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수년간 기업은 디지털 트랜스포메이션의 압력을 느껴왔으며, 많은 회사가 운영을 가상 환경으로 옮겨야만 하는 이 전례 없는 시기에 그 압력은 더욱 커졌습니다. 신종 코로나바이러스는 많은 기업이 초점을 전환하고, 기존 일정을 재고하고, 운영 방식을 재평가하도록 강요했습니다. 이 위기를 가장 잘 견뎌낸 기업은 비즈니스 디지털화를 우선시한 기업들, 특히 분석과 자동화에 투자한 기업들입니다. 그러나 AI는 여전히 많은 비즈니스 리더들에게 회색 지대로 남아 있습니다. 새로운 정상으로 나아가면서 데이터와 분석을 문제 해결에 더 쉽게 접근할 수 있

재고 목록 작성, 예방 유지보수(PM) 일정 구성, 예비 부품 재고 구축 같은 고영향 유지보수 작업들은 가장 중요한 항목에 초점을 맞출 때 훨씬 적은 노력으로 실행할 수 있습니다. 파레토 원칙은 명확한 로드맵을 줍니다: 유지보수 활동의 대부분을 주도하는 20% 설비를 식별하면 자원을 아끼면서 약 80% 이익을 얻을 수 있습니다. 실제 유지보수에서 파레토 효과는 전형적 80/20 분할을 초과하곤 합니다. 작업 명령 데이터 상세 분석은 자산의 작은 일부가 시정 작업과 가동 중단의 대부분을 차지함을 자주 드러냅니다. 이 통찰로 유지보수