מערכת ניתוח חזוי ב- DB: תחזוקה חזויה חוסכת כסף

Anonim

נכון לעכשיו, בעיקר יצרני מערכות המעליות הם המדרסים את היתרונות של תחזוקה חזויה. אך באופן עקרוני הנושא נוגע לכל מהנדסי מכונות או מפעילים. כל מי שיכול לחזות התנהלות שגויה קרובה או אפילו כשל במערכת המבוססת על דפוסי התנהגות חוסך מאמץ רב: לא רק העלויות הנובעות מכך הנובעות מפגיעה במכונה, אלא גם תהליכי תחזוקה מיותרים.

בינתיים חברות הרכבת הכירו בכך. מאז 2013 דויטשה באן - ובמיוחד חטיבת הרכבות DB Schenker העוסקת בהובלת מטענים - חושבת כיצד ניתן לייעל את תחזוקת הקטר בעזרת תחזיות מבוססות נתונים ("ניתוח חזוי"). כך דווח אינגו שוורצר, קצין טכנולוגי ראשי (CTO) בספק שירותי ה- IT הפנימיים של דויטשה באן, DB Systel, ב"פסגת המנהלים הראשית של ה- IT & IT "השנה, שאליה הזמינה לאחרונה חברת מחקר שוק וייעוץ גרטנר למינכן.

מסטטיסטיקה לתחזית

Image
צילום: תמונות תאט - Fotolia.com

ארבעת השלבים של ניתוח הנתונים על פי DB Systel

1. צורת הניתוח הפשוטה ביותר היא סטטיסטיקה טהורה. כאן, דמויות המפתח הנפוצות נרשמות ומוצגות בצורה גרפית בהתאם לתדירות שלהן. המשמעות של מידע זה מוגבלת.

2. ניתן להשיג מידע נוסף באופן משמעותי על ידי הצגת מימדים נוספים. זוהי טכניקת מחסן נתונים קלאסית (עיבוד אנליטי מקוון = OLAP).

3. עם מעקב אחר נתונים מסוימים, למשל דרך האינטרנט, מידע זוכה לאיכות חדשה: ניתן להכניס אותו לרצף זמני או להציב אותו בהקשר מרחבי.

4. עם זאת, רמת המודעות הגבוהה ביותר ניתנת על ידי ניתוח חזוי. כאן, התנהגותם העתידית של מערכות מבוססת על מודלים הניזונים מנתוני התנהגות היסטוריים.

פרויקט חדשנות ללא אילוץ ROI

אם רכבת משא נכשלת, היא יכולה בקלות לעלות מאות אלפי יורו. וגם אם נעצר קטר מתפקד כראוי בגלל תחזוקה מיותרת, החברה הלוגיסטית מאבדת הכנסות. כפי שציין שוורצר, חברת יוניון פסיפיק האמריקאית, הפועלת בענף זהה ל- DB Schenker, הצליחה לחסוך כ -100 מיליון דולר בשנה באמצעות אופטימיזציית תחזוקה מבוססת נתונים.

זה בטח הרשים את הנהגת DB שנקר. בכל אופן, לפני שנתיים היא השיקה את פרויקט החדשנות "נכס הובלה חכמה". הפרויקט התייחס כאל סדנה במסגרת יוזמת החדשנות של DB "MovingIDEAS" עצמה וכך לא היה צריך להוכיח מקרה עסקי או החזר השקעה (ROI). כמו כל פרויקט חדשנות בבנק דויטשה, הוא היה קצר - הוא לקח כשבעה שבועות - והסתיים ב"ראווה ראווה ", תוצאה שניתן להציג. ניהול הפרויקט טופל על ידי הנהלת החדשנות של DB Systel.

השאלה הראשונית הייתה: כיצד ניתן לייצר ערך מוסף מנתוני המלאי הזמינים? ובצעד השני: אילו נתונים נוספים אנו זקוקים בכדי להצהיר אמינות לגבי ההתנהגות העתידית של סוג מכונה?

ארכיטקטורת יעד לנתוני חיישנים

על מנת לשכלל את התשובות, DB Systel השיקה פרויקטים אנליטיים חזויים נוספים בשנת 2014, כולל "TecLok" עבור DB Schenker Rail. שוורצר ניסח את המטרה העסקית שלו בצורה זו: "רצינו לפתח מודל אנליטי חזוי המבוסס על אבחון ונתונים נוספים, המאפשר תחזוקה טובה יותר של הקטר."

זה קשור למטרה הטכנית לשרטט ארכיטקטורת יעד לעיבוד נתוני חיישנים. זה היה צריך להיות בקורלציה עם הארכיטקטורה הכוללת שנוצרה במחקר מקדים. המרכיב המרכזי בארכיטקטורת היעד היה אחסון נתונים המוני של אבטיפוס עם חיבור ל- DataLab. כפי שחשף שוורצר, קטרי הרכבות המשמשים את רכבת DB Schenker כבר מצוידים בכ -300 חיישנים, מהם ניתן להקיש כרגע 60.