원격에서 예측 유지보수까지:IoT가 전통적인 M2M 개념을 개선하는 방법

원격 유지 관리 서비스는 공간적으로 분산된 기계 및 장비를 유지 관리하기 위해 제조 업계에서 수년 동안 사용되어 왔습니다. 전용 회선을 사용하여 서비스 엔지니어는 기계에 연결하고 제어 시스템에 액세스할 수 있습니다. 사용 가능한 전송 모드 및 액세스 권한에 따라 엔지니어는 현장 기계 작업자에게 수동 지원을 제공하거나 시스템을 능동적으로 제어할 수도 있습니다. 이점은 분명합니다. 원격 유지 관리를 통해 출장 및 인건비를 절감하는 동시에 더 빠른 응답 시간을 제공하여 고객 서비스를 개선할 수 있습니다.

이러한 최근 수요 급증으로 인해 산업 응용 프로그램을 위한 원격 유지 관리 소프트웨어의 가용성이 급증했습니다. 그러나 이러한 프로그램 중 상당수는 필요한 유연성과 "지능"이 부족합니다. 일반적으로 각 활성 시스템에 대해 별도의 PC 또는 데스크탑 환경을 설정해야 합니다. 또한 응용 프로그램은 일반적으로 기존 시스템 환경에 통합되지 않으므로 수집한 데이터를 수동으로 입력하거나 USB 스틱에서 복사하지 않는 한 이러한 시스템에 통합할 수 없습니다. 그러나 기술이 이미 이러한 문제를 해결하는 데 필요한 모든 것을 제공하므로 이러한 문제가 존재할 필요는 없습니다.

IT 기반 유지 관리를 새로운 차원으로 끌어올리기

최신 M2M 소프트웨어는 가상 네트워크에서 무제한의 시스템을 연결, 관리 및 제어할 수 있는 가능성을 제공하므로 격리된 로컬 컴퓨터 및 1:1 연결의 단단한 구조를 대체합니다. 이러한 방식으로 서비스 엔지니어는 모든 기계에 대한 개요를 갖고 단일 액세스 지점에서 원격으로 운영 프로세스에 대한 조치를 취할 수 있습니다. 이는 큰 이점을 제공하지만 제조업체가 실제로 이익을 얻는 것은 모든 머신 데이터의 가용성입니다.

"예측 유지보수는 기계 운영자가 계획되지 않은 가동 중지 시간을 줄여 비용을 절감하는 데 도움이 될 것이며 기계 제조업체도 비즈니스를 개선할 수 있게 될 것입니다."

사용 데이터 집계 및 분석

Analysys Mason의 객원 저자이자 수석 분석가인 Steve Hilton이 자신의 게시물에서 설명했듯이 우리는 M2M 세계에서 사용 데이터를 집계하고 분석하는 데 가치가 있는 사물 인터넷(IoT)으로 전환하고 있습니다. 기계 유지보수의 맥락에서, 오작동을 예측하기 위해 기계 데이터를 분석하는 것의 가치를 보게 될 것입니다. 자산 오류가 발생하기 전에 식별할 수 있기 때문에 기업은 사전에 시정 조치를 취하고 기계 가동 시간을 늘릴 수 있습니다. 예측 유지보수 솔루션은 사용 데이터 분석을 기반으로 하기 때문에 제조업체가 사용 데이터와 상관 관계에 있는 이상 현상에 대한 더 많은 통찰력을 얻으면서 시간이 지남에 따라 더욱 강력해집니다.

예측 유지보수

예측 유지보수는 기계 운영자가 계획되지 않은 다운타임을 줄여 비용을 절감하는 데 도움이 되지만 기계 제조업체는 비즈니스를 개선할 수 있습니다 또한. 예를 들어, 기계 고장에 대해 알면 제조업체는 보장된 가동 시간을 기반으로 새로운 유지 관리 서비스를 계획 및 제공하거나 실제로 필요할 때만 예비 부품을 재고로 보유함으로써 창고 비용을 최적화할 수 있습니다. 또한 제품 품질을 높이고 출시 주기를 단축하는 데 도움이 됩니다.

예측 유지보수는 데이터의 지능적인 사용이 기존 개념에 가치를 더하는 제조 산업의 한 예일 뿐입니다. 마찬가지로 IoT는 생산 또는 물류 프로세스를 최적화하는 데 새로운 가능성을 제공할 것입니다.