지금이 선제적 운영으로 전환해야 하는 이유

장비 제조업체와 사용자는 IoT 및 센서 데이터를 분석하고 모델링하여 얻은 통찰력을 활용하여 사후 대응 작업에서 사전 예방 작업으로 전환하기를 원합니다.

새로운 연결 옵션과 결합된 장비 제조업체의 IoT 및 임베디드 스마트 센서의 빠른 채택은 풍부한 운영 데이터에 대한 쉬운 액세스를 제공합니다. 점점 더 많은 장비 제조업체와 사용자가 해당 데이터를 분석 및 모델링하여 얻은 통찰력을 활용하여 사후 대응 운영에서 사전 예방 운영으로 전환하기를 원하고 있습니다. 최근 RTInsights는 PTC의 디지털 혁신 솔루션 AI 및 분석 책임자인 Chris MacDonald와 만나 관심을 끄는 것이 무엇인지 알아보았습니다. 이 분야에서 기업이 직면한 과제와 성공에 기여하는 핵심 기술. 다음은 그 대화를 요약한 것입니다.

RTIInsights:사전 예방적 운영에 대한 관심이 높아지고 있는 이유는 무엇이며 지금은 그 이유가 무엇입니까?

맥도날드: 서비스 및 애프터마켓은 현대 제조업의 중요한 측면이 되고 있습니다. 고객은 더 큰 가치를 요구하고 있으며 제조업체는 장기적으로 긴밀한 고객 관계가 더 수익성이 높고 지속 가능하다는 것을 인식하고 있습니다. 그렇지 않은 경우 최소한 고객이 일관된 수익을 창출하기 위해 돌아오도록 하는 방법입니다.

계속해서 짜내는 제품에 마진이 있습니다. 회사와 경영진은 더 큰 가치를 제공하고, 더 긴밀한 고객 관계를 구축하고, 고객 운영에 더 깊이 솔루션을 임베드할 기회를 제공하고, 핵심 오퍼링과 관련된 추가 제품 및 서비스를 제공함으로써 마진 압박을 상쇄할 수 있는 장소로 서비스를 찾고 있습니다.

많은 제조업체의 문제는 서비스와 애프터마켓 비즈니스의 대부분이 전통적으로 제3자에게 맡겨져 정확히 같은 방식으로 일을 하지 않거나 지침을 따르지 않을 수 있다는 점입니다. 주도적으로 나아가는 것은 통제력을 되찾기 위한 것입니다. 실제로 최소한 가시성을 되찾고 작업을 표준화할 수 있는 일정 수준의 제어가 가능합니다.

신제품 판매의 2.5배의 마진을 가질 수 있는 서비스를 받고 많은 제조업체가 애프터마켓에서 전체 이익의 40~50%를 창출하는 것을 본다면 제조업체가 사전 예방적 통찰력과 사전 예방적 운영으로 시작하는 이유를 쉽게 알 수 있습니다. 이를 통해 현장의 장비와 자산을 듣고 발견한 패턴에 따라 작동 동작을 조정할 수 있습니다. 사전 예방적 운영은 서비스 비즈니스의 수익성을 보호하는 방법도 제공합니다. 그런 다음 더 공격적인 SLA를 제공할 수 있습니다. 그렇게 하면 수익성 있는 비즈니스를 획득하고 장기적으로 유지할 가능성이 훨씬 높아집니다.

Insights:사전 예방적 접근 방식을 사용하면 어떤 이점이 있습니까?

맥도날드: 비유를 사용하겠습니다. 한발 물러서서 이러한 물리적 자산 또는 스마트한 연결된 제품에 대해 생각해 보겠습니다. 원격 측정 데이터와 잠재적으로 시스템의 서비스에 대한 기타 데이터가 있습니다. 들을 수 있는 것과 같습니다. 질문은 내가 무엇을 듣습니까? 시끄러운데 어떻게 중요한 것만 골라 듣나요?

예측적, 규범적 분석을 고려하지 않고 성능과 관련된 기능 및 통계적 중요성에 대해 생각하십시오. 배경 소음 속에서 어떤 음표가 조정되었는지 또는 조정되지 않았는지 명확하게 들을 수 있는 기능을 제공합니다.

