रखरखाव शेड्यूलिंग में क्रांति: भविष्य कहनेवाला एनालिटिक्स की शक्ति

आज के प्रतिस्पर्धी वैश्विक परिदृश्य में, संगठन लगातार संचालन को अनुकूलित करने, लागत कम करने और दक्षता में सुधार करने के तरीकों की तलाश कर रहे हैं। एक महत्वपूर्ण क्षेत्र जो इन लक्ष्यों को महत्वपूर्ण रूप से प्रभावित करता है, वह है रखरखाव। पारंपरिक रखरखाव दृष्टिकोण, जैसे कि प्रतिक्रियाशील (विफलता तक चलाना) और निवारक (समय-आधारित) रखरखाव, अक्सर अनावश्यक डाउनटाइम, संसाधनों की बर्बादी और घटिया संपत्ति प्रदर्शन का कारण बनते हैं। भविष्य कहनेवाला एनालिटिक्स एक क्रांतिकारी विकल्प प्रदान करता है, जो व्यवसायों को उपकरण विफलताओं का अनुमान लगाने, सक्रिय रूप से रखरखाव का समय निर्धारित करने और अपनी संपत्ति के जीवनकाल को अधिकतम करने में सक्षम बनाता है।

भविष्य कहनेवाला रखरखाव क्या है?

भविष्य कहनेवाला रखरखाव (PdM) डेटा विश्लेषण, मशीन लर्निंग और सांख्यिकीय मॉडलिंग का लाभ उठाकर उपकरण विफलताओं की पहचान उनके होने से पहले करता है। ऐतिहासिक डेटा, रीयल-टाइम सेंसर रीडिंग और अन्य प्रासंगिक जानकारी का विश्लेषण करके, PdM एल्गोरिदम उन पैटर्न और विसंगतियों का पता लगा सकते हैं जो आसन्न समस्याओं का संकेत देते हैं। यह रखरखाव टीमों को मरम्मत और प्रतिस्थापन को सक्रिय रूप से निर्धारित करने, डाउनटाइम को कम करने और महंगी आपातकालीन मरम्मत से बचने की अनुमति देता है।

प्रतिक्रियाशील रखरखाव के विपरीत, जिसमें उपकरण टूटने के बाद ही उसकी मरम्मत शामिल होती है, या निवारक रखरखाव, जो वास्तविक उपकरण की स्थिति की परवाह किए बिना निश्चित शेड्यूल पर निर्भर करता है, भविष्य कहनेवाला रखरखाव एक डेटा-संचालित, स्थिति-आधारित दृष्टिकोण प्रदान करता है। यह लक्षित दृष्टिकोण सुनिश्चित करता है कि रखरखाव केवल तभी किया जाता है जब आवश्यक हो, संसाधन आवंटन का अनुकूलन और समग्र रखरखाव लागत को कम करता है।

रखरखाव शेड्यूलिंग में भविष्य कहनेवाला एनालिटिक्स के लाभ

रखरखाव शेड्यूलिंग के लिए भविष्य कहनेवाला एनालिटिक्स को लागू करने से वैश्विक संगठनों को कई लाभ मिलते हैं:

