予防保守の課題
カナダのディーゼル車両運営会社は、気象条件が変化する中で運行する車両のメンテナンス計画を改善したいと考えていました。
メンテナンス チームは、インジェクター関連の問題がすぐに発生するのではなく、長期間の稼働期間後に発生することが多いことに気づきました。
顕著なパフォーマンスの低下を待つ代わりに、チームは稼働情報とメンテナンス履歴の確認を開始しました。
事後対応の修復から予防分析への移行
従来のメンテナンスは、多くの場合、症状が現れた後に開始されます。
- 始動が難しい。
- 煙;
- 荒い走り。
- 電力が減少しました。
ただし、ディーゼル燃料システムのコンポーネントは通常、重大な苦情が発生する前に徐々に変化します。
メンテナンス チームは、次のような情報を整理しました。
- 営業時間;
- サービス履歴。
- 燃料システムの検査。
- 動作環境。
AI支援によるパターンレビュー
過去のメンテナンス情報を比較することで、チームは繰り返されるパターンを特定できました。
分析では次の点に焦点を当てました。
- 動作動作の変化。
- 繰り返しのサービス間隔。
- 環境条件。
- 使用強度。
目的は、正確な故障日を予測することではなく、追加検査が適切な時期を特定することでした。
カナダのアプリケーション環境
カナダの季節的な気温の変化は、ディーゼルの運転条件に影響を与える可能性があります。
冬と夏に運転する車両では、燃料システムの要求が異なる場合があります。
したがって、カレンダー時間のみに基づいたメンテナンス計画は、実際のコンポーネントの使用状況を完全に表していない可能性があります。
メンテナンス結果
この車両では、より構造化された検査プロセスが作成されました。
技術者は、インジェクター関連の症状を待つ代わりに、動作傾向を確認し、対象を絞ったチェックをスケジュールすることができます。
事件の結論
このカナダの事例はその理由を示していますAI を活用したメンテナンス分析により、積極的なディーゼル インジェクター管理をサポートできます。。
履歴情報を使用すると、保守チームは予期しない問題が発生する前に動作状態を把握できます。
