Abstract

NETHAMBA, L.  and  GROBBELAAR, S.. The development of an action priority matrix and technology roadmap for the implementation of data-driven and machine-learning-based predictive maintenance in the South African railway industry. S. Afr. J. Ind. Eng. [online]. 2023, vol.34, n.3, pp.318-335. ISSN 2224-7890.  https://doi.org/10.7166/34-3-2958.

In die verbetering van spoorweë vir die toekoms, is kunsmatige intelligensie en masjienleer geïdentifiseer as top-prioriteit tegnologiestelsels wat data-gedrewe metodes en voorspellende instandhouding moontlik maak. 'n Plaaslike opname wat semi-gestruktureerde onderhoude gebruik het, het getoon dat die spoorwegbedryf agterbly met die aanvaarding en implementering van datagedrewe- en masjienleermetodes vir voorspellende instandhouding. Daar is gevind dat insigte uit internasionale studies relevant is in Suid-Afrika. Ander implementeringshindernisse is in die sosio-ekonomiese en sosio-politieke gebiede van Suid-Afrika geïdentifiseer. 'n Aksieprioriteitmatriks en tegnologie-padkaart is ontwikkel om die Suid-Afrikaanse spoorwegbedryf te lei tot die implementering van datagedrewe- en masjienleer-gebaseerde voorspellende instandhouding. Die aksieprioriteitmatriks is ontwikkel deur 'n tweerondte Delphi-tegniek te gebruik om die prioritisering van die vereiste aktiwiteite te rangskik. Die navorsing het getoon hoe belangrik dit is om insigte uit beide internasionale studies en die plaaslike konteks in ag te neem wanneer tegnologiestelsels aangeneem en geïmplementeer word om besigheidsdoelwitte te verbeter.

        · abstract in English     · text in English     · English ( pdf )