डाउनटाइम में कमी: संभावित विफलताओं का अनुमान लगाकर, PdM रखरखाव टीमों को नियोजित डाउनटाइम के दौरान मरम्मत का समय निर्धारित करने की अनुमति देता है, जिससे संचालन में व्यवधान कम होता है और उत्पादन उत्पादन अधिकतम होता है। जर्मनी में एक विनिर्माण संयंत्र पर विचार करें जो अपनी महत्वपूर्ण मशीनरी पर भविष्य कहनेवाला रखरखाव का उपयोग कर रहा है। संभावित खराबी का अनुमान लगाकर, उन्होंने अनियोजित डाउनटाइम में 30% की कमी की है, जिससे उत्पादन क्षमता में उल्लेखनीय वृद्धि हुई है।
अनुकूलित रखरखाव लागत: भविष्य कहनेवाला रखरखाव अनावश्यक रखरखाव कार्यों को समाप्त करता है, श्रम लागत, स्पेयर पार्ट्स की खपत और समग्र रखरखाव खर्च को कम करता है। उदाहरण के लिए, ऑस्ट्रेलिया में एक खनन कंपनी ने अपने भारी उपकरण बेड़े के लिए PdM प्रणाली लागू करने के बाद रखरखाव लागत में 25% की कमी की रिपोर्ट की है।
संपत्ति का विस्तारित जीवनकाल: छोटी समस्याओं को बड़ी विफलताओं में बदलने से पहले संबोधित करके, PdM उपकरण और संपत्ति के जीवनकाल को बढ़ाने में मदद करता है, जिससे उनके निवेश पर प्रतिफल अधिकतम होता है। डेनमार्क में एक पवन फार्म टरबाइन स्वास्थ्य की निगरानी के लिए भविष्य कहनेवाला एनालिटिक्स का उपयोग करता है, जिससे वे ब्लेड क्षरण और गियर घिसाव जैसे मुद्दों को सक्रिय रूप से संबोधित कर पाते हैं, जिससे उनके टर्बाइनों का जीवनकाल बढ़ता है और ऊर्जा उत्पादन अधिकतम होता है।
बेहतर उपकरण विश्वसनीयता: भविष्य कहनेवाला रखरखाव उन अंतर्निहित मुद्दों की पहचान करता है और उन्हें ठीक करता है जो उपकरण विफलताओं का कारण बन सकते हैं, जिससे समग्र उपकरण विश्वसनीयता में सुधार होता है और अप्रत्याशित खराबी का खतरा कम होता है। सऊदी अरब में एक बड़ी रिफाइनरी संभावित पंप विफलताओं की भविष्यवाणी करने के लिए कंपन विश्लेषण और तेल विश्लेषण का उपयोग करती है, जिससे महत्वपूर्ण प्रक्रियाओं का निरंतर संचालन सुनिश्चित होता है और महंगी शटडाउन का खतरा कम होता है।
बढ़ी हुई सुरक्षा: उपकरण विफलताओं को रोककर, PdM कार्यस्थल की सुरक्षा में सुधार करने और दुर्घटनाओं और चोटों के जोखिम को कम करने में मदद करता है। सिंगापुर में एक एयरलाइन विमान के इंजन के स्वास्थ्य की निगरानी के लिए भविष्य कहनेवाला रखरखाव का उपयोग करती है, जिससे सुरक्षित और विश्वसनीय संचालन सुनिश्चित होता है और उड़ान के दौरान विफलताओं का खतरा कम होता है।
बेहतर इन्वेंटरी प्रबंधन: यह जानने से कि निकट भविष्य में किन हिस्सों की आवश्यकता होने की संभावना है, बेहतर इन्वेंटरी प्रबंधन की अनुमति मिलती है, स्टॉकआउट के जोखिम को कम करता है और इन्वेंटरी होल्डिंग लागत को कम करता है। एक वैश्विक लॉजिस्टिक्स कंपनी अपने वाहनों के बेड़े के लिए स्पेयर पार्ट्स की मांग का पूर्वानुमान लगाने, इन्वेंट्री स्तरों को अनुकूलित करने और समय पर मरम्मत सुनिश्चित करने के लिए भविष्य कहनेवाला एनालिटिक्स का उपयोग करती है।
बढ़ी हुई परिचालन दक्षता: रखरखाव शेड्यूल को अनुकूलित करके और डाउनटाइम को कम करके, PdM समग्र परिचालन दक्षता में सुधार करता है और संगठनों को अपने मुख्य व्यावसायिक उद्देश्यों पर ध्यान केंद्रित करने की अनुमति देता है।

भविष्य कहनेवाला एनालिटिक्स रखरखाव शेड्यूलिंग में कैसे काम करता है

रखरखाव शेड्यूलिंग के लिए भविष्य कहनेवाला एनालिटिक्स के कार्यान्वयन में आमतौर पर निम्नलिखित चरण शामिल होते हैं:

