बाघिन .ai कैसे आपकी मदद कर सकती है
बाघिन। एआई टर्बाइन स्वामित्व की प्रमुख कुंठाओं को हल करता है
अप्रत्याशित गंभीर विफलताएं
यदि आपका टर्बाइन अचानक और अप्रत्याशित रूप से विफल हो जाता है, तो ये कुछ परिणाम हैं:
उत्पादन क्षमता का तत्काल नुकसान होता है
जब आप स्पेयर पार्ट्स की प्रतीक्षा करते हैं तो इसके परिणामस्वरूप अतिरिक्त देरी हो सकती है (सबसे खराब स्थिति में दस सप्ताह तक)
आपको एक महत्वपूर्ण वित्तीय हानि का सामना करना पड़ता है जो मरम्मत की लागत के साथ-साथ खोए हुए उत्पादन की अंतर्निहित लागत से बढ़ जाती है।
यह एक और कम महत्वपूर्ण कार्यशील टरबाइन के नरभक्षण का कारण बन सकता है, जिससे आपकी निर्माण प्रक्रिया कमजोर और बाधित हो सकती है।
बाघिन। ऐ लाभ
बाघिन। एआई आपको विफलताओं के गंभीर होने से बहुत पहले ही अग्रिम चेतावनी देता है। यह अचानक अप्रत्याशित टरबाइन विफलताओं की संभावना को लगभग पूरी तरह से रोक देता है।
और क्योंकि आपके पास किसी भी विफलता की अग्रिम चेतावनी है, आप उपरोक्त सभी परिणामों की योजना बनाने, तैयार करने और उन्हें कम करने में सक्षम हैं
स्पेयर पार्ट्स डिलीवरी में देरी या विफलता
यदि आपको रखरखाव चक्र की योजना बनाते समय अपने स्पेयर पार्ट्स समय पर नहीं मिलते हैं तो ये कुछ परिणाम हैं जिनका आप सामना कर रहे हैं:
आपके स्पेयर पार्ट्स में कितनी देर हो रही है, इसके बराबर उत्पादन समय खो जाएगा
टर्बाइन के बंद होने के हर घंटे के लिए व्यवसाय को पर्याप्त वित्तीय नुकसान होगा।
अतिरिक्त लागतों को पेश किया जा सकता है यदि आपको तैयारी के उपकरण जैसे क्रेन, अतिरिक्त कर्मियों, हेलीकाप्टरों आदि को बनाए रखना है, जबकि आप स्पेयर पार्ट्स की प्रतीक्षा करते हैं।
यदि यह नियोजित रखरखाव था और आपने उसी समय अन्य मशीनरी को बनाए रखने का अवसर लिया था तो एक नॉक-ऑन प्रभाव हो सकता है।
बाघिन। ऐ फायदा
बाघिन। ai का डीप प्रेडिक्शन इंजन सेकंड-बाय-सेकंड आधार पर उपकरण की वास्तविक स्थिति की पहचान करने में सक्षम है। यह आपको विफलता के बिंदु के बजाय आवश्यक भागों को आवश्यक होने से पहले ऑर्डर करने में सक्षम बनाता है।
बाघिन। एआई यह भी पहचान सकता है कि संभावित भविष्य की विफलता में क्या योगदान हो सकता है, जिससे आपको इस मुद्दे को इसके कारण बिंदु पर और ऊपर की ओर उपचार करने की क्षमता मिलती है। उदाहरण के लिए, टरबाइन के अपस्ट्रीम पंप को बदलने से वास्तव में टरबाइन को विनाशकारी विफलता से बचाया जा सकता है।
महत्वपूर्ण होने से पहले क्या हो रहा है, यह जानने से आपको विफलता के कारण की पहचान करने और लंबे समय तक सही ढंग से योजना बनाने की बुद्धि मिलती है ताकि आप समय से पहले भागों को प्राप्त कर सकें और आपको पुर्जों में देरी के लिए अधिक अक्षांश दे सकें।
अनावश्यक रखरखाव