물론, 당신은 항상 비명을들을 수 있습니다. 그러나 일반적으로 비명은 이미 일종의 위기에 처해 피해를 입은 누군가(또는 무언가)에게서 나옵니다. 따라서 반응적으로 문제를 처리합니다.

제대로 된 말을 들을 수 있다는 장점이 있습니다. 성능 패턴과 동작을 식별하여 무슨 일이 일어나고 있는지 진단할 수 있습니다. 고객은 원활한 운영을 기대합니다. 그들은 옳든 그르든 계획되지 않은 다운타임을 일으켰다고 생각하는 제조업체에 불이익을 주는 경향이 있습니다. 음정이 맞지 않는 소리를 들으면 장비나 고객이 비명을 지르기 전에 문제를 해결할 수 있습니다.

Analytics는 내가 말한 진단 통찰력을 제공합니다. 모범 사례 또는 환경에서 장비를 작동하거나 사용하는 방법에서 벗어나는 것을 찾아낼 수 있습니다. 이러한 분석을 기반으로 하는 사전 예방적 운영은 문제가 발생하기 전에 문제를 찾아냅니다.

연결된 제품을 사용하면 자산이 작동하는 환경에서 무슨 일이 일어나고 있는지 볼 수 있습니다. 분석, 특히 고급 분석을 사용하면 통계적으로 관련된 이상, 패턴 및 이벤트를 식별하기 위해 데이터를 처리할 수 있습니다. 그것은 궁극적으로 문제가 실제로 무엇인지에 대해 보다 객관적인 렌즈를 제공합니다.

서비스 효율성은 더 나은 계획 및 리소스 할당으로 향상될 수 있습니다. 제조업체가 고장 수리 또는 달력 기반 서비스 모델에서 전환하는 데 도움이 되는 예측 통찰력은 서비스 요청을 훨씬 더 효율적으로 만들어 전체 트럭 롤, 콜백 등과 같은 것을 줄일 수 있습니다.

연결된 제품이 없으면 기술자를 파견하여 트럭에 올바른 부품이 없거나 문제를 해결하는 데 필요한 전문 지식이 없는 경우에만 진단을 수행하는 경우가 많습니다. 고객이 작동 중단 시간을 겪고 있는 경우 수리가 지연됩니다. 실패를 방지하는 것이 중요합니다. 그러나 벨트 교체나 윤활과 같은 것보다 작업이나 작업에 대한 일상적인 유지 관리의 효율성도 마찬가지입니다. 많은 경우 기술적으로 필요하기 전에 일상적인 유지 관리를 수행하는 것이 더 효율적입니다. 그런 식으로 평범한 서비스 호출을 더 높은 가치의 터치포인트로 전환할 수 있습니다.

또한 올바른 분석을 가진 우수한 기술자는 찾아야 할 다른 문제가 무엇인지 알고 있습니다. 올바른 진단을 실행하여 문제를 신속하게 해결하고 추가 데이터 포인트를 수집하여 해당 환경의 장비에 대한 더 나은 통찰력을 제공할 수 있습니다.

이러한 원격 셀프 서비스 기능의 중요성은 특히 팬데믹 기간 동안 아무리 강조해도 지나치지 않습니다.

인사이트:아직 정기적으로 처방적 분석 및 유지 관리를 사용하고 있습니까? 아니면 아직 너무 이른 것 같습니까?

맥도날드: 예. 용도가 있습니다. 그러나 그것은 제조 작업과 관련이 있기보다는 기계 제작업체의 문제에 더 가까운 경향이 있습니다. 당사의 주요 분석 사용 사례 중 하나는 타이어 제조업체입니다. 타이어 건설 기계에는 다른 설정점이 있습니다. 어떤 식으로든 완료되지 않으면 재작업이나 스크랩으로 이어지며 결국 돈을 잃고 궁극적으로 매출 손실로 이어집니다.

