Az ipari leállások kezelése elsődlegesen a működési idő maximalizálására törekszik – akár a meghibásodások megelőzésével, akár azok időtartamának lerövidítésével. A mesterséges intelligencia (MI) egyre értékesebb technológiává válik e célok elérésében.
Karbantartási folyamatok egyszerűsítése
Számos ipari vállalat rendelkezik kritikus berendezésekkel, amelyek folyamatos karbantartást igényelnek a zavartalan működéshez. A leállási idő bizonyos esetekben elkerülhetetlen a szükséges munkálatok elvégzése során. Azonban problémák, például a karbantartók elérhetetlensége vagy az alkatrészhiány, jelentősen meghosszabbíthatják azt az időszakot, amikor az eszközök nem használhatók.
Néhány szervezet mesterséges intelligenciát alkalmaz e problémák csökkentésére, így rövidítve a teljes leállási időt. Egy MI-alapú prediktív karbantartási eszköz például a gyártók adatforrásaihoz csatlakozva elemzi a gépek teljesítményét, és előre jelzi az esetleges hibákat. A terméket fejlesztő cég nemrégiben egy generatív MI-eszközt is bemutatott, amely az ipari környezetben dolgozó mérnököket támogatja: képes hibákat azonosítani és megoldásokat javasolni.
Alternatív megoldásként a felhasználók szóban is utasíthatják a rendszert munkautasítások automatikus létrehozására az ismert problémák alapján. Ezek a dokumentumok közvetlenül a kijelölt felelősökhöz kerülnek.
Azoknál a vállalatoknál, amelyek ezt a prediktív karbantartási rendszert használják, az adatok szerint a karbantartók 55%-kal hatékonyabbá váltak, és a karbantartás miatti kiesési idő is megfeleződött. Egy ausztrál acélipari cég a rendszert szenzoros hálózattal kombinálja, amely képes érzékelni a szokatlan rezgéseket, így csökkentve a leállások idejét és növelve a gépek kihasználtságát. Emellett egy német autóipari és ipari beszállító is alkalmazza a technológiát a mérnököket terhelő ismétlődő feladatok csökkentésére.
A kritikus infrastruktúrák folyamatos működésének biztosítása
Az elektromos hálózatokat, szennyvíztelepeket és más alapvető közszolgáltatásokat felügyelő szakemberek jól tudják, milyen súlyos következményei lehetnek a nem tervezett kimaradásoknak. A felhasználók többsége csak akkor gondol a villamos energia vagy a víz meglétének kényelmére, amikor ezek hirtelen elérhetetlenné válnak.
A leállások különösen veszélyesek lehetnek azok számára, akik például orvosi eszközöket használnak, amelyek hálózatról működnek, és nem rendelkeznek akkumulátoros tartalékkal. A döntéshozók számos lehetőséget vizsgáltak meg annak érdekében, hogy csökkentsék a leállások okozta kellemetlenségeket.
Néhány vállalat automatizált értesítéseket küld az ügyfeleknek, amelyek jelzik, hogy a problémáról tudomásuk van és már dolgoznak a megoldáson. Ezek az eszközök a szolgáltatás helyreállításának becsült idejét is közölhetik, így a felhasználók reális elvárásokkal rendelkezhetnek. Ha az értesítések gyorsan és az ügyfél által preferált csatornán érkeznek, a szolgáltatókat megbízhatóbbnak ítélik meg még a hibák idején is.
A mesterséges intelligencia szerepe különösen fontos az olyan vészhelyzetek kezelésében, mint a nagy területeket érintő áramkimaradások. A szélsőséges időjárási események egyre gyakoribbá teszik ezeket, miközben megnehezítik a helyreállítási munkálatok azonnali megkezdését.
Ugyanakkor egyre elterjedtebbek az intelligens hálózatok (smart grid), különösen az áramszünetekre hajlamos régiókban. Ezek MI-t és más fejlett technológiákat alkalmaznak a kiesések csökkentésére. Egyes rendszerek valós időben képesek észlelni és orvosolni a problémákat emberi beavatkozás nélkül. Emellett figyelik a fogyasztási szinteket, és reagálnak, mielőtt a hálózat túlterheltté válna.
Problémamegoldás minimális emberi beavatkozással
Számos vállalat és iparág súlyos munkaerőhiánnyal küzd. Még ha sikerül is megfelelő jelölteket találni és felvenni, időre van szükség a betanításukhoz és a vállalati rendszerek megismeréséhez.
A mesterséges intelligencia segíthet ezekben a helyzetekben – különösen, ha olyan eszközökről van szó, amelyek automatikusan képesek hibák kijavítására. A NetBrain nevű vállalat például egy digitális ikertestet (digital twin) kombinál MI-vel, amely automatizálja az IT-hálózatok feltérképezését és a hibák elhárítását. A termék 2025 elején megjelent verziója az MI-t központi problémamegoldó elemként alkalmazza. Amikor egy felhasználó hibajegyet nyit, a rendszer képes azt önállóan osztályozni és elhárítani.
Az MI-eszköz összefoglalja a végrehajtott lépéseket, mielőtt lezárná a hibajegyet. Ez a dokumentáció átláthatóságot biztosít a hálózati technikusok számára, akik így elemezhetik, mi történt, és hogyan lehet megelőzni a hasonló problémákat.
A termék a hálózat többi részét is automatikusan átvizsgálja, hogy hasonló hibákat találjon egy leállás után. A célalapú hálózattérképezés, a mesterséges intelligencia és az automatizálás kombinációja révén a megoldás a kezdeti zavarokból kiindulva folyamatosan figyeli az infrastruktúrát és az esetleges meghibásodási pontokat. Emellett képes előre figyelmeztetni a felhasználókat a közelgő problémákra, így segítve a megelőzést.
Az emberi szakértelem kiegészítése
Az ipari leállások kezelésének fejlődése hozzájárul az alapvető iparágak, rendszerek és berendezések folyamatos működéséhez, miközben növeli az ügyfelek bizalmát és elégedettségét. A fenti példák jól mutatják, hogy a mesterséges intelligencia miért értékes és miért fog a jövőben is kulcsszerepet játszani a működési idő maximalizálásában.
Ugyanakkor fontos megérteni, hogy a technológia fejlődése ellenére az MI nem helyettesíti, hanem kiegészíti az emberi tudást és tapasztalatot.