- Održavanje temeljeno na AI koristi podatke sa senzora, zapisa, slika i radnih naloga za predviđanje i preporuku intervencija prije nego što dođe do kvara imovine. Zamislite analizu vibracija + računalni vid + ML vremenskih serija + kopilote za tehničare.
- Zašto sada: jeftiniji senzori, industrijske podatkovne platforme i LLM “kopiloti” ugrađeni u EAM/APM softver; plus teške lekcije iz šokova u opskrbnom lancu i nedostatka radne snage.
- Rezultati koje možete očekivati: studije i terenski podaci sugeriraju 10–45% manje zastoja i 25–35% niže troškove održavanja kada se pravilno implementira, s povratom ulaganja često u mjesecima, a ne godinama. Info-Tech Research GroupPMC
- Vijesti za 2025. koje ne smijete propustiti: Siemens je lansirao kopilota za održavanje povezanog sa Senseye; IBM je dodao AI agente u Maximo; industrijske robotske tvrtke poput Gecko postigle su unicorn status zbog potražnje za inspekcijama; Ford koristi AI vid u velikom opsegu za sprječavanje ponovnog rada i opoziva; EU AI Act odbrojava vrijeme za usklađenost industrijske AI. Siemens Press, IBM Research, Gecko Robotics, Business Insider, Reuters
1) Što podrazumijevamo pod “održavanje temeljeno na AI”
Prediktivno održavanje (PdM) predviđa rizik od kvara na temelju signala stanja (vibracija, temperatura, akustika, struja). Preskriptivno održavanje ide dalje preporučujući radnje, dijelove i vrijeme za optimizaciju troškova, dostupnosti i rizika. U 2025. tipičan “stack” kombinira:
- Senzori i tokovi: visokofrekventno vibracijsko i akustičko mjerenje; PLC/SCADA podaci; historian (npr. PI); termalni/optički vid. aveva.com
- ML i analitika: detekcija anomalija, modeli preostalog korisnog vijeka trajanja (RUL), modeli multivarijantnih vremenskih serija; sve više temeljni modeli za vremenske serije i LLM kopiloti koji iznose uvide na prirodnom jeziku. IBM Research
- Izvršavanje radova: integracija s EAM/CMMS i APM tako da predviđanje postaje radni nalog s popisom materijala (BOM), procedurama i vještinama. (npr. IBM Maximo 9.1; AVEVA Predictive Analytics.) IBM, Newsroomaveva.com
“Sada operateri, inženjeri za pouzdanost i tehničari mogu izravno komunicirati s AI-jem i obavljati svoj posao mnogo učinkovitije.” — Anuradha Bhamidipaty, IBM Research. IBM Research
2) Zašto je važno (poslovni slučaj)
- Konkretne brojke: Nezavisna istraživanja procjenjuju 25–35% smanjenje troškova održavanja i do 45% smanjenja zastoja kada je PdM dobro implementiran. Recenzirana istraživanja i industrijske ankete iz 2023.–2025. podržavaju slične raspona. Info-Tech Research Group, ScienceDirect, MDPI
- Otpad od bilijun dolara: Neplanirani kvarovi mogu najveće svjetske kompanije koštati do 1,4 bilijuna dolara godišnje, što potiče proizvođače na AI i robotiku za prediktivno i preskriptivno održavanje. Business Insider
- Energija i održivost: PdM smanjuje rasipanje energije održavanjem strojeva na učinkovitim postavkama; pregledi literature povezuju 10–20% smanjenja zastoja s milijardama uštedama i manjim emisijama. MDPI
3) 2025: Što je novo i vrijedno pažnje (odabrani naglasci)
- Siemens predstavio je Industrial Copilot za održavanje, integrirajući Senseye prediktivnu analitiku i Azure, a pilot korisnici izvještavaju o ~25% manje vremena za reaktivno održavanje. “Ova ekspanzija… predstavlja značajan korak u našoj misiji transformacije operacija održavanja,” rekla je Margherita Adragna (CEO, Customer Services, Siemens DI). Siemens Press