처방적 분석의 전체 개념은 데이터를 사용할 수 있고 자신의 데이터를 알고 있었기 때문에 형성되었습니다. 그들은 그것을 예측 렌즈의 운영 결과와 연결할 수 있습니다. 그들은 그 결과로 이어지는 단계가 일어나기 전에 무슨 일이 일어날지 압니다. 그러나 그들에게도 레버가 있었습니다. 기계 제작업체 컨텍스트에서 설정값은 데이터의 실제 레버 또는 레버입니다. 최적화 실행을 시작하고 특정 문제를 방지하기 위해 다른 설정점을 처방할 수 있습니다. 이는 수억 달러의 ROI에 해당하는 사용 사례입니다.

RTIInsights:여기에서 ROI에 대해 이야기하고 있습니까?

맥도날드: 특히 운영 관점에서 보면 절대적으로 그렇습니다. 나를 타이어 제조 기계 또는 제조 작업에 사용되는 기타 장비의 제조업체라고 다시 생각해 보십시오. 내 고객은 장비를 더 잘 활용하기 위해 작업 방식을 변경해야 합니다. 그런 다음 나는 속으로 생각하기 시작합니다. 잠시만요. 내 엔지니어링 사양이 장기간 사용을 기반으로 개발되지 않았거나 올바른 조건을 시뮬레이션하지 못했을 수도 있습니다. 설정점은 예상보다 더 역동적입니다.

여기에서 다음과 같이 말하기 시작합니다. 아마도 이러한 설정점에 대한 분석을 시작하고 최종 고객에게 애플리케이션을 제공해야 할 것입니다. 내 장비가 운영상의 가치나 문제를 어떻게 제공할 것인지에 대한 통찰력이 있다면 서비스로서라도 이러한 통찰력을 제공하여 운영 결과가 충족되도록 할 수 있습니다.

RTIInsights:이제 성공을 위해 필요한 기본 기술은 무엇입니까?

맥도날드: 중요한 기술은 물론 연결성입니다. 자산이 어디에 있는지 상황을 파악하고 데이터 측면에서 물리적 환경을 알릴 수 있는 기능을 제공합니다. righttechnology를 사용하면 컨텍스트와 관련하여 데이터를 모델링할 수 있습니다.

그러나 중요한 다른 많은 기술도 있습니다. 센서에 대한 에지 연결과 관련된 시스템 통합이 있습니다. 전반적인 사전 예방 노력의 일부가 될 수 있는 다른 시스템 또는 서비스 시스템도 있습니다. 시스템 통합을 단순화하는 기능과 도구를 더 많이 제공할수록 더 좋습니다.

원격 모니터링은 시작하는 곳입니다. 내가 말했듯이, 듣기 시작하기 전에 적어도 들을 수 있어야 합니다.

증강 원격 지원, 증강 3D 작업 지침 및 증강 전문가 캡처가 중요하다고 생각합니다. 서비스, ​​부품 관리 및 워크플로 관리와 같은 항목은 분석에서 통찰력을 얻을 수 있습니다. 통계 계산 및 기계 학습을 통해 더 쉽게 사용할 수 있습니다.

자동화된 기계 학습을 통해 데이터를 나타내는 모델을 생성하고 보다 빠르게 조정할 수 있습니다. 이것은 더 나은 예측과 결과를 얻는 데 도움이 됩니다. 그리고 이 모든 것이 일반 분석을 통해 개선되어야 합니다.

또한 애플리케이션 개발 플랫폼이 필요합니다. 이러한 사전 예방적 운영 사용 사례에는 많은 것이 포함됩니다. 가장 중요한 기능은 특히 예측을 위한 모델을 구축하는 기계 학습과 같은 고급 분석 기술을 사용하여 데이터를 연결, 저장 및 이해하는 능력입니다.

이것은 당신이 무엇이든 켜기 전에 잠들어야 합니다. 이러한 모델에 데이터를 가져오려면 실시간 시스템과 애플리케이션이 있어야 합니다. 예측을 수행하고 이를 통해 무언가를 수행할 수 있는 시스템과 애플리케이션이 있어야 합니다.

통찰력과 비즈니스 가치의 상승 스파이럴은 엄청납니다. 유비쿼터스 연결이 없으면 사전 예방적 운영 이니셔티브를 파일럿 규모 이상으로 확장하는 것이 불가능합니다. 데이터를 추출하기 위해 일관되지 않은 수동 방법에 의존하는 것은 점점 더 실현 가능하지 않게 됩니다.

