تعمیر و نگهداری عموما یکی از بزرگترین سرفصلهای هزینه ای سازمانها می باشد که می توان با استفاده از پیاده سازی ساختار هوشمند در عملیات این بخش علاوه بر کاهش هزینه ها، نسبت به بهبود حراست از دارایی های فیزیکی گام موثری برداشت سامانه تعمیر و نگهداری هوشمند که بر اساس منطق RCM طراحی شده با ادغام علوم داده (Data Science) با مفاهیم صنعتی و به کمک مجموعه‌ای از الگوریتمها سعی در پیش بینی مدها و علل خرابی و تعیین زمان‌های تعمیر و نگهداری مناسب پیش از رفتن تجهیز به حالت خرابی یا غیرفعال دارد که با تکیه بر اصول بهینه سازی در انتخاب مناسب ترین قطعات جایگزین، ابزارآلات و ماشین آلات مختص تعمیر، نیروی انسانی متخصص و مناسب و نیز مدیریت زمان نقش محوری را در حصول نتیجه مطلوب که همان افزایش طول عمر مفید تجهیز و افزایش راندمان و بازدهی تجهیز می‌باشد بازی خواهد کرد.
- • کشف اولیه نابهنجاری ها و نواقص عملکردی مشهود در هر تجهیز
- • استفاده از الگوریتم های گوناگون (و قابل بسط) در کشف حالات و علل خرابی با قابلیت انتخاب توسط سامانه درصورت وجود برخی محدودیت ها
- • صدور دستورکارهای جامع شامل تمام پارامترهای موردنیاز جهت انجام صحیح عملیات تعمیر و نگهداری
- • مدیریت منابع مرتبط و دارای تنظیم پیشفرض برای مولفه های عملکردی سامانه
- • قابلیت بهینه سازی در انتخاب نیروی انسانی و تیم های کاری از نظر کمی، کیفی، تخصص، موقعیت مکانی و زمانی و مانند آن.
- • قابلیت بهینه سازی در انتخاب ابزارآلات و ماشین آلات متناسب با انبارها و امکانات موجود
- • قابلیت آلارم، لاگ گیری، گزارشگیری، نمایش نمودار و تیکتینگ برای خودسامانه و سایر سامانه‌های مرتبط