Սարքավորումների մշակում. առաջադեմ տեխնոլոգիա՞

Արդյունաբերական ինտերնետ բանալիները (IIoT) և իրական ժամանակում սարքավորումների հսկումը

Ինչպես IIoT-ն ապահովում է իրական ժամանակում տվյալների հավաքագրումը սարքավորումների մշակման գործում

Արդյունաբերական IoT-ն, կամ կրճատ՝ IIoT-ն, փոխում է այն եղանակը, ինչպես գործարանները վերաբերվում են իրենց սարքերին՝ տեղադրելով խելացի սենսորներ մեքենաների ներսում: Այս փոքրիկ սարքերը հսկում են այնպիսի բաներ, ինչպիսիք են թրթիռները, ջերմաստիճանի մակարդակները և էլեկտրաէներգիայի օգտագործումը, ապա այդ տեղեկությունը ուղարկում են կենտրոնական համակարգիչներին, որտեղ այն վերլուծվում է: Վերցրեք օրինակի համար գործարանային հարկը, որտեղ կապված են կոմպրեսորներ IIoT համակարգերի հետ: Երբ այդ կոմպրեսորները սկսում են ցույց տալ ճնշման անսովոր փոփոխություններ, աշխատանքայինները ստանում են զգուշացումներ, որպեսզի կարողանան խնդիրները վերացնել այն քանի որ բանը լրիվ կանգ է առել: Ի՞նչ է տարբերությունը սպասել մինչև բանը կոտրվի և նախօրոք վերացնել խնդիրը: Ըստ հաղորդումների գործարանները անակնկալ կանգերը 25%-ից մինչև 35% պակաս են ունենում, երբ անցնում են այս տեսակի նախօրոք պլանավորված նորոգման մոտեցմանը: Դա նշանակում է փոխանցված գումար և ավելի երկար արտադրական գծերի անընդհատ աշխատանք:

Անլար սենսորային ցանցեր և եզրային հաշվարկներ արդյունաբերական որոշումների ավելի արագ ընդունման համար

Այսօրվա արդյունաբերական IoT կարգավորումները միավորում են անջատ սենսորներ և եզրային հաշվարկման հզորություններ՝ որոշումներ ընդունելու ժամանակը կրճատելու համար: Այն փոխարեն, որ հսկայական ծավալի անմշակված տվյալներ ուղարկել հեռավոր ամպային սերվերներին, այդ եզրային սարքերը իրականում մշակում են այն, ինչ որ պետք է անմիջապես այնտեղ, որտեղ գործում է համակարգը: Վերցրեք արդյունաբերական արտադրական գիծ օրինակի համար: Այս կարգավորման շնորհիվ համակարգը վերահսկում է ինչպես են մաշվում առանց վայրէջքի ապահովող մասերը, ապա անմիջապես սկսում է սպասարկման գործընթացները: Արագության տարբերությունը իսկապես հիացնում է: Մենք խոսում ենք տվյալների տեղափոխման ժամանակը կրճատելու մասին մոտ 80 տոկոսով համեմատած հին ամպային հիմնված մոտեցումների հետ: Իհարկե, դեռ կան որոշ խոչընդոտներ, որոնք պետք է հաղթահարել իրականացման ծախսերի և համատեղելիության հարցերում, սակայն արդյունավետության շահերը ինքներս իրենք խոսում են:

Ընդհանուր արդյունաբերական IoT-ի ընդունումը արդյունաբերության և ծանր արդյունաբերության մեջ

Արդյունաբերական ինտերնետ-լուծումները արդեն օգտագործում են ավելի քան 67% արտադրողները, իսկ հանքարդյունաբերության և էներգետիկայի ոլորտներում ցուցանիշները 2021 թվականից կրկնապատկվել են: Վերամշակման գործարանները հասել են չափելի արդյունքների.

Ծանր սարքավորումների օպերատորները հայտնում են անոմալիաների հայտնաբերման 40%-ով ավելի մեծ արագություն, երբ կիրառվում են արդյունաբերական ինտերնետ-լուծումները և արհեստական ինտելեկտով ստեղծված թրթիռների վերլուծության գործիքները:

Ավելի խելացի աշխատանքային գործընթացների համար արդյունաբերական ինտերնետի ինտեգրումը հնացած սարքավորումների հետ

Հնացած սարքերին արդյունաբերական ինտերնետի հնարավորություններ ավելացնելը դժվարացնում է գործը, սակայն տալիս է չափելի ֆինանսական եկամուտ: 2022 թվականին մշակված նախաձեռնությունը թույլատրեց հասնել հետևյալ ցուցանիշների.