마찬가지로 유용한 통찰력을 제공하려면 프로세스의 모든 단계에서 다양한 분석 기술을 사용할 수 있어야 합니다. 제조업체는 현장의 장비에 센서를 추가하고 원격으로 장비에 연결하는 것으로 시작할 수 있습니다. 그들은 장비에 잠재적인 문제가 있을 수 있음을 조사하도록 운영자, 원격 기술자, 서비스 조직에 경고하는 임계값을 설정하기 시작합니다.

이러한 임계값은 추가적인 통찰력과 함께 정상적인 사용 및 운영 패턴에 대한 이해를 고려하는 롤링 평균 및 벤치마크와 같은 상황으로 발전할 수 있습니다. 플래그가 지정된 조사는 기계 학습 알고리즘에 제공될 수 있습니다. 잠재적으로 인과 관계가 있는 패턴을 찾아내고 풍부한 자동화 진단을 생성할 수 있습니다. 그런 다음 예측과 처방을 시작할 수 있습니다. 비즈니스 및 운영 프로세스를 처음부터 다시 생각할 수 있는 기회를 제공합니다. 서비스 운영을 혁신하는 기본 방법이라고 생각합니다.

RTIInsights:이러한 기술을 사용할 때 어떤 어려움이 있으며 PTC가 어떻게 도움이 됩니까?

맥도날드: 기본적으로 초기 시작점인 연결성은 사전 예방적 운영을 가능하게 하는 데 어려움이 될 수 있습니다. 한 제조업체와 전체 고객 기반에서 이러한 장치가 다른 조건에서 작동할 가능성이 있다는 것을 알고 있는 다른 장치 및 유사한 장치의 다른 버전에 연결해야 합니다. 데이터 측정 및 기술 연결 프로토콜은 궁극적으로 다를 것입니다. PTC는 에지에서 클라우드로 통합된 계층 구조를 지원하는 기능을 제공하여 디지털 자산을 보다 쉽게 ​​정의하고 반복할 수 있도록 지원합니다.

제조업체는 고객의 운영 환경에 대한 제한된 데이터를 보유해야 하는 고유한 문제에 직면해 있습니다. 따라서 판매 및 서비스하는 연결된 장비 외부에 데이터가 있는 경우는 거의 없습니다. 즉, 레이블이 지정된 데이터가 항상 있는 것은 아닙니다. 그리고 결과가 작업의 일부가 될 수 있기 때문에 레이블 결과 데이터에 대해 특히 생각해야 합니다.

그들은 변칙 탐지 및 통계 모니터링과 같은 다른 기술을 사용해야 할 수도 있습니다. 이는 예측 통찰력이 가능하기 전에 좋은 디딤돌입니다. 이것은 상황이나 장애 모드가 명확하게 저장되고 지속되지 않는 경우에 특히 그렇습니다.

마지막으로, 사전 예방적 운영은 워크플로 및 기타 시스템을 시작하는 시각화를 경고하는 것이든 예측 통찰력 또는 통찰력에 대해 다른 조치를 취하기 위해 서로 다른 시스템에 통합해야 합니다. 사용 중인 플랫폼 및 소프트웨어 운영 내에서 워크플로 도구 및 API 통합을 갖는 것이 절대적으로 중요하며 찾아야 할 사항입니다.

이 모든 것의 핵심 중 하나는 궁극적으로 디지털 혁신을 위해서는 헌신적인 노력이 필요하다는 사실을 깨닫는 것입니다. 협력과 배우고 반복하려는 의지가 필요합니다. 기술을 구현하는 것은 힘든 작업이기 때문에 이러한 기반을 구축해야 합니다.

유목민이 있습니다. 성공의 열쇠는 기술 그 이상입니다. 프로젝트는 그 포괄적인 비전에 맞춰져야 합니다. 공통 데이터 정의에 동의해야 하는 다양한 이해 관계자가 있습니다. 협력할 방법을 찾아야 하는 엔지니어, 설계자, 데이터 과학자 및 운영자가 있습니다. 그들은 전통적으로 매우 별개의 우주에 존재했습니다. 그들은 이해하고 통찰력을 얻기 위해 협력하고 노력을 반복해야 합니다. 데이터가 영향을 미치고자 하는 실제 프로세스에 어떤 영향을 미치는지 이해하려면 더 나은 조치를 취해야 합니다.

