SVĚTOVÝ, EVROPSKÝ A ČESKÝ AUTOMOBILOVÝ PRŮMYSL A TRH S AUTOMOBILY :: Šaroch a kol.

Obr. 8.4: Systémová architektura PdM 4.0

Zdroj: Zpracováno dle Rana et al., 2019

Prediktivní údržba 4.0 S příchodem 4. průmyslové revoluce dochází k modernizaci i dosavadního kon ceptu prediktivní údržby, který je nyní transformován do podoby Prediktivní údržby 4.0. (Tran Anh et al., 2018). Tato nová forma údržby využívá moderních technologií, jako jsou umělá inteligence, strojové učení, pokročilé senzory, analýzy Big data, internet věcí a rozšířená realita k optimalizaci procesu predikce možných poruch a výpadků prů myslového vybavení. Tento koncept umožňuje provádět údržbu na základě skutečného stavu zařízení a předvídání možných poruch ještě před jejich vznikem. Cílem PdM 4.0 tedy je předpovídat budoucí poruchy v aktivním vybavení a následně předepsat nejúčin nější preventivní opatření. Díky tomu lze provádět efektivnější plánování údržby, mini malizovat výpadky zařízení, snížit náklady spojené s neplánovanými opravami a zvýšit celkovou spolehlivost a výkon zařízení. Monitorováním stavu v reálném čase, i při užití nejlepších technologií a metod monitorování, se může dosáhnout pouze určité úrovně spolehlivosti. Nepředvídatelné a nevysvětlitelné výpadky systému (zařízení) nebo jeho částí mohou stále představovat výzvu. Řešením pro tyto situace může být využití analýzy velkých dat (big data). Využití analýzy velkých dat (big data) se stává stále důležitějším nástrojem pro řešení komplex ních situací v různých oblastech. Tato metoda umožňuje identifikovat vzory a vztahy v obrovských souborech dat, což poskytuje cenné informace pro predikci budoucího

172