، وتطبيق أوضاع اكتشاف الفشل مع عمليات التخفيف المستندة إلى إدراك المخاطر، وتتبع الإجراءات اللازمة. حيث تستطيع الاستفادة من 25 عامًا من الخبرة مع أكثر من 800 نوع من المعدات، وأكثر من 58000 حالة فشل، وأكثر من 50000 مهمة من مهام الصيانة لتعزيز الاستراتيجية.