Streszczenie: Pojawiło się nowe podejście mające na celu zwiększenie wydajności i niezawodności strategii konserwacji predykcyjnej, a mianowicie podejście taksonomiczne do definiowania typów maszyn produkcyjnych. Ta innowacyjna metoda stanowi znaczące odejście od tradycyjnych metod kategoryzacji, obiecując poprawę sposobu, w jaki organizacje zarządzają i utrzymują swój sprzęt produkcyjny. Organizacje mogą zmniejszyć ogólne koszty konserwacji i zminimalizować nieplanowane przestoje poprzez proaktywną konserwację opartą na taksonomii, zwiększając wydajność operacyjną i rentowność. W artykule zbadano, w jaki sposób podejście taksonomiczne wykorzystuje analitykę danych i techniki uczenia maszynowego do klasyfikowania maszyn produkcyjnych w odrębne kategorie w oparciu o ich charakterystykę operacyjną, wzorce użytkowania i potrzeby w zakresie konserwacji. Takie podejście oferuje kilka kluczowych korzyści: zwiększoną precyzję, predykcyjne dostosowanie konserwacji, wgląd oparty na danych i skalowalność. Podejście taksonomiczne opiera się na analizie danych, pozwalając organizacjom wykorzystać moc dużych zbiorów danych i Przemysłowego Internetu Rzeczy (IIoT). Zespoły utrzymania ruchu mogą wykrywać anomalie i problemy, analizując w czasie rzeczywistym dane z maszyn produkcyjnych, zanim doprowadzą one do awarii. W części dyskusyjnej krótki przegląd podkreśla integrację konserwacji predykcyjnej z Przemysłem 4.0, wyjątkowość proponowanej metody i jej potencjalne implikacje dla nowoczesnych systemów produkcyjnych.
Abstract: A novel approach has emerged to enhance the efficiency and reliability of predictive maintenance strategies, namely the taxonomy approach for defining types of production machines. This innovative method represents a significant departure from traditional categorisation methods, promising to improve how organisations manage and maintain their production equipment. Organisations can reduce overall maintenance costs and minimise unplanned downtime through proactive maintenance based on taxonomy-driven insights, increasing operational efficiency and profitability. The article explores how the taxonomy approach leverages data analytics and machine learning techniques to classify production machines into distinct categories based on their operational characteristics, usage patterns, and maintenance needs. Doing so offers several key advantages: improved precision, predictive maintenance customisation, data-driven insights, and scalability. The taxonomy approach is based on data-driven insights, allowing organisations to harness the power of big data and the Industrial Internet of Things (IIoT). Maintenance teams can detect anomalies and issues by analysing real-time data from production machines before they lead to breakdowns. In the discussion part, a brief overview highlights the integration of predictive maintenance with Industry 4.0, the uniqueness of the proposed method, and its potential implications for modern production systems.
Pełny tekst 
DOI