Smart Prediktivt Underhåll

Vi är specialister på att utveckla och realisera smarta koncept av prediktivt underhåll för industriella system.Detta för att både minska en industrianläggnings underhållskostnad och förbättra dess miljömässiga hållbarhet. På kort sikt kan vi hjälpa er att bygga ett unikt & proaktivt beslutsstödsystem för prediktivt underhåll av era tekniskasystems

Genom att tillämpa digitalisering och AI-metoder kommer på längre sikt ert företag att kunna erbjuda produkter och tjänster som låter era kunder i sin tur minska sina underhålls och driftskostnader. Med RISE samlade kompetens kan vi hjälpa ditt företag med såväl teknikimplementering som organisationsutveckling.

Smart prediktivt underhåll är en modern underhållsteknik som använder avancerade sensorer och artificiell intelligens/maskinlärande (AI/ML) tillsammans med andra tekniker och underhållsstrategier för att ytterligare förbättra produktionsanläggningens vinst och säkerhet. Tekniken är dessutom gjord för att minimera påverkan på systemets drift

Genom att använda smart prediktivt underhåll kan ansvariga för underhållet få information om framtida underhållsbehov och nödvändiga åtgärder under tiden som systemet är i drift. Det skapar förutsättningar för att minimera kostnaderna för underhåll, korta planerade stopptider och helt undvika oväntade stopp i produktionen. Fullvärdigt och precist underhåll i rätt tid är nödvändigt för att optimera en modern produktion. Genom digitaliseringens hjälp möjliggörs applicering av till exempel AI/ML, digitala tvillingar, ”big data” m.m. Ett system för smart prediktivt underhåll kan även innefatta inbyggd IoT för datainsamling och analys.

För att hålla jämna steg med de tekniska innovationerna inom tillverkningsindustrin i allmänhet och underhållsorganisationer i synnerhet, kan implementeringen av Smart Maintenance ses genom organisatoriska innovationsglasögon. Varje implementeringsfall varierar i praktiken, men det finns några nyckelattribut som är särskilt viktiga i implementeringsprocessen. Det finns ett behov av en implementeringsstrategi som tar hänsyn till dessa attribut, underhållsorganisationens nuvarande tillstånd samt den nya teknik som ska implementeras.

Vi kan ge dig de svar och den information du behöver inom följande områden:

Digitalisering, datainsamling, AI och smarta underhållsmetoder.
Tekniker för övervakning av systemkomponenternas tillstånd.
Diagnostik, datainsamling och dataanalys.
Tillståndsbaserat underhåll och prognoser.
Matris för beslutsstöd och förbättrad underhållsstrategi.
Implementeringsstrategi inklusive organisationsutveckling
Prediktiv och normativ analys för att stödja proaktivt beslutsfattande.
Utformning och utveckling av prediktivt smart underhåll.
Uppskattning av återstående livslängd för system eller komponenter.
Datadrivna metoder och digitala modeller för dynamiska system (AI och tekniker för maskininlärning).
Fysikbaserad modellering (Filtreringsteknik).
En hybridmetod (fysik och datadrift kombineras, dvs. förklarlig AI och fusionsteknik).
Osäkerhetsanalys/metoder.
Degradation Modeling.
Fastställande av KPI:er.
LCA- och riskhanteringsmetoder.
Utveckla den digitala AI-baserade modellen för förebyggande underhåll för system av system (SoS).