Verlassen Sie sich auf die menschliche Intuition von erfahrenen Mechanikern. Verwerfen Sie nicht dieses wichtige menschliche Wissen, sondern verlassen Sie sich darauf. Führende Unternehmen beauftragen ihre Top-Mechaniker oder Maschinenkonstrukteure mit vorausschauenden Wartungsprojekten, die den Betrieb der Maschine verstehen, und wissen unter welchen Umständen bestimmte Komponenten häufig ausfallen.
Kriechen, laufen, rennen (Crawl-Walk-Run). Erliegen Sie nicht der falschen Wahrheit, dass das Auffinden von Erkenntnissen zur prädiktiven Analyse gänzlich automatisiert werden kann. Obwohl das Vertrauen in erfahrene Mechaniker zur Erstellung von Hypothesen ein kritischer erster Schritt ist, können Sie die Nuancen, die zum Ausfall einer Maschine führen können, durchaus überraschen. Beginnen Sie langsam, sammeln Sie Daten, beweisen / widerlegen Sie Hypothesen im Laufe der Zeit und finden Sie dann die richtige Mischung aus Sensoren und melden Sie Frequenzen als einen Lernprozess, der sich im Laufe der Zeit entwickelt.
Nutzen Sie Predictive Analytics als Reise. Zu Beginn befinden sie sich in einem Kausalitätsdilemma, wenn es darum geht, zu bestimmen, was zuerst kommt: die Daten oder die Analyse. In Wirklichkeit sind die beiden untrennbar miteinander verbunden. Predictive Analytics als eine Reise zu verstehen, die mit der grundlegenden Konnektivität beginnt, ist ein Schlüssel-Rezept für den Erfolg.
Fazit
Predictive-Maintenance-Programme müssen nicht kostspielig sein. Insbesondere wenn Unternehmen sich bei der Entwicklung von Hypothesen auf die menschliche Intuition verlassen, also einen Crawl-Walk-Run-Ansatz verfolgen und Predictive Analytics als eine Reise betrachten. Man beginnt mit der grundlegenden Konnektivität und verschafft sich durch kontinuierliche Datenaggregation und -analyse ein stetig präziser werdendes Bild. Lean.IQ stellt konkrete Konzepte vor, die eine Umsetzung beschleunigen können. Darin führende Unternehmen, die diese Best Practices anwenden, können kostspielige Betriebskosten zu einer Quelle erheblichen Wettbewerbsvorteils machen.
