预测性维护如何改变供应链

技术援助以无数方式改变了供应链,近年来近年来最突出的变化驱动因素之一是预测性维护。

随着供应链变得更加复杂,他们需要更大的监督和关怀。因此,在机器和机器人和各种复杂的技术方面具有许多益处,而且也潜在的弱点。如果供应链中的任何关键组件都发生故障或故障,他们可以将其带到完全停止。

一篇文章 GTI预测性 explains,

未能有效管理供应链系统的成本可能是巨大的。 。 。考虑所有可能的变量对于保持稳定的价格并保持盈利至关重要。 。 。 2018年,供应链中断以记录率发生 近30%,成本计算数十亿美元 延迟和浪费产品。

这是预测性维护进入的地方。它确保了供应链中的机器和机器人保持良好。

本星期’森林物流的文章解释了预测维护是什么以及它的方式’S转换供应链。

什么是预测的维护?

实现预测性维护来实现心态和技术帮助实现它。这种心态涉及强调确保在积极维护供应链中的机器和机器人。另外,在技术前沿,这种方法由IOT设备(例如收集数据和监视条件)的传感器。

反过来,机器学习是预测维护的最终组成部分。它允许计算机分析收集的数据并根据其进行预测。考虑到这一点,这带来了什么好处?

主动供应链

预测性维护意味着提供电源链操作的基础转变。他们不’必须尽可能响应于他们的会发生什么。相反,预测性维护将供应链转化为积极主动。例如,它跟踪机器健康,导致机器处于更好状态。也就是说,供应链没有’不得不等待机器出错的东西来提供它的保养。因此,供应链可以在甚至可以成为问题之前解决潜在的问题。

更多数据

通过传感器在供应链中连续连接到机器和机器人,经常收集数据。最重要的是,这导致的是更聪明,更有效的供应链。另外,就像我们一样’ve 之前提到,机器学习和人工智能更普遍不会良好地表现不足的数据库。通过将大数据从计算机进行拉动,通过机器学习,可以做出更精确的模型和准确的预测。因此,预测预测不起作用’T只能确保更好地保存机器和机器人,但更多的知识通常与一般合作。

减少干扰

通过定期调度机器和机器人的维护,由于预测性维护,其中任何一个都有问题的机会变得最小。这是至关重要的,因为它意味着供应链具有更高的可能性在没有中断的情况下运行的可能性更高。即反过来意味着更加成本减少和改善的收入。

供应链潜水在他们的文章中解释了预测维护,

预测维护最常见的目标是改进的正常运行时间,去年的普华永道调查中有51%的受访者表示这是他们的组织’采用技术的原因。