- IBM Maximo 9.1 je GA s GenAI asistentom (baziran na watsonx) i novim Asset Investment Planning; IBM Research uvodi agentic komponente (Condition Insights, temeljni modeli vremenskih serija) za prelazak s intervala na strategiju temeljenu na stanju. IBM Newsroom, IBM Research
- Inspekcije uz pomoć robotike u porastu: Gecko Robotics prikupio je $125M Series D (jednorog procjena vrijednosti) i potpisao $100M energetski ugovor; širi se u obranu (XR za daljinsko održavanje zrakoplova). Gecko Robotics, Axios
- Automobilska industrija: Ford je implementirao vlastitu AI viziju (AiTriz/MAIVS) na stotine stanica za otkrivanje problema u montaži na milimetarskoj razini koji uzrokuju opozive i ponovni rad. “Apsolutno je pomoglo s operativnog stajališta,” rekao je Fordov inženjerski menadžer. Business Insider
- Hiperskale i PdM: AWS integrirao je IoT SiteWise s Lookout for Equipment i dodao izvornu detekciju anomalija; Google Cloudov Manufacturing Data Engine naglašava PdM akceleratore. AWS Documentation, Arcweb, Google Cloud
- Zgrade i objekti: Honeywell izvještava da 84% donositelja odluka planira povećati korištenje AI-a; “veće i složenije zgrade… prve će ga usvojiti,” kaže Dave Molin. Honeywell
- Zrakoplovstvo: Air France‑KLM i Google Cloud navode bržu prediktivnu analitiku na podacima flote (analitika se sada izvodi u minutama umjesto satima). Reuters
- Nafta i plin: Izvršni direktori na CERAWeek detaljno su opisali ulogu AI u bušenju, nadzoru i održavanju (npr. Chevron AI inspekcije dronovima smanjuju vrijeme zastoja za popravke). “Tvrtke koje ne uvedu [AI] bit će ostavljene iza.” — Trey Lowe, CTO Devon. Reuters
- Politika: Vremenski okvir za EU AI Act ostaje prema planu; “nema zaustavljanja sata… nema prijelaznog razdoblja,” ponovno je potvrdila Komisija u srpnju 2025.—ključni signal usklađenosti za industrijski AI. Reuters
- Sektorski specijalisti: Augury prikupio je 75 milijuna dolara i lansirao AI za ultra‑nisko‑RPM uređaje, pokrivajući strojeve koje tradicionalna analitika često propušta. IoT Now, Business Wire
4) Moderna AI‑arhitektura održavanja (jednostavnim jezikom)
- Povežite i kontekstualizirajte OT podatke: unosite vremenske serije (PLC/SCADA), povijesne podatke, podatke o kvaliteti/testiranju i zapise o održavanju. Alati poput AVEVA PI System ili cloud MDE‑ova standardiziraju oznake, jedinice, hijerarhije. aveva.com, Google Cloud
- Modeliranje na rubu + u oblaku: edge agenti za real‑time pragove i alarme osjetljive na kašnjenje; oblak za zahtjevno treniranje i analitiku flote; anomalije se usmjeravaju u APM/EAM. (AWS SiteWise + Lookout, Google MDE obrasci.) AWS Documentation, Google Cloud
- Zatvorite krug: predviđanja stvaraju radne naloge s planovima poslova, dijelovima i vještinama; co‑piloti sažimaju povijest, ugrađuju procedure i odgovaraju na pitanje „zašto sada?“ prirodnim jezikom (Maximo Assistant, Siemens Copilot). IBM Newsroom, Siemens Press
- Upravljajte i osigurajte: tretirajte modele kao opremu—verzionirani, testirani, nadzirani zbog odstupanja; osigurajte OT mreže prema IEC/ISA‑62443. Povežite strategiju održavanja s ISO 55000 ciljevima upravljanja imovinom. isa.org, Rockwell Automation, ISO, theiam.org
5) Što zapravo funkcionira na terenu (obrasci iz studija 2023.–2025.)