अक्सर आपको नियोजित रखरखाव करने की आवश्यकता होती है क्योंकि आप निर्माता के रखरखाव चक्र का पालन कर रहे हैं। हालाँकि, यह अत्यधिक अक्षम हो सकता है और आपके स्वामित्व की लागत में उल्लेखनीय रूप से वृद्धि कर सकता है क्योंकि आप उन हिस्सों की अदला-बदली कर सकते हैं जो पूरी तरह से अच्छी तरह से काम कर रहे हैं और जिनमें कोई आंतरिक संभावित विफलता नहीं है।
केवल कर्तव्य चक्र को पूरा करने के लिए काम करने योग्य भागों को बदलना अत्यधिक गैर-आर्थिक है और इसके सभी महंगे प्रभावों के साथ अनावश्यक डाउनटाइम होता है।
बाघिन। ऐ फायदा
बाघिन। एआई आपको विफलता की अग्रिम चेतावनी देता है जिसका अर्थ है कि आपको केवल उन हिस्सों को बदलने की आवश्यकता है जो विफल होने जा रहे हैं (उन काम करने वाले घटकों को अकेला छोड़कर, भले ही उन्होंने अपना कर्तव्य चक्र पार कर लिया हो)।
यह भागों के अनावश्यक प्रतिस्थापन से जुड़ी लागतों को तुरंत रोक देता है और आपको केवल उन हिस्सों पर स्पष्टता देता है जिन्हें बदलने की आवश्यकता होती है और ठीक कब।
यह ध्यान देने योग्य है कि अक्सर इन भागों की लागत और उनकी स्थापना को टरबाइन रखरखाव अनुबंधों में बनाया जाता है। यह जानना कि किन भागों को बदलने की आवश्यकता है और कब रखरखाव अनुबंध की आवश्यकता को पूरी तरह से समाप्त करने के लिए एक लंबा रास्ता तय किया जा सकता है।
मानक विश्लेषण उपकरण अपर्याप्त हैं
पारंपरिक टर्बाइन डेटा विश्लेषण प्रणालियां आपको अधिक डेटा प्रदान करती हैं। इन प्रणालियों में कई कमियां हैं:
अधिक डेटा का मतलब स्वचालित रूप से बेहतर जानकारी और आसान निर्णय लेना नहीं है। यह सबसे अनुभवी डेटा वैज्ञानिक को भी स्पष्ट उत्तरों के बिना छोड़ सकता है।
मनुष्यों के लिए डेटा में 'तितली पंख' को खोजना असंभव है। हम केवल सकल परिवर्तनों का पता लगा सकते हैं, न कि सूक्ष्म रूप से छोटे डेटा भिन्नताओं का पता लगा सकते हैं जो विफलता की भविष्यवाणी करते हैं।
आप अनजाने में अपने टर्बाइन में अधिक डाउनटाइम का निर्माण कर सकते हैं क्योंकि मानव स्वाभाविक रूप से सावधानी के पक्ष में गलती करेंगे यदि डेटा के साथ प्रस्तुत किया जाता है जो अस्पष्ट हो सकता है।
बाघिन। ऐ फायदा
बाघिन। ai डेटा में थोड़े से बदलाव का पता लगाने में सक्षम है जो एक घटक विफलता का संकेत देगा। (यह बवंडर के आने से बहुत पहले डेटा में तितली के धड़कते पंखों को देख सकता है!) यह ऐसा करने में सक्षम है क्योंकि यह प्रति सेकंड हजारों बार डेटा ग्रैन्युलैरिटी को बढ़ाता है जो प्रतिगमन विश्लेषण करते समय अधिक स्पष्टता बनाने में मदद करता है।
यह प्रणाली डेटा को प्रबंधनीय, बोधगम्य विखंडू में भी सरल बनाती है, जिससे निर्णय लेना आसान और अधिक निश्चित हो जाता है।
यह, बदले में, अनुमान, त्रुटि के मार्जिन, विश्लेषण के बिना संदिग्ध डेटा पर निर्भरता, रखरखाव लागत और कार्यबल तनाव को कम करता है।
बाघिन। एआई एक साथ व्यक्तिपरक निर्णय लेने को कम करता है, वास्तविक समय में 'गहरा दानेदार' डेटा पर आधारित वस्तुनिष्ठ पूर्वानुमान प्रदान करता है, जबकि आंशिक जीवन को बढ़ाता है और टरबाइन जीवन को अधिकतम करता है।
