예측 유지 관리 개념 증명을 실행하는 방법

이 블로그에서는 성공적인 PoC와 실패한 PoC에서 배운 몇 가지 교훈을 공유합니다. 모든 PoC가 확장이라는 최종 목표를 달성했다고 말하고 싶지만 동일한 실수를 피하는 데 도움이 되도록 지금 공유할 수 있는 귀중한 통찰력을 무시하는 것입니다.

소개

AI 및 분석은 뜨거운 주제이며 거의 모든 공급업체는 예측 분석 플랫폼으로 예측 유지 관리(PdM)를 "수행"할 수 있다고 주장합니다. 그러나 Predictive Maintenance 소프트웨어 공급업체와의 관계는 일반적으로 길고 많은 신뢰가 필요합니다. 시장에 많은 양의 잡음이 있으므로 잠재적인 공급업체를 선택하는 연습을 수행하는 것이 좋습니다. 의사를 선택할 때와 마찬가지로 공급업체가 자신이 할 수 있는 일을 할 수 있는지 확인해야 합니다.

조직이 올바른 공급업체를 선택할 뿐만 아니라 조직 자체가 다음을 보장할 수 있도록 충분히 준비되어 있는지 확인하기 위해 연습을 실행하는 것이 합리적입니다. PdM 프로젝트는 성공하는 데 필요한 모든 것을 갖추고 있으며 제공되는 이점을 활용하기 위해 변경 및 적응할 수 있습니다. PdM 개념 증명(PoC)이 올바른 방식으로 수행된다면 이를 보장하는 데 도움이 될 수 있습니다.

경험상 많은 기업이 원하는 결과를 얻기 전에 여러 PdM PoC를 시도하고 실패했습니다. 일부 고객은 기대한 것을 달성하기 전에 세 가지 다른 솔루션을 시도했습니다. 실패로부터 배운 교훈은 종종 벤더에게 전적으로 잘못이 있는 것이 아니라 문제가 실제로 내부에 있다는 것이었습니다. 내부적으로 변화하고 성공을 달성하기 위해 계속해서 자신감을 갖게 된 것은 다른 산업 프로젝트에서의 성공에 대한 그들의 인식뿐이었습니다.

예측 분석 ≠ 예측 유지보수

핵심적이고 일반적인 오해를 해결하는 것이 중요합니다. 예측 분석 도구는 PdM 프로그램의 일부로 사용할 수 있지만 예측 분석과 PdM은 같은 것이 아닙니다.

데이터 과학자는 머신 데이터로 작업하고 이상 징후와 추세를 식별하고 몇 가지 설득력 있는 스크린샷을 생성할 수 있습니다. 그러나 그러한 것들이 기계의 건강에 어떤 의미가 있는지 깊이 이해하고 이 새로운 정보로 어떤 유지보수 전략을 채택할지에 대해 심도 있는 논의를 할 수 있는 것은 완전히 다른 문제입니다. 순수 데이터 과학자는 일반적으로 유지 관리 엔지니어로 활동하는 데 필요한 경험과 지식이 부족합니다. 결과적으로 그들이 고안한 맞춤형 알고리즘은 종종 실제 산업 조건에서 제대로 작동하지 않습니다.

예측 유지 관리보다 예측 분석에 더 익숙한 공급업체 발견

특수 기계에는 특별하고 고유한 고장 모드가 있을 수 있지만 모터, 기어박스 및 로봇과 같은 가장 일반적인 기계에서 고장 모드와 이를 감지하는 데 필요한 정보의 종류는 상태 모니터링 관점에서 매우 잘 이해됩니다. 실패는 종종 "그 자체로"입니다. 따라서 공급업체가 기계 오류 모드에 대한 기본적인 질문을 하고 모든 것을 정의하도록 요청하는 경우 상태 모니터링 또는 기계 유지보수에 대한 배경 지식이 없고 그들이 무엇을 하는지도 모르는 것이 분명합니다. 하고 있어. 성공 가능성은 매우 낮습니다.

초기 단계에서 모든 것에 레이블을 지정하도록 요청하고 유지 관리 로그에 표시된 내용을 이해하고 상관 관계를 파악할 수 없다는 것은 맞춤형 모델링 접근 방식을 취할 공급업체와 거래하고 있음을 의미할 수 있습니다. 이것은 최대 수십 대의 시스템에 대해 매우 좋은 결과를 얻을 수 있지만 그 이상에 대해서는 확장성과 비용으로 어려움을 겪을 것입니다.

유지 관리는 궁극적인 실제 '실습' 분야이며 데이터 분석은 이론과 고급 수학의 적용에 기반을 두고 있습니다. PoC는 PdM을 통해 측정 가능한 비즈니스 이점을 제공하기 위해 이 두 세계가 수렴되는 지점이어야 합니다.

올바른 PdM 공급업체를 찾는 것은 어렵습니다. 그들은 유지보수 관행, 기계 및 달성하고자 하는 비즈니스 결과를 이해해야 하며 이를 달성하기 위해 최선을 다해야 합니다. 올바른 이론과 수학의 적용을 통해 이를 수행해야 하며, 경제적으로나 조직적으로 확장 가능한 방식으로 수행해야 합니다.

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