• համընդհանուր սենսորային միացումների օգտագործմամբ 90% հաջողակ ինտեգրման ցուցանիշի
• 50% նվազում կալիբրման սխալերում միջոցով համարյա հաշվառման
• տարեկան 120 հազար դոլարի խնայում կանխատեսվող պահպանման ծախսերում

Տվյալների հանգույցները հնացած համակարգերից ստացված անալոգային իմպուլսները վերածում են արդյունաբերական ինտերնետի համատեղելի ձևաչափերի, միացնելով հին սեղմակները և ժամանակակից վիճակագրական վերլուծության սեղանները:

Ժամանակակից սարքավորումների մշակման մեջ ռոբոտատեխնիկայի և ավտոմատացման կիրառում

Ռոբոտատեխնիկայի ինտեգրումը ծանր սարքավորումներում և արտադրության համակարգերում

Արդյունաբերական հարթակներում այսօր ավելի շատ մարդիկ են դիմում ռոբոտների այն աշխատանքների համար, որոնք պահանջում են սարքավորումների մշակման ճշգրտություն: Այդպիսի օրինակներ կարող ենք տեսնել մեծ նավերի էլեկտրակապակցման կայաններում և ինքնաթիռների մասերի արտադրության համար օգտագործվող CNC մեքենաներում: Վերցրեք օրինակ ավտոմոբիլային գործարանները: Որոշ գործարաններ այժմ օգտագործում են ռոբոտի բազկեր, որոնք կարողանում են բարձրացնել մինչև 1.5 տոննա շարժակազմեր և ապահովել 0.02 մմ շարժման սխալ: Սա շատ հիանալի է, քանի որ այդպիսի ճշգրտությունը հանգեցնում է հավաքման սխալների նվազմանը մոտ 60%-ով մարդկային աշխատանքի համեմատ: Ռոբոտները իրենց հերթին սարքավորված են հատուկ սենսորներով, որոնք հայտնաբերում են ուժեր և տեսախցիկներ, որոնք թույլ են տալիս նրանց ճկուն ճշգրտել տարբեր նյութերի հետ աշխատելիս: Սա հատկապես կարևոր է, երբ աշխատում ենք դժվարացնող մետաղների կամ կոմպոզիտների հետ, որոնք միշտ չէ, որ կանխատեսելի են վարքի առումով արտադրության ընթացքում:

Հեռակառավարման և ինքնավար սարքավորումներ մշակման գործարաններում

Լեռնային արդյունաբերությունը սկսել է ընդունել ինքնագնաց բեռնատար տրակտորներ, որոնք աշխատում են AI-ով նախատեսված ճանապարհներով, տեղափոխելով 320 տոննայից ավելի ծանր բեռներ՝ նավթի 12 տոկոսով պակաս ծախսելով, քան ավանդական վարորդները սովոր էին ծախսել: Ընդ որում, հացթուխանոցներն ու սննդի գործարանները օգնություն են ստանում այս նոր ռոբոտային աշխատակիցներից՝ կոբոտներից: Այս մեքենաները կարողանում են իրենց բռնումը կարգավորել, երբ փաթեթում են նուրբ թխվածքաբլիթներ և տորթեր, ինչը նշանակում է, որ ժամում կարող են մշակել կրկնակի շատ ապրանքներ՝ առանց փլուզման: Ավտոմատացման տեղափոխումը իմաստ ունի ընկերությունների համար, որոնք դժվարանում են գտնել բավարար քանակությամբ աշխատողներ և անհրաժեշտ են հաստատուն արդյունքներ վտանգավոր աշխատատեղերում, որտեղ սխալները գումար են կորցնում և երբեմն կյանք:

Ուսումնասիրություն. լիակատար ավտոմատացված հավաքման գծեր սարքավորումների մշակման ընթացքում

