Predictive Analytics는 제조 분야에서 작업하는 유지 관리 팀을 어떻게 지원할 수 있습니까?

제조업은 최고 성능, 운영 효율성 및 품질 목표를 의제의 최우선 순위에 두는 산업이었습니다. 데이터와 산업용 사물 인터넷(IIoT)을 활용하면 이러한 목표를 지원할 수 있습니다. 제조업체가 이제 예측 분석을 활용하여 디지털 혁신 여정을 가속화함에 따라 실행 속도가 더 빠른 또 다른 디지털 기회가 생각보다 가까울 수 있습니다.

Senseye에서는 스마트 공장의 부상을 직접 목격합니다. 제조업체는 예측 분석 솔루션을 통해 데이터를 더욱 많이 활용하고 있습니다. 기계, 유지 관리 시스템 또는 IIoT에서 직접 다양한 기존 소스의 데이터를 결합하여 생산 프로세스를 보다 효율적이고 민첩하며 응답성이 좋게 만듭니다.

예측 분석은 또 다른 기업 목표인 예측 유지 관리를 지원합니다. 이 관행은 엔지니어가 조사하고 취해야 할 최선의 조치를 결정하는 데 필요한 모든 통찰력을 제공하는 동시에 다양한 소스에서 오는 데이터를 수집 및 분석하여 다가오는 자산 실패의 신호를 찾아내는 데 의존합니다.

예측 유지보수는 한때 시간과 비용이 많이 드는 작업이었습니다. 확장할 수 없었습니다. 상태 모니터링 전문가에게 의존하여 각 자산에서 판독값을 얻는 각 모니터링되는 기계에 맞게 사용자 정의된 소모적인 수동 연습이었습니다. 수집한 정보를 검토하여 오류 신호를 찾아냅니다. 규정에서 요구하는 중요한 자산에 적용되었습니다.

이제 Senseye PdM과 같은 전문 솔루션의 더 많은 사용을 통해 예측 유지 관리의 민주화를 확인하고 전 세계적으로 채택을 가속화하고 있습니다.

많은 대규모 제조업체에서 예측 분석으로 전환한다는 것은 단순히 데이터를 최대한 활용하면서 예측 유지 관리를 가능하게 하는 것을 의미합니다. 오늘날 제조업체의 약 2/3는 이미 생산 환경에서 방대한 양의 정보를 수집하고 있습니다. 너무 자주 이 데이터는 사일로에 남아 있으며 최대한의 잠재력을 발휘하지 못합니다.

따라서 예측 분석은 자연스러운 다음 단계로, 모든 제조업체의 디지털 혁신 여정에서 예측 유지 관리를 통해 효율성을 높이고 수익을 개선할 수 있습니다.

2014년부터 Senseye는 예측 분석을 통해 전 세계 Fortune 500대 기업을 지원하여 대규모 예측 유지 관리를 제공했습니다.

백서 "예측의 힘 활용" 에서 자세히 알아보십시오. 또는 ROI 계산기를 사용하여 어떤 이점을 얻을 수 있는지 확인하십시오.