تقوم شركة IBM وشريكها التجاري بتقديم صيانة ذكية للمعدات لشركة السيارات باستخدام IBM Maximo - IBM Blog

أعلنت شركة IBM® مؤخرًا أنها عملت مع شريكها التجاري، شركة Beijing Shuto Technology Co., Ltd. (المشار إليها فيما بعد باسم Shuto Technology) لمساعدة مشروع مشترك لتصنيع المعدات الأصلية (OEM) في الصين للحصول على المعلومات بطريقة دقيقة وفعالة من حيث التكلفة. طريقة للفنيين في الموقع. وهذا يجعل أعمال إصلاح معدات العميل أكثر كفاءة ويحسن موثوقية معداته. 

تأسست شركة Shuto Technology في عام 2006، وهي شركة رائدة في مجال توفير حلول إدارة الأصول في الصين والتي تركز على مساعدة الشركات الرائدة في الصناعة على بناء منصات تشغيل وإدارة الأصول، وتمكين قدرتها التنافسية الأساسية من خلال الرقمنة. بفضل القدرة المهنية والتراكم الغني في مجال إدارة الأصول، توفر Shuto خدمات متكاملة لإدارة الأصول (EAM) لمئات الشركات الرائدة في الصناعة. يجمع Shuto أيضًا بين أفضل ممارسات IBM Maximo® والمعايير الدولية (مثل ISO55000) ومختلف معايير الأعمال والعمليات والبيانات واستراتيجيات الإدارة وأنظمة مؤشرات الأداء الرئيسية التي تغطي دورة حياة الأصول لتكوين أفضل ممارسات إدارة الأصول (EAM) في مختلف الصناعات. 

في صناعة السيارات اليوم - مع نموها السريع وزيادة المنافسة في السوق -تحسين استقرار المعدات، وخفض تكاليف الصيانة وتحسين جودة الإنتاج أصبحت أولويات قصوى. ومع ذلك، بالنسبة لشركات السيارات الكبيرة، تواجه أساليب إدارة المعدات وصيانتها التقليدية العديد من التحديات: 

• الصعوبات الفنية في الصيانة: مع التحول المستمر لتكنولوجيا وعمليات السيارات، يتم أيضًا تحديث تكنولوجيا الصيانة باستمرار. يحتاج عمال الصيانة إلى استهلاك الكثير من الطاقة لفحص بيانات المعدات لفهم وتعلم مهارات جديدة، مما يؤدي ليس فقط إلى انخفاض كفاءة الصيانة، ولكن يؤدي أيضًا إلى انخفاض رضا الموظفين وولائهم. 

• ارتفاع تكلفة صيانة المعدات: نظرًا لوجود العديد من قطع غيار السيارات، يحتاج موظفو الصيانة إلى إتقان قدرات تحليل وتشخيص الأعطال الأكثر شمولاً، مما يؤدي إلى الكثير من الاستثمار في القوى العاملة والموارد المادية والمالية. وهذا سيجعل من الصعب نقل المهارات الموجودة في تمكين المواهب. 

• جودة صيانة غير مستقرة: يعتمد أسلوب الصيانة التقليدي على الخبرة الشخصية وقدرات عمال الصيانة. من الصعب التحقيق في السبب الجذري بسبب الافتقار إلى التوجيه الفني المهني والجودة غير المستقرة للصيانة التي تؤدي إلى أعطال متكررة. يتناقص أيضًا استقرار المعدات ودورة حياتها، مما يجعلها عرضة لمشاكل جودة الإنتاج مثل انخفاض معدل الإنتاجية. 

ولمواجهة هذه التحديات، تحتاج إحدى شركات السيارات المشتركة الكبرى في الصين إلى نهج شامل لتحقيق ذلك تحقيق الوصول السريع إلى المعرفة بالمعدات، والتشخيص الذكي للأخطاء، وتوجيهات الخبراء عبر الإنترنت، لجعل عملية الصيانة موحدة وذكية وشفافة. وبالمثل، يسعى المشروع إلى خفض التكاليف وزيادة الكفاءة مع تعزيز رضا المستخدمين وتحسين الفوائد الشاملة لإدارة أصول المؤسسة. 

استنادا إلى القدرات المدعومة بالذكاء الاصطناعي في IBM Maximo Application Suite (MAS)، تتعاون Shuto Technology مع فريق IBM Client Success Team ومختبر IBM China Development Lab لتوفير خرائط معرفية ذكية، وتشخيص الصيانة الذكي باستخدام الذكاء الاصطناعي، والمساعدة في الصيانة عن بعد عبر الواقع المعزز لأعمال الصيانة. لمؤسسة السيارات هذه، مما يجعلها مساعد EAM مدعوم بالذكاء الاصطناعي. 