Եվրոպայում մեկ խոշոր պողպատի ընկերություն վերջերս ամբողջությամբ ավտոմատացված արտադրական գիծ է ներդրել: Այդ կառուցվածքում ներառված են նյութեր մշակող ռոբոտներ, արհեստական ինտելեկտով աջակցվող խելացի սկանավորման համակարգեր և այն փոքրիկ անհոգ ավտոմեքենաները, որոնք հայտնի են որպես AGV-ներ և համատեղ աշխատում են խիստ ժամանակացուցային հաջորդականությամբ: Այն, ինչը հիացնում է, այն է, որ այդ համակարգը օրական կարողանում է մշակել ավելի քան 8,000 պողպատե կոճակներ, մինչդեռ թերությունները պահպանվում են ընդամենը 0.004% մակարդակում: Էներգետիկ հաշիվները նույնպես նվազել են մոտ 40%-ով՝ շնորհիվ մեքենաների համար էներգիայի պահանջարկի կանխատեսման հնարամիտ ալգորիթմներին, և թե երբ կարող են դրանք անջատված վիճակում մնալ: Այսպիսի բարելավումներն իրոք ցույց են տալիս, թե ինչու է այսօր շատ գործարաններ անցնում ռոբոտատեխնիկային: Ժամանակակից արտադրությունը այլևս չի սահմանափակվում մեկ առ մեկ առանձին աշխատանքներ կատարելով, այլ ավելի շատ նմանվում է փոխկապակցված համակարգերի, որտեղ ամեն ինչ ավտոմատ կերպով է աշխատում, գործնականում ինչպես կենդանի օրգանիզմներ:

Արհեստական ինտելեկտ և սարքավորումների կանխատեսողական նորոգում

Սարքավորումների կյանքի տևողության և արդյունավետության արհեստական ինտելեկտով բարելավում

Այսօրվա սարքավորումների մշակման կարգավորումները լավ օգտագործում են արհեստական ինտելեկտը՝ մեքենաները ավելի երկար շահագործելու և նրանցից առավելագույն արտադրողականություն ստանալու համար: Գործնականում մեքենայական ուսուցման գործը դիտում է անցյալի աշխատանքային ցուցանիշները և այն, ինչ մեզ ասում են սենսորները հիմա, հայտնաբերելով մասերի մաշվանքի միտումները ժամանակի ընթացքում: Վերցրեք, օրինակ, թրթիռների վերլուծությունը: Երբ ԱԻ-ն նկատում է անսովոր օրինաչափություններ այդ թրթիռների մեջ, ապա այն կարող է մատնանշել հնարավոր խնդիրներ ամիսներ առաջ, քան իրական կանգառ տեղի ունենա: Մենք տեսել ենք, որ արդյունաբերական կայանքները կարողանում են այդ խնդիրները հայտնաբերել 3-ից 6 շաբաթ առաջ նախօրոք պլանավորվածից: Իսկապես հետաքրքիր է այն, թե ինչպես են այդ խելացի համակարգերը կատարում կենտրոնացված կերպով էլ փոփոխություններ: Դրանք կարող են ճշգրտել ամրակցման կարգավորումները կամ փոխել RPM ցուցանիշները այնքանով, որ ապահովվի արտադրողականությունը՝ ավելորդ լարվածություն չստեղծելով սարքավորումների վրա: Ավելի շատ գործարանների ղեկավարներ այս հավասարակշռությունը արտադրողականությունը պահելու և կանգառներից խորաման միջոցառումների ներդրումներ կատարելու համար արհեստական ինտելեկտի տեխնոլոգիաներում արժեքավոր համարում:

Մեքենայական ուսուցման մոդելներ կանխատեսող նախազգուշացումների համար

Սարքավորումների պրոցեսորները կիրառում են արհեստական ինտելեկտի երեք հիմնական տեսակներ.

• Ռեգրեսիոն մոդելներ կանխատեսում են անսարքության ժամկետները
• Նեյրոնային ցանցեր քրոսսիստեմային անսարքությունների կախվածությունների նույնականացում
• Անոմալիաների հայտնաբերման ալգորիթմներ արձանագրում են փոքրագույն շեղումները գործողություններում

2023 թվականի համեմատական հետազոտությունը ցույց տվեց, որ այս մոդելները կրճատում են կեղծ նախազգուշացումները 62%-ով ավելի քան ստանդարտ կանոնների հիման վրա հիմնված համակարգերը: Եզրային հաշվարկները թույլատրում են իրական ժամանակում մշակել թրթիռային, ջերմային և էներգասպառող տվյալները անմիջապես գործարանային հարկերում, որոնց որոշումների վրա ազդեցությունը կրճատվում է 50 միլիվայրկյանից պակաս

Կանխատեսող անալիտիկա. սարքավորումների անջատումները կրճատվել են մինչև 40%-ը

Այդ համակարգերն օգտագործող արտադրողները հաղորդում են 35-40% ավելի քիչ անսպասելի կանգառներ հետևյալ միջոցներով.

