Mitsubishi Electric açıklamasına göre, robotik sistemlerin yapay zekâyla geliştirilmesi sonucu yetenekleri artan robotlar, kestirimci ve önleyici bakımın tüm avantajlarından faydalanma imkânı sağlıyor. Robotik alandaki artırılmış önleyici bakım teknolojileri ile endüstriyel üretimde yaşanan beklenmedik arızaların önüne geçilmesi mümkün kılıyor.
Araştırma şirketi Frost & Sullivan tarafından yayınlanan rapora göre, endüstriyel üretimde yaşanan beklenmedik arızaların maliyetinin 45 milyar avroya ulaştığı tahmin ediliyor ve bu oranın yüzde 42'sinin temel sebebinin fabrika ekipmanlarında yaşanan arızalar olduğu belirtiliyor. Bu kayıp, üretim maliyetinin yanı sıra beklenmedik kesintiler, bakım, onarım ve ekipman değişimine yönelik maliyetler ve makinelerin olabildiğince hızlı bir şekilde tekrar üretime döndürülmesi için gösterilen çabayı da kapsıyor.
Arızaya yol açacak parçalar hakkında kullanıcıyı erkenden uyaran önleyici bakımla sorunun ortadan kaldırılması mümkün olabiliyor. Böylelikle bakım ekipleri arıza gerçekleşmeden bakım yapma fırsatı bulabiliyor ve beklenmedik arızalar azalarak planlı kesinti süreleri kısalıyor. Üretim hattının diğer parçaları gibi robotların da uzun süre güvenli bir şekilde çalışması için düzenli bakım görmeleri gerekiyor. Bu önleyici bakım teknolojileri; AI teknolojisiyle önemli düzeyde
geliştirilebiliyor ve makine öğrenimi algoritmaları makinenin çalışmasına ilişkin daha fazla veriyi açığa çıkarıyor. Bu sayede mevcut performansı, önceden belirlenmiş kriterlerle karşılaştırmanın ötesine geçerek gerçek zamanlı veri ve geçmiş trendler hakkında kararlar verilebiliyor.
Araştırma şirketi Frost & Sullivan tarafından yayınlanan rapora göre, endüstriyel üretimde yaşanan beklenmedik arızaların maliyetinin 45 milyar avroya ulaştığı tahmin ediliyor ve bu oranın yüzde 42'sinin temel sebebinin fabrika ekipmanlarında yaşanan arızalar olduğu belirtiliyor. Bu kayıp, üretim maliyetinin yanı sıra beklenmedik kesintiler, bakım, onarım ve ekipman değişimine yönelik maliyetler ve makinelerin olabildiğince hızlı bir şekilde tekrar üretime döndürülmesi için gösterilen çabayı da kapsıyor.
Arızaya yol açacak parçalar hakkında kullanıcıyı erkenden uyaran önleyici bakımla sorunun ortadan kaldırılması mümkün olabiliyor. Böylelikle bakım ekipleri arıza gerçekleşmeden bakım yapma fırsatı bulabiliyor ve beklenmedik arızalar azalarak planlı kesinti süreleri kısalıyor. Üretim hattının diğer parçaları gibi robotların da uzun süre güvenli bir şekilde çalışması için düzenli bakım görmeleri gerekiyor. Bu önleyici bakım teknolojileri; AI teknolojisiyle önemli düzeyde
geliştirilebiliyor ve makine öğrenimi algoritmaları makinenin çalışmasına ilişkin daha fazla veriyi açığa çıkarıyor. Bu sayede mevcut performansı, önceden belirlenmiş kriterlerle karşılaştırmanın ötesine geçerek gerçek zamanlı veri ve geçmiş trendler hakkında kararlar verilebiliyor.