डेटा संग्रह: विभिन्न स्रोतों से प्रासंगिक डेटा एकत्र करना, जिसमें ऐतिहासिक रखरखाव रिकॉर्ड, सेंसर रीडिंग (तापमान, दबाव, कंपन), परिचालन डेटा (रन टाइम, लोड), और पर्यावरणीय कारक शामिल हैं।
डेटा प्रीप्रोसेसिंग: विश्लेषण के लिए डेटा को साफ करना, बदलना और तैयार करना। इसमें गुम मानों को संभालना, आउटलेयर को हटाना, और स्थिरता और सटीकता सुनिश्चित करने के लिए डेटा को सामान्य बनाना शामिल हो सकता है।
मॉडल निर्माण: मशीन लर्निंग एल्गोरिदम, जैसे प्रतिगमन विश्लेषण, वर्गीकरण एल्गोरिदम और समय श्रृंखला विश्लेषण का उपयोग करके भविष्य कहनेवाला मॉडल विकसित करना। एल्गोरिथ्म का चुनाव विशिष्ट उपकरण और भविष्यवाणी की जा रही विफलता के प्रकार पर निर्भर करता है।
मॉडल प्रशिक्षण: डेटा बिंदुओं और उपकरण विफलताओं के बीच पैटर्न और संबंधों की पहचान करने के लिए ऐतिहासिक डेटा का उपयोग करके भविष्य कहनेवाला मॉडल को प्रशिक्षित करना।
मॉडल सत्यापन: उनकी सटीकता और विश्वसनीयता सुनिश्चित करने के लिए डेटा के एक अलग सेट का उपयोग करके मॉडल को मान्य करना।
तैनाती: संभावित उपकरण विफलताओं की भविष्यवाणी करने के लिए वास्तविक दुनिया के वातावरण में प्रशिक्षित मॉडल को तैनात करना।
निगरानी और शोधन: मॉडल के प्रदर्शन की लगातार निगरानी करना और नया डेटा उपलब्ध होने पर उन्हें परिष्कृत करना।

भविष्य कहनेवाला रखरखाव में उपयोग किए जाने वाले डेटा के प्रकार

भविष्य कहनेवाला रखरखाव में आमतौर पर कई प्रकार के डेटा का उपयोग किया जाता है, जिनमें शामिल हैं:

सेंसर डेटा: तापमान, दबाव, कंपन, तेल की गुणवत्ता और अन्य महत्वपूर्ण मापदंडों की निगरानी करने वाले सेंसर से रीयल-टाइम डेटा। उदाहरण के लिए, घूमने वाले उपकरणों पर कंपन सेंसर असंतुलन या बेयरिंग घिसाव का पता लगा सकते हैं।
ऐतिहासिक रखरखाव रिकॉर्ड: पिछली रखरखाव गतिविधियों पर डेटा, जिसमें मरम्मत, प्रतिस्थापन और निरीक्षण शामिल हैं।
परिचालन डेटा: उपकरण के उपयोग पर डेटा, जैसे रन टाइम, लोड और परिचालन स्थितियां।
पर्यावरणीय डेटा: पर्यावरणीय कारकों पर डेटा, जैसे तापमान, आर्द्रता और मौसम की स्थिति।
निरीक्षण डेटा: दृश्य निरीक्षण के दौरान एकत्र किया गया डेटा, जिसमें फोटो, वीडियो और नोट्स शामिल हैं।
SCADA डेटा: पर्यवेक्षी नियंत्रण और डेटा अधिग्रहण डेटा, जिसे अक्सर औद्योगिक सेटिंग्स में उपकरणों की निगरानी और नियंत्रण के लिए उपयोग किया जाता है।

सामान्य भविष्य कहनेवाला रखरखाव तकनीकें

भविष्य कहनेवाला रखरखाव में कई तकनीकों का उपयोग किया जाता है, जिनमें शामिल हैं:

कंपन विश्लेषण: घूमने वाले उपकरणों में असंतुलन, गलत संरेखण और बेयरिंग घिसाव का पता लगाने के लिए कंपन पैटर्न का विश्लेषण करना।
तेल विश्लेषण: इंजनों और गियरबॉक्स में संभावित समस्याओं का संकेत देने वाले संदूषकों, घिसाव कणों और चिपचिपाहट में परिवर्तन का पता लगाने के लिए तेल के नमूनों का विश्लेषण करना।
थर्मोग्राफी: संभावित विद्युत दोषों या यांत्रिक समस्याओं का संकेत देने वाले हॉटस्पॉट का पता लगाने के लिए इन्फ्रारेड कैमरों का उपयोग करना।
अल्ट्रासोनिक परीक्षण: उपकरणों में दरारें, लीक और अन्य दोषों का पता लगाने के लिए अल्ट्रासाउंड का उपयोग करना।
ध्वनिक उत्सर्जन: सामग्रियों में सूक्ष्म दरारों और दोषों का पता लगाने के लिए ध्वनिक संकेतों की निगरानी करना।
मोटर करंट विश्लेषण: वाइंडिंग दोषों, रोटर समस्याओं और अन्य विद्युत समस्याओं का पता लगाने के लिए मोटरों द्वारा खींचे गए विद्युत प्रवाह का विश्लेषण करना।

