การประยุกต์ใช้ระบบ Machine Learning ในการคาดการณ์ความเสียหายของเครื่องจักรกลหนัก

เทคโนโลยี Machine Learning (ML) กำลังกลายเป็นเครื่องมือสำคัญในการเพิ่มประสิทธิภาพของการดูแลรักษาเครื่องจักรกลหนัก โดยเฉพาะในด้านของการคาดการณ์ความเสียหายล่วงหน้า (Predictive Maintenance) ซึ่งช่วยลดการหยุดชะงักของงานก่อสร้างและการขุดเจาะ

Machine Learning ทำงานอย่างไรในเครื่องจักรกลหนัก?

ML จะรวบรวมข้อมูลจากเซนเซอร์ต่าง ๆ เช่น การสั่นสะเทือน, อุณหภูมิ, เสียง, แรงดัน ฯลฯ และใช้โมเดลอัลกอริธึมในการวิเคราะห์หาความสัมพันธ์ของข้อมูลเพื่อตรวจจับสัญญาณที่ผิดปกติซึ่งอาจบ่งชี้ถึงความเสียหายที่กำลังจะเกิดขึ้น

กระบวนการทำงานหลัก

• 1. เก็บข้อมูล (Data Collection): จากเซนเซอร์ที่ติดบนเครื่องจักร
• 2. ทำความสะอาดข้อมูล (Preprocessing): ตัดข้อมูลรบกวนหรือข้อมูลที่ไม่สมบูรณ์
• 3. ฝึกโมเดล (Model Training): ใช้ข้อมูลในอดีตเพื่อให้ ML เรียนรู้ลักษณะความเสียหาย
• 4. คาดการณ์ล่วงหน้า (Prediction): แจ้งเตือนเมื่อระบบพบแนวโน้มเสี่ยง

ประโยชน์จากการนำ ML มาใช้

• ลดค่าใช้จ่ายในการซ่อมแซมฉุกเฉิน
• ลด Downtime ที่ไม่คาดคิด
• เพิ่มความปลอดภัยให้กับพนักงาน
• ยืดอายุการใช้งานของเครื่องจักร

ตัวอย่างการใช้งาน

บริษัทก่อสร้างและเหมืองแร่ขนาดใหญ่ในยุโรปและอเมริกาเหนือเริ่มใช้ Machine Learning กับรถขุด รถเครน และเครื่องจักรเจาะ เพื่อวิเคราะห์การทำงานและลดการเกิดอุบัติเหตุจากความขัดข้องทางเทคนิค

เมื่อเครื่องจักรสามารถเรียนรู้และวิเคราะห์ตัวเองได้ การบำรุงรักษาเชิงรุกจะไม่ใช่เรื่องยากอีกต่อไป