Kontakta oss

Om Idus

Idus tillhandahåller plattformar som hjälper kommuner och företag att rapportera när olika komponenter och maskiner behöver förebyggande underhåll. I september 2022 inleddes arbetet med att bygga en API-brygga för att integrera deras Underhållssystem och system för AI-baserad tillståndsmonitorering. Denna integration är avgörande för att kunna erbjuda deras  kunderna tillståndsmonitorering som en integrerad del av underhållsprocesserna.

Bakgrund

I detta projekt har Lunicore arbetat med att integrera Idus underhållssystem med ett AI-baserat tillståndsmonitoreringssystem. Målet var att automatisera skapandet av arbetsorder för förebyggande underhåll när systemet identifierar avvikelser. Detta är en kritisk funktion för Idus kunder inom energi, processindustri, tillverkning, hamnar och fastigheter.

Projektet påbörjades i början av 2022 och fokuserade på att bygga integrationer som kräver kunskap inom back-end programmering, integration, JavaScript och API.

Syfte och Mål

Syftet med projektet var att hjälpa Idus att utforska och implementera AI-baserad tillståndsmonitorering. Målet var att skapa en effektiv integration mellan Idus underhållssystem och AI-systemet för att automatisera arbetsorderprocessen vid identifierade avvikelser.

Arbetsprocess

Projektets initiala kravspecifikation innefattade följande:

  1. Mappning av asset-identiteter: Hantera mappning mellan asset-identiteter i sensorprogramvaran och anläggningsregistret i underhållssystemet.
  2. Identifiering av avvikelser: Förstå när sensorprogramvaran identifierar en avvikelse som ska generera en arbetsorder.
  3. Hämta avvikelseinformation: Hämta information om avvikelsen från sensorprogramvaran.

Skapa arbetsorder: Anropa underhållssystemets REST-baserade API för att skapa arbetsorder och tilldela dem till rätt mottagare baserat på avvikelseinformationen.

Resultat

Projektet resulterade i följande lösningar:

  • Autogenererade meddelanden mellan Idus underhållssystem (on prem)  och system för tillståndsmonitorering: En lösning utvecklades för att hantera autogenererade meddelanden mellan Idus underhållssystem och tillståndsmonitoreringssystem vilket möjliggjorde snabb respons vid identifierade avvikelser.
  • Autogenererade meddelanden mellan Idus underhållssystem (Saas) och system för tillståndsmonitorering: En liknande lösning implementerades för Idus helt molnbaserade underhållssystem vilket säkerställde att båda plattformarna effektivt kunde kommunicera med systemet för tillståndsmonitorering..

Slutsats

Projektet har framgångsrikt uppnått sina initiala mål och lagt grunden för framtida förbättringar inom AI-baserad tillståndsmonitorering i Idus underhållssystem. Med dessa nya integrationer kan Idus kunder förvänta sig förbättrad driftseffektivitet och snabbare respons på underhållsbehov vilket är kritiskt för att upprätthålla hög produktivitet och minimera driftstopp.