- Počnite malo, idite duboko: odaberite 1–3 kritična načina kvara s dobrim signalima (npr. ležajevi, pumpe, transporteri). Pregledi pokazuju konzistentan ROI kada se fokusira na imovinu visokog utjecaja. MDPI
- Spojite ljudsku stručnost s podacima: prešutno znanje + senzori nadmašuju svako zasebno; LLM co-piloti povećavaju prvu uspješnu popravku i skraćuju vrijeme rješavanja problema. (Aquant izvještava o bržim popravcima kroz milijune servisnih događaja.) GlobeNewswire, 24x7mag.com
- Mjerite ono što je važno: OEE, MTBF, MTTR, planirani vs. neplanirani rad, promet rezervnih dijelova i stanje zaostataka; očekujte 10–45% smanjenja zastoja na zrelosti. Info-Tech Research Group
6) Pregled dobavljača (nepotpun, 2025.)
- EAM/APM platforme: IBM Maximo 9.1 (GenAI asistent; AI usluga), GE Vernova APM (digitalni blizanci, energija i pouzdanost), AVEVA Predictive Analytics (RUL, preskriptivne radnje). IBM Newsroom, GE Vernova, aveva.com
- Industrijski kopiloti i podatkovne platforme: Siemens Industrial Copilot + Senseye; Google Cloud Manufacturing Data Engine; AWS Lookout for Equipment + SiteWise (izvorna detekcija anomalija). Siemens Press, Google Cloud, AWS Documentation
- Specijalisti: Gecko Robotics (robotske inspekcije + Cantilever softver), Augury (zdravlje strojeva, nova analitika za niske okretaje), Aquant (servisni AI, mjerila). Gecko Robotics, Business Wire, discover.aquant.ai
7) Rizici, sigurnost i usklađenost
- Pogreška modela i odstupanje: “Ovi sustavi mogu zakazati na nove, iznenađujuće i nepredvidive načine,” upozorava Duncan Eddy (Stanford Center for AI Safety). Koristite ljudsku provjeru u petlji i A/B implementacije. WIRED
- Kiber-fizička sigurnost: segmentirajte mreže, autentificirajte uređaje i usvojite IEC/ISA‑62443 zone/kanale; nemojte izravno izlagati PLC-ove internetu. isa.org, Rockwell Automation
- Regulatorno: EU AI Act ima fazne rokove (zabrane već na snazi; GPAI obveze 2025.; šire obveze za visokorizične sustave 2026.–2027.). Vlasnici industrijske AI trebali bi dokumentirati podrijetlo podataka, procjene rizika i kontrole ljudskog nadzora. MHP Management- und IT-Beratung, quickreads.ext.katten.com, Reuters
8) Praktični plan implementacije (90-dnevni početak do jednogodišnjeg širenja)
Dani 1–30: Temelj
- Odaberite jednu liniju ili obitelj opreme s visokim troškom zastoja; okupite “tiger team” (pouzdanost + kontrole + IT/OT + sigurnost + financije).
- Osnovno stanje MTBF/MTTR, načini kvara (FMEA), rezervni dijelovi, potrošnja energije.
- Postavite data sandbox (podatkovni tok iz historijana + radni nalozi + test senzora).
Dani 31–90: Pilot
- Instalirajte/dodajte senzore gdje je fizika kvara jasna (npr. ležajevi, pumpe).
- Prvo trenirajte jednostavne modele anomalija (pragovi, multivarijantna detekcija), zatim RUL gdje podaci to podržavaju; povežite alarme s radnim nalozima i planovima poslova.
- Definirajte kriterije uspjeha (npr. 20% manje neplaniranih zastoja; 15% brže otklanjanje problema).
Mjeseci 4–12: Širenje
- Proširite na top 10 načina kvara; dodajte računalni vid (termalni/optički) za curenja/neusklađenost i LLM kopilote za dohvat znanja.
- Kreirajte katalog modela, pratite odstupanja i pristranost; dokumentirajte cijeli proces za EU AI Act revizije gdje je primjenjivo.
- Povežite uštede s P&L (škart/ponovna obrada, prekovremeni rad, kazne za SLA, energija).
9) RFP kontrolna lista za dobavljače (kopiraj/zalijepi)
- Podaci i integracije: Koji PLC/SCADA/historian konektori su nativni? Kako mapirate na našu hijerarhiju imovine i kodove kvarova? (Prikažite PI/MDE/SiteWise reference.) aveva.com, Google Cloud, AWS Dokumentacija
- Modeli: Koji načini kvara su dostupni odmah, a koji su prilagođeni? Objasnite potrebe označavanja, pristupe za cold-start i transparentnost RUL-a.