भविष्य कहनेवाला एनालिटिक्स लागू करना: चुनौतियां और विचार

हालांकि भविष्य कहनेवाला एनालिटिक्स महत्वपूर्ण लाभ प्रदान करता है, इसके कार्यान्वयन में कई चुनौतियां आ सकती हैं:

डेटा गुणवत्ता: भविष्य कहनेवाला मॉडल उतने ही अच्छे होते हैं जितने अच्छे डेटा पर उन्हें प्रशिक्षित किया जाता है। PdM की सफलता के लिए डेटा सटीकता, पूर्णता और निरंतरता सुनिश्चित करना महत्वपूर्ण है। असंगत सेंसर रीडिंग या अधूरे रखरखाव लॉग गलत भविष्यवाणियों का कारण बन सकते हैं।
डेटा एकीकरण: सेंसर, रखरखाव प्रबंधन प्रणाली और परिचालन डेटाबेस जैसे विभिन्न स्रोतों से डेटा को एकीकृत करना जटिल हो सकता है और इसके लिए महत्वपूर्ण आईटी अवसंरचना निवेश की आवश्यकता होती है। विरासत प्रणालियों को आधुनिक एनालिटिक्स प्लेटफार्मों के साथ आसानी से एकीकृत नहीं किया जा सकता है।
विशेषज्ञता और कौशल: भविष्य कहनेवाला एनालिटिक्स समाधानों को लागू करने और बनाए रखने के लिए डेटा विज्ञान, मशीन लर्निंग और विश्वसनीयता इंजीनियरिंग में विशेष विशेषज्ञता की आवश्यकता होती है। संगठनों को प्रशिक्षण में निवेश करने या कुशल पेशेवरों को नियुक्त करने की आवश्यकता हो सकती है।
लागत: भविष्य कहनेवाला एनालिटिक्स को लागू करना महंगा हो सकता है, जिसमें सेंसर, सॉफ्टवेयर, हार्डवेयर और कर्मियों में निवेश की आवश्यकता होती है। निवेश को सही ठहराने के लिए एक संपूर्ण लागत-लाभ विश्लेषण आवश्यक है।
परिवर्तन प्रबंधन: भविष्य कहनेवाला रखरखाव को लागू करने के लिए मानसिकता और संस्कृति में बदलाव की आवश्यकता होती है, क्योंकि रखरखाव टीमों को डेटा-संचालित निर्णय लेने को अपनाने की आवश्यकता होती है। परिवर्तन का प्रतिरोध PdM को अपनाने में बाधा बन सकता है।
मापनीयता: बड़ी संख्या में संपत्तियों और उपकरणों को कवर करने के लिए भविष्य कहनेवाला एनालिटिक्स समाधानों को मापना चुनौतीपूर्ण हो सकता है, जिसके लिए एक मजबूत और स्केलेबल आईटी अवसंरचना की आवश्यकता होती है।
सुरक्षा: संवेदनशील डेटा को अनधिकृत पहुंच और साइबर खतरों से बचाना महत्वपूर्ण है, खासकर जब IoT उपकरणों और क्लाउड-आधारित एनालिटिक्स प्लेटफार्मों के साथ काम कर रहे हों।

इन चुनौतियों से पार पाने के लिए, संगठनों को चाहिए:

छोटी शुरुआत करें: PdM के मूल्य को प्रदर्शित करने और आंतरिक विशेषज्ञता बनाने के लिए एक महत्वपूर्ण संपत्ति या उपकरण प्रकार पर ध्यान केंद्रित करते हुए एक पायलट परियोजना से शुरुआत करें।
डेटा गुणवत्ता पर ध्यान दें: डेटा सटीकता, पूर्णता और निरंतरता सुनिश्चित करने के लिए डेटा शासन और डेटा गुणवत्ता पहलों में निवेश करें।
सही तकनीक चुनें: ऐसे भविष्य कहनेवाला एनालिटिक्स प्लेटफॉर्म और टूल चुनें जो मौजूदा आईटी अवसंरचना के अनुकूल हों और विशिष्ट व्यावसायिक आवश्यकताओं को पूरा करते हों।
एक क्रॉस-फंक्शनल टीम बनाएं: PdM के कार्यान्वयन को चलाने के लिए डेटा विज्ञान, मशीन लर्निंग, विश्वसनीयता इंजीनियरिंग और आईटी में विशेषज्ञता वाली एक टीम को इकट्ठा करें।
परिवर्तन प्रबंधन को अपनाएं: रखरखाव टीमों को PdM के लाभों के बारे में बताएं और उन्हें नई तकनीक को अपनाने के लिए आवश्यक प्रशिक्षण और सहायता प्रदान करें।
लगातार निगरानी और सुधार करें: भविष्य कहनेवाला मॉडल के प्रदर्शन की लगातार निगरानी करें और नया डेटा उपलब्ध होने पर उन्हें परिष्कृत करें।

