Blogginlägg -
Prediktivt underhåll – en global marknad med enorm potential
Den kanske vanligaste tillämpningen av maskininlärning inom internet of things (IoT) är prediktivt underhåll. Enkelt uttryckt innebär prediktivt underhåll att man analyserar data från sensorer på maskiner och utrustning för att i förväg förutsäga underhållsbehov. Det sparar i sin tur både tid och pengar samtidigt som det ger förutsättningar att arbeta mer hållbart.
Globalt växer marknaden för prediktivt underhåll med nära 40 procent per år och beräknas år 2024 vara värd cirka 235 miljarder kronor [1] . Utvecklingen drivs på av ett flertal faktorer. Från billigare sensorer och datakraft till en ökad digitalisering och fokus på hållbarhet. Högre krav på driftsäkerhet bidrar också till utvecklingen, inte minst inom energisektorn där alla former av avbrott snabbt kan få stora konsekvenser, både för företag och privatpersoner.
En vändpunkt för underhållsarbetet
Traditionellt underhållsarbete bygger i många avseenden på principer från industrins barndom. I det ingår en stor andel manuellt arbete och schemalagda underhållsinsatser. Det förutsätter också fysisk närvaro och användningen av våra sinnen för att avgöra underhållsbehovet.
Möjligheterna att istället arbeta med prediktivt underhåll betyder att stora delar av underhållsarbetet förändras. Genom att använda uppkopplade produkter, sensorer, AI och dataanalys kan underhållsarbetet utföras optimalt och med en betydligt högre grad av automatisering.
– För att möta kraven på kostnadseffektivitet, driftsäkerhet och hållbarhet måste företag prioritera rätt. Arbetet behöver i större utsträckning ägnas åt värdeskapande, inte bygga på traditioner och manuellt arbete. Med ett modernt underhåll och uppkopplade produkter kommer man ifrån det tidigare, reaktiva sättet att arbeta. Istället för att utföra underhållsåtgärden när avbrottet eller haveriet är ett faktum görs den förebyggande och kan planeras till den mest effektiva tidpunkten, kommenterar Jan-Eric Nilsson, vd för Gomero, specialister på att hjälpa företag inom energisektorn att effektivisera verksamheten och agera proaktivt i hållbarhetsfrågor.
Använder befintliga data och AI för att förutse behoven
Förutom användningen av sensorer och avancerad mätteknik bygger prediktivt underhåll på att man använder algoritmer för att förutse den bästa tidpunkten för underhållsinsatser. – Genom att använda både dataanalys och processtöd finns det väldigt goda möjligheter att effektivisera de flesta typer av underhållsarbete. I dag finns våra kunder inom energisektorn men prediktivt underhåll går att använda inom nästan alla branscher, fortsätter Gomeros Jan-Eric Nilsson.
– Samtidigt som den tekniska utvecklingen skapat helt nya förutsättningar att arbeta med underhåll har behoven blivit tydligare. Om vi tar elnät som exempel kommer en fortsatt urbanisering och ökad elektrifiering ställa mycket höga krav på en stabil och driftsäker infrastruktur. Det finns inget utrymme för avbrott. Här blir det väldigt tydligt att prediktivt underhåll och utvecklingen inom mät- och kommunikationssystem i kombination med AI kan bidra till en ökad driftsäkerhet. Miljön är också vinnare när de fysiska underhållsbesöken kan minimeras. Ett smartare och mer effektivt underhåll bidrar även till att öka livslängden på befintliga anläggningar och utrustning, avslutar Jan-Eric Nilsson.
[1] IoT Analytics Research, Predictive Maintenance Market Report 2019-2024
