Dar, în ciuda beneficiilor demonstrate, o parte importantă din specialiștii în vibrații și mentenanță privesc cu scepticism utilizarea AI. Întrebarea de fond este: AI-ul ar trebui să înlocuiască expertul sau să îl sprijine?
De unde vine neîncrederea?
Mulți furnizori au prezentat soluțiile AI drept „cutia magică” care poate diagnostica și recomanda singură acțiuni pentru orice tip de utilaj. În practică, rezultatele nu sunt atât de simple.
-
Ratele de diagnostic corect se situează adesea între 40% și 80%, în funcție de industrie și de tipul de mașină.
-
Sistemele automate de recomandări pot coborî chiar până la 20% acuratețe, ceea ce duce la o rată ridicată de alarme false.
-
Alarmele false sunt cel mai mare dușman al oricărei noi tehnologii: ele creează frustrare, consumă timp și alimentează lipsa de încredere.
În plus, algoritmii au limite clare: ei pot analiza doar datele măsurate. Contextul mai larg – condițiile de lucru, istoricul utilajului, impactul asupra procesului – rămâne dificil de integrat într-un model matematic.
Rolul esențial al expertului
Un analist cu experiență nu se uită doar la spectrul vibrațiilor. El ia în calcul întreg ecosistemul din jurul utilajului:
-
cum este utilizată mașina în proces,
-
ce condiții de mediu pot influența măsurătorile,
-
ce verificări suplimentare sunt necesare cu instrumente portabile,
-
cum interacționează echipamentele între ele.
Acest nivel de înțelegere și integrare nu poate fi replicat integral de un algoritm. De aceea, în mentenanța predictivă, expertul rămâne decidentul final.
Cum ajută AI-ul în realitate
Adevărata valoare a AI-ului nu este să ofere răspunsul final, ci să reducă „zgomotul” din oceanul de date. Un sistem bine implementat poate:
-
monitoriza continuu sute sau mii de mașini,
-
semnala doar echipamentele cu deviații semnificative,
-
prioritiza investigațiile pentru analist,
-
elimina sarcinile repetitive, cum ar fi verificările pe date complet normale.
Astfel, în loc să caute manual printre 500 de mașini „sănătoase” pentru a găsi una cu probleme, specialistul primește direct o listă cu cele mai riscante cazuri. Rezultatul: timp câștigat, productivitate crescută și focus pe problemele care contează.
Viitorul mentenanței predictive
Pe măsură ce numărul de senzori și volumul de date cresc, nu mai este realist să credem că un analist, oricât de bun, poate acoperi totul manual. În același timp, nu este nici realist să delegăm complet responsabilitatea unor algoritmi.
Calea de mijloc este cea mai valoroasă:
-
AI-ul ca „asistent analist” – detectează anomaliile, grupează datele, reduce volumul de informație.
-
Expertul ca decident – adaugă contextul, validează diagnosticul și recomandă acțiunea corectă.