يؤدي إدخال هذه الميزات إلى تمكين موظفي الصيانة من الدعم والتوجيه الشامل، مما يمكنهم من تحديد المشاكل بسرعة ودقة وتوفير الحلول، بالإضافة إلى الحصول على المساعدة الفورية من الخبراء عن بعد من خلال تقنية الواقع المعزز AR، والتي تعمل على تحسين الوضع الرقمي لموظفي الصيانة. -قدرات الإنسان، يختصر متوسط ​​الوقت اللازم للإصلاح (MTTR) بمعدل متوسط 25% ويحسن كفاءة الصيانة مع تقليل تكلفة تشغيل وصيانة معدات المؤسسة بشكل كبير. 

على وجه التحديد، يمكن لمساعد الصيانة الذكي الخاص بـ IBM Maximo Application Suite (Maximo Assist) أن يزود المؤسسات بالإمكانيات التالية: 

• الرسوم البيانية المعرفية للصيانة الذكية: تستخدم وظيفة الرسم البياني المعرفي للصيانة الذكية تقنية الذكاء الاصطناعي من خلال استيراد وثائق المعدات، وتستخدم إمكانات استخلاص المعرفة لإنشاء رسم بياني معرفي للبحث عن نص كامل، وتوفير قاعدة معرفية سريعة ودقيقة، ومساعدة الموظفين في الموقع على تقديم حلول مستقلة للمشاكل الفنية ، وتوفير الوصول السريع إلى المعدات ومعلومات الصيانة. 

• تشخيص الصيانة الذكي بالذكاء الاصطناعي: تستخدم الصيانة والتشخيص الذكي بتقنية الذكاء الاصطناعي تقنية الذكاء الاصطناعي ونماذج التشخيص الذكية لتوجيه الفنيين في تشخيص الأخطاء في شكل أسئلة وأجوبة. وبالمثل، فإنه يوفر النسبة المئوية لاحتمال حدوث خطأ من خلال تحليل نموذج التشخيص بالذكاء الاصطناعي وصياغة خطة صيانة سريعة ودقيقة. وفي الوقت نفسه، تعزز عملية التشخيص دقة تحليل النموذج بمساعدة قدرة التعلم الذاتي القوية للذكاء الاصطناعي، للتحسين المستمر من خلال الاستخدام والتعليقات. 

• AR المساعدة في الصيانة عن بعد: تستخدم مساعدة الصيانة عن بعد AR تقنية الواقع المعزز لتحقيق المشاركة المرئية في الوقت الفعلي والتفاعل بين خبراء المعدات عن بعد والموظفين الميدانيين، وتوفير إرشادات الصيانة المرئية والدعم الفني، وفي الوقت نفسه بناء منصة لتوارث المعرفة المؤسسية من خلال الخبير قاعدة البيانات ويمر عبر "الميل الأخير" من الخبراء إلى موقع الإنتاج. 

اختراق عنق الزجاجة في كفاءة الصيانة وتمكين نظام المعرفة الحالي 

من خلال نشر IBM Maximo Application Suite Intelligent Maintenance Assistant (Maximo Assist)، اكتسبت مؤسسة السيارات الفوائد التالية: 