विभिन्न उद्योगों में भविष्य कहनेवाला रखरखाव के उदाहरण

भविष्य कहनेवाला रखरखाव विभिन्न उद्योगों में अपनाया जा रहा है, जो महत्वपूर्ण लाभ प्रदान कर रहा है:

विनिर्माण: डाउनटाइम को कम करने और उत्पादन उत्पादन को अनुकूलित करने के लिए उत्पादन लाइनों में उपकरण विफलताओं की भविष्यवाणी करना। उदाहरण के लिए, बेयरिंग विफलताओं की भविष्यवाणी करने के लिए कंपन विसंगतियों के लिए सीएनसी मशीनों की निगरानी करना।
ऊर्जा: ऊर्जा उत्पादन को अधिकतम करने और रखरखाव लागत को कम करने के लिए पवन टरबाइन, सौर पैनल और बिजली संयंत्रों के स्वास्थ्य की निगरानी करना। ट्रांसफार्मर तेल का भविष्य कहनेवाला विश्लेषण विनाशकारी विफलताओं को रोक सकता है।
परिवहन: सुरक्षा और विश्वसनीयता सुनिश्चित करने के लिए विमान, ट्रेनों और वाहनों में उपकरण विफलताओं की भविष्यवाणी करना। एयरलाइंस इंजन स्वास्थ्य निगरानी प्रणालियों का उपयोग करती हैं ताकि उड़ान में विफलताओं से पहले संभावित समस्याओं का पता लगाया जा सके।
स्वास्थ्य सेवा: एमआरआई मशीनों और सीटी स्कैनर जैसे चिकित्सा उपकरणों की निगरानी करना ताकि उनकी उपलब्धता और विश्वसनीयता सुनिश्चित हो सके।
तेल और गैस: डाउनटाइम को कम करने और पर्यावरणीय आपदाओं को रोकने के लिए तेल रिग और रिफाइनरियों में उपकरण विफलताओं की भविष्यवाणी करना।
खनन: उत्खनन और ट्रकों जैसे भारी उपकरणों की निगरानी करना ताकि उनके जीवनकाल को बढ़ाया जा सके और रखरखाव लागत को कम किया जा सके।
जल उपचार: स्वच्छ पानी की निरंतर आपूर्ति सुनिश्चित करने के लिए जल उपचार संयंत्रों में पंप और अन्य उपकरणों की निगरानी करना।

भविष्य कहनेवाला रखरखाव का भविष्य

भविष्य कहनेवाला रखरखाव का भविष्य उज्ज्वल है, जिसमें कई उभरते रुझान इसके विकास को आकार दे रहे हैं:

IoT को अधिक अपनाना: IoT उपकरणों और सेंसरों का प्रसार भविष्य कहनेवाला एनालिटिक्स के लिए डेटा का खजाना प्रदान कर रहा है, जो अधिक सटीक और विश्वसनीय भविष्यवाणियों को सक्षम करता है।
मशीन लर्निंग में प्रगति: नए मशीन लर्निंग एल्गोरिदम विकसित किए जा रहे हैं जो जटिल डेटा को संभाल सकते हैं और भविष्य कहनेवाला मॉडल की सटीकता में सुधार कर सकते हैं।
एज कंप्यूटिंग: नेटवर्क के किनारे पर, स्रोत के करीब डेटा को संसाधित करना, विलंबता को कम कर रहा है और भविष्य कहनेवाला एनालिटिक्स की गति में सुधार कर रहा है।
क्लाउड-आधारित समाधान: क्लाउड-आधारित भविष्य कहनेवाला एनालिटिक्स प्लेटफॉर्म PdM को सभी आकार के संगठनों के लिए अधिक सुलभ और किफायती बना रहे हैं।
संवर्धित वास्तविकता (AR): AR का उपयोग रखरखाव तकनीशियनों को मरम्मत और निरीक्षण के माध्यम से मार्गदर्शन करने, उनकी दक्षता और सटीकता में सुधार करने के लिए किया जा रहा है।
डिजिटल ट्विन्स: भौतिक संपत्तियों की डिजिटल प्रतिकृतियां बनाना प्रदर्शन को अनुकूलित करने और विफलताओं की भविष्यवाणी करने के लिए सिमुलेशन और भविष्य कहनेवाला विश्लेषण की अनुमति देता है।