그들은 모두 이러한 데이터 기반 결정을 기꺼이 내려야 합니다. 그리고 성공을 위한 전제 조건으로 경영진의 리더십이 필요합니다. 비현실적인 기대를 가지고 불분명한 프로젝트를 던지는 리더는 실패할 위험이 있습니다. 비즈니스 목표에서 시작하여 디지털 혁신 비전으로 거슬러 올라가야 합니다. 전략의 구성 요소로 사용할 goodprojects를 식별하기 전에도 이 작업을 수행해야 합니다.

요컨대, 현대의 리더는 조직을 구성할 수 있을 만큼 명확하고 거기에 도달하기 위해 반복하는 방식에 대한 고유한 불확실성을 처리할 수 있을 만큼 유연해야 합니다. 균형을 완벽하게 맞추는 방법은 돌이켜보면 분명해 보이지만 앞으로 볼 때는 상당히 어려울 수 있는 것 중 하나입니다.

인사이트:사전 예방적 운영으로 전환하여 어떤 산업 및 애플리케이션이 가장 큰 이익을 얻을 수 있습니까?

맥도날드: 고객 운영에 중요한 장비를 제공하는 모든 제조업체는 혜택을 받을 수 있습니다. 가동 중지 시간이 중요한 상황입니다. 사전 예방적 운영은 최적화를 추진하는 데에도 광범위하게 적용할 수 있습니다. 그러나 비즈니스 사례는 매우 강력하며 가동 중지 시간이 중요하고 서비스 비용이 많이 들고 특히 안전 및 규정 준수가 최우선 순위인 장비 또는 자산에 대한 기회는 엄청납니다.

그 좋은 예는 항공 및 가스 처리 솔루션 제조 분야의 글로벌 리더인 Howden입니다. 그 장비는 기반 시설, 발전, 석유 및 가스, 폐수, 금속, 광업 및 운송을 포함한 분야에서 사용됩니다.

자산은 시스템 상태에 매우 중요합니다. 그들은 처음에 연결된 IoT 솔루션인 고급 맞춤형 자산을 위해 Howden Uptime 솔루션을 개발했습니다. 그들의 제품은 서비스 조직뿐만 아니라 최종 고객에게도 통찰력을 보여줍니다.

장비나 자산에서 인라인으로 모니터링되지 않았기 때문에 수분 농도는 해당 솔루션의 일부가 아니었습니다. (기술자들은 일상적으로 수동 측정을 하고 있었습니다.) 석유 및 가스 고객 중 한 명이 이것에 문제를 겪고 있었습니다. 고객의 자연스러운 본능은 "이봐, 장비가 작동하지 않아. 다운타임이 발생하고 있어."라고 말하는 것입니다. Howden은 문제를 이해하고 싶었습니다. 물 예측 모델을 응용 프로그램에 추가하여 그것이 장비가 아니라 작업에 있다는 것을 이해할 수 있도록 했습니다. 이 모델은 또한 작업 상황에서 장비를 더 잘 사용하는 방법에 대한 통찰력을 제공했습니다.

전체 IoT 솔루션을 발전시키고 진단 및 예측 통찰력을 지속적으로 제공하는 방법을 찾을 엄청난 기회를 본 한 중요한 고객을 기반으로 한 기회였습니다. 그런 다음 다른 클라이언트와 함께 해당 솔루션을 사용할 수 있습니다.

그리고 저는 Howden이 무엇보다 중요한 성공 요인은 그들이 하는 일의 교차점에서 창출되는 가치를 이해하는 것이라고 말할 것 같습니다. 데이터 분석 및 예측 모델링은 서비스화로의 글로벌 이동을 가속화하는 기초입니다. 그렇긴 하지만 사전 예방적 서비스 프로젝트 가치의 주요 부분은 매우 성숙한 산업 시장에서 전략적 경쟁 차별화를 제공하는 청사진을 구축하는 것입니다.