• تحسين كفاءة الحصول على المعلومات: من خلال تنفيذ IBM Maximo Application Suite، تم تحسين مستوى إدارة الصيانة لمؤسسة السيارات الكبيرة هذه بنجاح. لقد أدى هذا إلى تغيير نهج الصيانة التقليدي في الموقع حيث اعتاد الموظفون على التوجه إلى غرفة البيانات لتصفح المعلومات؛ يساعد اعتماد تحديد المواقع الذكي لبيانات الصيانة من خلال النطاق الموجود في الموقع على تعزيز الشفافية، وتوحيد إدارة الصيانة، وأتمتة طريقة الصيانة. يوفر هذا النهج التنازلي لبيانات الصيانة وتوحيد المستندات أصولًا غير ملموسة قيمة تضع أساسًا متينًا للمعرفة المؤسسية والتعلم والتطوير (L&D)
• تقصير وقت الإصلاح: من خلال بناء نموذج تشخيص الأخطاء، يمكن لمنصة IBM Maximo Application Suite تتبع المشكلات بدقة، واكتشاف السبب الجذري وتقديم الحلول في وضع الاستجابة للمشكلة المسمى PDCA. بالإضافة إلى ذلك، يستطيع Maximo Assist الانتقال بدقة إلى وظيفة المستند المطابق للخطأ وحل الإصلاح، ويتيح للمستخدمين تقديم تعليقات وتقييمات حول حل الإصلاح. وبالمثل، يمكنه توفير أفضل أساليب الإصلاح بناءً على البيانات التاريخية وفرز درجة المطابقة. بالإضافة إلى تحسين كفاءة الصيانة وتقليل متوسط ​​الوقت اللازم للإصلاح (MTTR)، فإنه يوفر أيضًا لموظفي الصيانة حلولاً أكثر ملاءمة ودقة لاستكشاف الأخطاء وإصلاحها الصعبة.             
• تعزيز وتمكين أنظمة تكنولوجيا المعلومات الحالية: يمكن دمج IBM Maximo Application Suite بسلاسة مع نظام أوامر العمل الحالي الخاص بالعميل ونظام إدارة الأصول وإدارة الموارد البشرية (قاعدة بيانات الخبراء) والأنظمة الأخرى لإنشاء رسوم بيانية لمعلومات الصيانة تلقائيًا. في الوقت نفسه، من خلال التدريب الفوري لنماذج الذكاء الاصطناعي، يتم دمج معرفة الصيانة مع أمر العمل وأعمال الأصول لضمان أن معلومات صيانة المعدات يمكن أن تنعكس بدقة وفي الوقت المناسب وبشكل كامل في العمل القياسي لمنصة إدارة الأصول الخاصة بالمؤسسة، وبالتالي البناء قاعدة معرفية شاملة للصيانة. يضمن هذا الحل المتكامل تكامل البيانات ومشاركة المعلومات داخل الشركة، مما يعزز اتصال البيانات بين الأنظمة لتحسين كفاءة وجودة أعمال الصيانة. 
• إنشاء نظام معرفي "رباعي".: نظرًا للاحتفاظ غير الفعال بالمهارات والخبرات، أنشأ العميل وShuto Technology نظام تمكين لدعم تحسين مهارات الصيانة وتدريب الموظفين، المعروف أيضًا باسم "مجموعات المعرفة الأربعة:" 
  • مجموعة معارف خاصة بالمعدات لتراكم المعرفة والاستعلام عنها؛ 
  • مجموعة من الدورات التدريبية للمعدات من مصادر التعلم للقضاء على نقاط الضعف في المهارات؛ 
  • مجموعة من المواهب قادرة على التقييم الكمي للمعرفة وإتقان المهارات لدى الموظفين الذين يتمتعون بميزات اللعب؛ 
  • مجموعة خبراء تضم خبراء في جميع المجالات ذات الصلة لدعم إرشادات الصيانة للمشغلين الميدانيين. 

من خلال إنشاء "المجموعات الأربعة"، حول نموذج التدريب "تراكم المعرفة - تبادل المعرفة - تقييم المهارات - وراثة المهارات"، يتمكن العميل من تحسين إدارة المعدات وكفاءة الموظفين، وتوفير آلية تحفيز قائمة على الجدارة لمكافآت الأداء، الترويج والتقدير، مع وجود "المجمعات الأربعة" في جوهرها. 

تعمل شركة IBM مع شريك تجاري لبناء نظام بيئي لإدارة المعدات الذكية والفعالة  

بعد اعتماد IBM Maximo Assist، بدأ تحسين كفاءة صيانة المعدات للعميل يؤتي ثماره، مما أدى إلى تقليل متوسط ​​وقت الإصلاح من 13 دقيقة إلى 9 دقائق. بالنسبة للخطوات التالية، ستعمل Shuto Technology وIBM باستمرار على تعميق وتوسيع تطبيق مساعد الصيانة الذكي، والتكامل مع المزيد من أنظمة المعلومات (مثل أنظمة الإنتاج ومنصات إنترنت الأشياء وما إلى ذلك) للعميل لتحسين مشاركة البيانات وتآزر الأعمال.  

وفي الوقت نفسه، ستساعد الشركتان العميل على توسيع نطاق استخدامه لـ Maximo Assist، وبناء منصة موحدة لتبادل المعرفة حول المعدات وإدارتها، وإنشاء مجموعة من الخبراء على مستوى المجموعة، وبناء صيانة عن بعد عبر المناطق وعبر المصانع. مركز التوجيه والخدمة. 

وكما قال تشو شوفنغ، المدير العام لشركة Shuto Technology، "إن التحول الرقمي الذكي هو مستقبل المؤسسات، ويعد IBM Maximo الحل الأمثل لتحقيق هذا الهدف. إن التنفيذ الناجح لهذا المشروع لا يعكس فقط المكانة الرائدة لشركة Shuto Technology في مجال إدارة أصول المؤسسات، ولكنه يسلط الضوء أيضًا على فهمنا العميق وممارستنا للجمع بين الابتكار وصيانة المعدات. ستحافظ Shuto Technology على شراكة وثيقة مع IBM، وتسريع جهود البحث والتطوير والنشر، والابتكار المستمر لبناء نظام بيئي أكثر ذكاءً وكفاءة لإدارة المعدات يوفر لعملائنا النمو المستدام والقيمة المضافة. 

تعرف على المزيد حول مجموعة تطبيقات IBM Maximo