- Izvršenje rada: Kako predviđanja postaju radni nalozi u našem EAM/CMMS sustavu s dijelovima, vještinama i procedurama? (Prikažite Maximo/SAP/IFS adaptere.) IBM Newsroom
- Copiloti: Mogu li tehničari pretraživati povijest imovine, alarme, priručnike i prethodne poslove prirodnim jezikom? Koje zaštite sprječavaju halucinacije? IBM Research
- Sigurnost i usklađenost: Kako implementirate IEC/ISA‑62443 i podržavate EU AI Act dokumentaciju (klasifikacija rizika, upravljanje podacima, ljudski nadzor)? isa.org, Reuters
- Dokazi i ROI: Pružite reference s izmjerenim utjecajem na zastoj/trošak i vremenom do vrijednosti na sličnim sredstvima.
10) Pojmovnik (brze definicije)
- APM (Upravljanje učinkom imovine): softver za optimizaciju pouzdanosti, rizika i troškova imovine (često s digitalnim blizancima). GE Vernova
- EAM/CMMS: sustavi za upravljanje radnim nalozima, dijelovima, radnom snagom i evidencijama imovine (npr. Maximo). IBM Newsroom
- Digitalni blizanac: softverska reprezentacija fizičke imovine/sustava za detekciju, predviđanje i optimizaciju. GE Vernova
- RUL: procjena preostalog korisnog vijeka za komponente ili imovinu.
- IT/OT konvergencija: povezivanje podataka iz poslovne IT sfere s operativnim tehnološkim signalima; nužno za PdM u velikom opsegu. WIRED
Izjave stručnjaka za citiranje (kratke, službene)
- Siemens (copilot za održavanje): “Ovo proširenje… predstavlja značajan korak u našoj misiji transformacije operacija održavanja.” — Margherita Adragna. Siemens Press
- Devon Energy (CERAWeek): “Tvrtke koje to (AI) ne uvedu, zaostat će.” — Trey Lowe. Reuters
- Honeywell (zgrade): “Bilo koja vrsta zgrade može imati koristi od AI… veće i složenije zgrade… prve će ga usvojiti.” — Dave Molin. Honeywell
- Europska komisija: “Nema zaustavljanja sata. Nema prijelaznog razdoblja. Nema pauze.” — Thomas Regnier. Reuters
- Stanford Center for AI Safety (o riziku): “Ovi sustavi mogu zakazati na nove, iznenađujuće i nepredvidive načine.” — Duncan Eddy. WIRED
Daljnje čitanje i izvori (odabrano)
- Studije slučaja i ankete:
- Aquantovo izvješće Field Service Benchmarks za 2025. (39% brže popravke; manjak vještina i AI copilot). GlobeNewswire, technation.com
- Business Insider objašnjava AI + robotiku u održavanju tvornica. Business Insider MDPI recenzije o trendovima prediktivnog održavanja (PdM) i sektorskim studijama (2023.–2025.). MDPI
- IBM Maximo 9.1 blog o izdanju; IBM Research o AI agentima za upravljanje imovinom. IBM Newsroom, IBM Research
- Siemens Industrial Copilot za održavanje (Senseye). Siemens Press
- AVEVA Predictive Analytics i ažuriranja portfelja PI System. aveva.com
- AWS Lookout for Equipment + SiteWise detekcija anomalija; Google Cloud Manufacturing Data Engine. AWS Documentation, Arcweb, Google Cloud
Zaključak
Održavanje temeljeno na umjetnoj inteligenciji prešlo je iz faze pilot-projekata u programe u većem opsegu u tvornicama, energetici, zrakoplovstvu i zgradama. Ako tek počinjete, odaberite jedan kritični način kvara, povežite prave podatke i osigurajte da predviđanja pokreću rad u vašem EAM-u—zatim dodajte viziju, agente i analitiku flote. Tehnologija je spremna; razlika je u procesima, ljudima i upravljanju.
AI-Based Predictive Maintenance in 4 Steps