1. Նախօրոք նախատեսված սպասարկման ծրագրավորում վերանորոգումների համատեղում ցածր պահանջարկ ունեցող շրջանների հետ
2. Պահեստամասերի պաշարների օպտիմալացում անսարքության հավանականության կանխատեսումների օգտագործում
3. Էներգաարդյունավետության ճշգրտումներ շարժիչների կյանքի տևողության երկարաձգում

Կանխատեսողական վիճակագրությունը և IIoT սենսորները համատեղող կազմակերպությունները հասնում են 19%-ով ավելի բարձր ընդհանուր սարքավորումների արդյունավետության (OEE) ցուցանիշների՝ համեմատած ռեակտիվ սպասարկման մոտեցումների հետ:

Պահպանել հավասարակշռությունը արհեստական ինտելեկտի կիրառման և մարդկային վերահսկողության միջև սպասարկման գործում

Այսօր AI-ն մշակում է տեխնիկական տվյալների տարբեր տեսակներ, սակայն փորձառու ինժեներների կողմից անհրաժեշտ է ստուգել կարևոր նախազգուշացումները և հասկանալ, թե ինչ է փաստապես փորձում ասել համակարգը: Ըստ 2024 թվականին իրականացված հետազոտության, որն ուսումնասիրել է տարբեր արդյունաբերական կառույցներ, այն գործարանային թիմերը, ովքեր պահպանել են ձեռքով կառավարման տարբերակները, կարողացել են վերացնել խնդիրների մոտ 28 տոկոսը, երբ AI-ն շփոթված էր հիդրավլիկ համակարգերի վրա խոնավության ազդեցության հարցում: Այն, ինչ մենք տեսնում ենք այստեղ, հնադարյան իմացիայի և նոր տեխնոլոգիաների համատեղումն է, որոնք աշխատում են միասին: Մեքենաներին լիակատար վերահսկողություն տալու փոխարեն, ընկերությունները գտնում են միջոցներ տեխնոլոգիաների աջակցելու աշխատանքային ուժին, այլ ոչ թե հեռացնելու այն սարքավորումների խնդիրներ ախյուսնելու գործում:

Տվյալների հիման վրա սարքավորումների մշակման գործընթացների օպտիմալացում

Բարձրակարգ վիճակի հսկումը AI և IIoT ինտեգրման միջոցով

Այսօրվա մշակման համակարգերը համատեղում են արհեստական ինտելեկտը արդյունաբերական IoT սենսորներով՝ հսկելու համար սարքավորումների վիճակը իրական ժամանակում: Այդ խելացի համակարգերը միաժամանակ վերլուծում են տասնհինգից ավելի տարբեր գործոններ, ներառյալ սարքերի թրթռումը և ջերմային ստորագրությունը, ինչը հնարավորություն է տալիս նրանց հայտնաբերել մաշված առանցքակալները 35 տոկոսով ավելի վաղ, քան ավանդական ստուգումները: Այն ձեռնարկությունները, որոնք ընդունել են այսպիսի կանխատեսողական սպասարկման մոտեցում, զեկուցում են անակնկալ կանգերի կրճատման մասին մոտ 20 տոկոսով: Բացի այդ, նրանք խնայում են մոտ 92 դոլար ամեն մեկ տոննայի վրա սպասարկման ծախսերի համեմատ ավելի հին մեթոդների հետ: Թվերը պատմում են մի պատմություն, որին ավելի շատ գործարանի ղեկավարներ են սկսում լուրջ ընդունել:

Կանխատեսողական տվյալների վերլուծության կիրառությունը գործարաններում

Լուրջ արդյունաբերության համար նախատեսված հիմնարար մոդեռնիզացիայի փորձերում արդեն կան արդյունքներ: Երբ հին մեքենաները և CNC սարքականները միացվում են IoT հավելումներով, գործարանի ղեկավարները նկատում են, որ որոշումներ ընդունելը կեսով ավելի արագ է ընթանում, քան արդյունաբերական կայանքներում ավելի վաղ էր տեղի ունենում: Արագության մեծացումը մեծ տարբերություն է առաջացնում ամենօրյա գործողություններում, որոնք տեղի են ունենում պողպատի գործարաններում, հեղուկ մետաղի ձուլման կենտրոններում և այլ արդյունաբերական տեղերում: Ընդհակառակը, արդյունահանման ոլորտում հնարավոր է հիմա հայտնաբերել ամպրոպի բաղադրիչների հնարավոր խնդիրները մոտ երեք օր առաջ, քան դրանք իրոք անջատվեն շնորհիվ իսկայական վարիացիայի վերլուծության տեխնիկային: Այս վաղ զգուշացնող համակարգը ամսական մոտ 740 հազար դոլար խնայում է ընկերությունների կողմից խուսափելով կանգերի արժեքից: Միաժամանակ, արտադրող կայանքներում, ինտելեկտուալ ջերմային տեսության համակարգերը օգնում են ճշգրտել վառարանի ջերմաստիճանը մետաղական մշակման գործողությունների ընթացքում: Այս արհեստական ինտելեկտով աջակցվող գործիքները կրճատում են էներգետիկ թափոնները մոտ 22 տոկոսով, միևնույն ժամանակ պահպանելով ապրանքի որակը:

Ապագայի միտումներ. հաջորդ սերնդի սարքավորումների մշակման միահյուսվող տեխնոլոգիաներ

Առաջատար սարքավորումների համակարգերում ԱԱ, արդյունաբերական ինտերնետի և ռոբոտաշինության միահյուսումը

Այսօրվա արտադրողական կազմակերպումները ավելի շատ հենվում են հետարդյունավետ տեխնոլոգիաների համակցման վրա, ինչպիսիք են արհեստական ինտելեկտը, այն հայտնի IIoT զգայուն սենսորները, և բարդացված ռոբոտաշինությունը՝ ավելի խելացի գործարաններ ստեղծելու համար։ Ամբողջ համակարգը գործում է այնպես, որ վերցնում է տվյալներ արտադրամասից անմիջապես՝ այդ եզրային հաշվարկման սարքերի միջոցով, որն էլ թույլ է տալիս մեքենաներին ինքնաբերաբար կարգավորվել, երբ արտադրական գծում ինչ-որ բան պետք է փոփոխվի։ Վերցրեք օրինակի համար մետաղամշակման արհեստանոցները։ Որոշ ընկերություններ տեղադրել են արհեստական տեսողության համակարգեր, որոնք իրոք ցույց են տալիս ռոբոտներին, թե ճիշտ որտեղ դնել մասերը ծռման գործողությունների ընթացքում՝ մինչև 0.03 միլիմետր ճշգրտությամբ։ Նույնիսկ IIoT հանգույցները օգնում են կառավարել էլեկտրաէներգիայի օգտագործումը ամբողջ արտադրական հարթակներում։ Ընկերությունները, որոնք ընդունել են այսպիսի ինտեգրված մոտեցումը, տեսել են իրենց թափոնների նվազումը մոտ 18 տոկոսով և արտադրողական արդյունքների բարելավումը մոտ 22 տոկոսով, համեմատ ավանդական ավտոմատացված համակարգերի հետ, որոնք անջատված են միմյանցից։

Ավտոնոմ, ինքնակարգավորվող արդյունաբերական մեքենաների աճը

Նախօրոք փակ ցիկլային ուսուցման համակարգերը մեքենաներին թույլ են տալիս իրենց կարգավորել իրենց աշխատանքի հիման վրա: Վերցրեք, օրինակ, այդ ավտոնոմ համակարգչային թվային ղեկավարման (CNC) ռուտերները: Դրանք իրականում կարող են հատուկ փոփոխություններ կատարել, երբ գործիքները սկսում են մաշվել, պարզապես դիտարկելով թրթիռները և չափելով կտրման ուժերը իրադարձությունների ընթացքում: Արդյունաբերությունը սպասում է, որ այս տեսակի ինքնաօպտիմացումը կնվազեցնի անսպասելի մեքենայական կանգերը մեծ արդյունաբերական գործողությունների ընթացքում մոտ 40%: Սակայն կա մի բան, որի մասին պետք է իմանալ: Այս համակարգերը գործարկելը նշանակում է լիովին փոխել այն ձևը, ինչպես մենք մոտենում ենք սովորական նորոգման աշխատանքներին: Ըստ վերջին հետազոտությունների, մոտ 10-ից 6 արտադրողները նշում են, որ իրենց թիմերը նոր վերապատրաստումներ են պահանջում, որպեսզի ճիշտ կարողանան կառավարել այս բոլոր խելացի մեքենաները:

Լրացնելով ճեղքը՝ բարձր տեխնոլոգիաների ընդունում ընդդեմ աշխատողական ուժի պատրաստականության

