预测性维护如何改变供应链

技术的帮助以无数种方式改变了供应链,而近年来最重要的变革驱动力之一就是预测性维护。

随着供应链变得越来越复杂,它们需要更多的监督和关怀。这样,随着机器和机器人以及各种复杂技术的出现,带来了许多好处,但同时也存在潜在的弱点。如果供应链中的任何关键组件发生故障或故障,他们可以将其完全停止。

来自的文章 GTI预测 explains,

无法有效管理供应链系统的代价可能是巨大的。 。 。考虑所有可能的变量对于维持稳定的价格和保持盈利至关重要。 。 。 2018年,供应链中断以创纪录的速度发生 近30%,耗资数十亿 延误和浪费产品。

这就是进行预测性维护的地方。它可以确保供应链中的机器和机器人得到良好的维护。

本星期’Morai Logistics的文章解释了什么是预测性维护以及如何进行预测性维护’改变供应链。

什么是预测性维护?

拥有思维定势和技术来实现预测性维护。这种心态涉及强调确保主动维护供应链中的机器和机器人。此外,在技术方面,物联网设备(例如收集数据和监视状况的传感器)也采用了这种方法。

反过来,机器学习是预测性维护的最后组成部分。它使计算机可以分析收集到的数据并根据这些数据做出预测。考虑到这一点,这带来了什么好处?

主动供应链

预测性维护意味着从根本上转变供应链的运作方式。他们不’不必对他们发生的事情做出反应。相反,预测性维护将供应链转变为主动的。例如,它跟踪机器的运行状况,从而使机器处于更好的状态。也就是说,供应链确实存在’不必等待机器出现问题以提供维护。因此,供应链可以在潜在问题解决之前就解决它们。

更多数据

通过将传感器连续地连接到供应链中的机械和机器人上,可以定期收集数据。最重要的是,这导致了更智能,更高效的供应链。另外,因为我们’ve 之前提到如果没有足够大的数据池,则机器学习和人工智能通常不会表现良好。通过从机器中获取大数据,计算机可以进行更精确的模型和准确的预测。因此,预测性预测不会’它只能确保机器和机器人的存放状况更好,但通常可以获取更多知识。

减少干扰

通过根据预测性维护定期安排对机器和机器人的维护,可以使它们中任何一个出现问题的机率降至最低。这很关键,因为这意味着供应链更有可能在不中断的情况下平稳运行。反过来,这意味着更多的成本降低和收益的提高。

供应链潜水在有关预测性维护的文章中对此进行了解释,

预测性维护的最常见目标是提高正常运行时间,去年普华永道调查中有51%的受访者表示这是他们的组织’采用该技术的原因。