भविष्य कहनेवाला रखरखाव को लागू करने के लिए कार्रवाई योग्य अंतर्दृष्टि

यहां कुछ कार्रवाई योग्य अंतर्दृष्टि दी गई हैं जो संगठनों को भविष्य कहनेवाला रखरखाव को सफलतापूर्वक लागू करने में मदद कर सकती हैं:

स्पष्ट उद्देश्य परिभाषित करें: अपने भविष्य कहनेवाला रखरखाव कार्यक्रम के लक्ष्यों को स्पष्ट रूप से परिभाषित करें, जैसे डाउनटाइम कम करना, रखरखाव लागत को अनुकूलित करना, या संपत्ति के जीवनकाल को बढ़ाना।
महत्वपूर्ण संपत्तियों की पहचान करें: उन संपत्तियों पर ध्यान केंद्रित करें जो आपके संचालन के लिए सबसे महत्वपूर्ण हैं और जिनमें विफलता की उच्चतम क्षमता है।
उच्च-गुणवत्ता वाला डेटा एकत्र करें: सुनिश्चित करें कि आप विभिन्न स्रोतों से सटीक, पूर्ण और सुसंगत डेटा एकत्र कर रहे हैं।
सही तकनीक चुनें: ऐसे भविष्य कहनेवाला एनालिटिक्स प्लेटफॉर्म और टूल चुनें जो आपके मौजूदा आईटी अवसंरचना के अनुकूल हों और आपकी विशिष्ट व्यावसायिक आवश्यकताओं को पूरा करते हों।
एक कुशल टीम बनाएं: डेटा विज्ञान, मशीन लर्निंग, विश्वसनीयता इंजीनियरिंग और आईटी में विशेषज्ञता वाली एक टीम को इकट्ठा करें।
एक डेटा-संचालित संस्कृति को अपनाएं: एक ऐसी संस्कृति को बढ़ावा दें जो डेटा-संचालित निर्णय लेने को महत्व देती है और रखरखाव टीमों और डेटा वैज्ञानिकों के बीच सहयोग को प्रोत्साहित करती है।
छोटी शुरुआत करें और धीरे-धीरे विस्तार करें: एक पायलट परियोजना से शुरुआत करें और अनुभव और आत्मविश्वास प्राप्त करने के साथ धीरे-धीरे अपने भविष्य कहनेवाला रखरखाव कार्यक्रम का विस्तार करें।
लगातार निगरानी और सुधार करें: अपने भविष्य कहनेवाला मॉडल के प्रदर्शन की लगातार निगरानी करें और नया डेटा उपलब्ध होने पर उन्हें परिष्कृत करें।
सब कुछ दस्तावेज़ करें: अपने भविष्य कहनेवाला रखरखाव कार्यक्रम का संपूर्ण दस्तावेज़ीकरण बनाए रखें, जिसमें डेटा स्रोत, मॉडल और परिणाम शामिल हैं।
विशेषज्ञ की सलाह लें: उन सलाहकारों या विक्रेताओं से विशेषज्ञ की सलाह लेने में संकोच न करें जिन्हें भविष्य कहनेवाला रखरखाव समाधान लागू करने का अनुभव है।

निष्कर्ष

भविष्य कहनेवाला एनालिटिक्स रखरखाव शेड्यूलिंग को बदल रहा है, जिससे संगठन डाउनटाइम कम कर सकते हैं, लागत का अनुकूलन कर सकते हैं और संपत्ति के प्रदर्शन में सुधार कर सकते हैं। डेटा-संचालित निर्णय लेने को अपनाकर और सही तकनीक और विशेषज्ञता में निवेश करके, दुनिया भर के व्यवसाय भविष्य कहनेवाला रखरखाव की पूरी क्षमता को अनलॉक कर सकते हैं और आज के गतिशील वैश्विक बाजार में प्रतिस्पर्धात्मक बढ़त हासिल कर सकते हैं।