Լուրջ մոտ 83 տոկոսը արտադրող ընկերությունների պլանավորում են ներդնել ԱԻ-ով աջակցվող մշակման համակարգեր 2025 թվականին, սակայն միայն շուրջ 34 տոկոսը ունի ճիշտ ուսուցման ծրագրեր իրենց տեխնիկական անձնակազմի համար: Ակնհայտ է, որ այստեղ մատնանշված է մի բան, որը սխալ է: Շատ գործարաններ սկսում են հասկանալ, որ պետք է ավելի լավ միջոցներ ունենան աշխատանքային ուսուցման համար, ուստի որոշ խելացի գործողություններ ստեղծում են խառը իրականության ուսուցման կարգավորումներ, որոնք միավորում են լրացված իրականության ուղեցույցները և իրական աշխարհի IoT ախտորոշման աշխատանքները: Ամենաառաջադեմ կառույցները այժմ օգտագործում են թվային երկվորյակ միջավայրեր, որտեղ աշխատակիցները կարող են վերացնել խնդիրները ինքնագործ ճնշիչների և էլեկտրական լարման ռոբոտների նմուշային տարբերակների վրա ավելի քան իրական գործարանային սարքավորումներին հպվելը: Այս մոտեցումը օգնում է կապ հաստատել այն բանի և այն ինչ աշխատողները այսօր գիտեն:

Հաճախ տրամադրվող հարցեր

Ինչ է արդյունաբերական IoT-ի դերը իրաժամանակ սարքավորումների վերահսկման գործում:

IIoT-ն հնարավորություն է տալիս իրական ժամանակում հսկել սարքավորումները՝ տեղադրելով համակարգչային զգայուն սենսորներ մեքենաների մեջ, որոնք հավաքում են կարևոր տվյալներ, ինչպես օրինակ՝ թրթիռները և ջերմաստիճանի մակարդակները, որպեսզի վերլուծվեն և թույլ տրվի սարքավորումների անակնկալ կանգերը նվազեցնելը:

Ինչպե՞ս է եզրային հաշվարկը բարելավում արդյունաբերական IoT կարգավորումները:

Եզրային հաշվարկը բարելավում է արդյունաբերական IoT կարգավորումները՝ թույլ տալով տվյալները մշակել աղբյուրի մոտ, ոչ թե հեռացնել դրանք հեռավոր ամպային սերվերներին: Սա զգալիորեն կրճատում է տվյալների տեղափոխման ժամանակը՝ ապահովելով արդյունաբերական որոշումների ավելի արագ ընդունում:

Ո՞րն է ռոբոտատեխնիկայի ինտեգրման առավելությունը ծանր սարքավորումների մշակման գործում:

Ռոբոտատեխնիկայի ինտեգրումը ծանր սարքավորումների մշակման գործում բարելավում է ճշգրտությունը և նվազեցնում է հանգույցների սխալները: Ռոբոտային համակարգերը, որոնք հագեցված են սենսորներով և տեսախցիկներով, կարողանում են կատարել այնպիսի խնդիրներ, ինչպես օրինակ՝ ճշգրիտ բարձրացնել ծանր շարժիչները:

Ինչպե՞ս է արհեստական ինտելեկտը նպաստում սարքավորումների կանխատեսողական սպասարկմանը:

ԱԻ-ն նպաստում է կանխատեսողական նորոգմանը՝ վերլուծելով սենսորների տվյալները մաշվածությունը ցույց տվող միտումների համար: Մեքենայական ուսուցման ալգորիթմները կարող են կանխատեսել անհաջողությունները դրանց տեղի ունենալուց առաջ, ինչը թույլ է տալիս կատարել ճշգրտումներ, որպեսզի երկարացվի սարքավորումների կյանքը և առավելագույնի հասցվի աշխատանքային ժամերը:

Արդյունաբերության մեջ բարձր տեխնոլոգիական համակարգեր ներդնելու մեջ ինչ են խնդիրները:

Խնդիրներից են աշխատողների պատրաստվածությունը և ճիշտ վերապատրաստման ծրագրերի անհրաժեշտությունը: Շատ ընկերություններ չեն ունենում բավարար ծրագրեր աշխատակիցների վերապատրաստման համար, ինչը կարևոր է արդյունավետ կառավարման և առաջադեմ համակարգերի, ինչպես օրինակ՝ ԱԻ-ով աշխատող սարքավորումների օգտագործման համար: