기계 학습으로 인간의 전문성 강화 | 센스아이

작성:Adam Poole, 제품 디자인 책임자

기술은 우리의 삶을 더 쉽게 만들어 줄 때만 가치가 있지만 최신 기술 마술을 홍보하는 과정에서 그 단순한 진실을 잃을 수 있습니다.

작업 환경에서 사람들에게 마지막으로 필요한 것은 관리해야 할 추가 시스템에 대한 골칫거리를 남기는 솔루션입니다. 스마트 공장과 인더스트리 4.0을 둘러싼 혁신과 열정의 물결 속에서 사람들의 직장 생활을 더 복잡하게 만드는 것보다 더 강력한 비즈니스를 구축할 수 있도록 지원하는 솔루션을 찾는 것이 그 어느 때보다 중요합니다.

자유롭게 흐르는 데이터는 이러한 스마트 환경에서 빠르게 주요 통화가 되고 있습니다. 그렇더라도 사람들이 더 나은 비즈니스 결정을 내릴 수 있도록 권한을 부여하지 않는 한 데이터는 무의미합니다. 이를 염두에 두고 차세대 산업 시스템이 사람들의 직장 생활을 개선하는 사용자 경험을 제공하는 것이 중요합니다.

전문 지식 향상

이를 올바르게 수행하면 이러한 시스템이 부족한 인적 전문 지식을 확장하는 데 큰 역할을 할 수 있습니다. 일상적인 데이터 분석의 대부분이 배후에서 자동으로 수행되는 동안 사람들이 결정을 내리는 데 더 많은 시간을 할애할 수 있습니다.

스마트 팩토리의 힘을 제대로 활용하려면 인간과 기계를 올바른 방식으로 연결해야 합니다. 인공 지능(AI)이 다년간의 인간 전문 지식을 대체하는 것이 아니라 인간과 기계가 서로 협력하고 보완하는 '스마트 시스템'이 되는 것입니다.

리소스 최적화를 위한 우선순위 설정

Senseye PdM이 좋은 예입니다. 당사의 클라우드 기반 예측 유지 관리 시스템은 연결된 수천 개의 자산을 모니터링하여 개별 기계의 알려진 장애 모드와 일치하는 비정상적인 동작 및 패턴을 자동으로 감지할 수 있습니다. 목표는 유지 관리 문제를 훨씬 더 일찍 발견하여 사용자가 운영을 방해하기 전에 문제를 해결할 수 있도록 하는 것입니다.

바쁜 유지 관리 팀은 일반적으로 수천 개의 자산 중 가장 주의를 기울여야 하는 자산을 식별하기 위해 각 교대조가 시작될 때 단 몇 분의 시간을 가집니다. 독특하게 Senseye PdM은 주의 지수에 따라 정렬된 우선 순위 목록의 형태로 사용자에게 정보를 다시 제공합니다. 이를 통해 사용자는 리소스를 어디로 보내야 하는지 즉시 알 수 있습니다.

자산 상태를 넘어선

대부분의 상태 모니터링 시스템과 마찬가지로 Senseye PdM은 이전에 모든 자산에 대한 자산 상태 점수를 표시하여 사용자가 우선 순위를 설정하도록 도왔습니다. 이것은 이제 자산을 정렬하는 단일 방법을 제공하는 주의 지수로 대체됩니다. 이 새로운 접근 방식은 새로운 범위의 사내 알고리즘을 사용하여 배포되는 차세대 분석의 일부입니다.

Attention Index는 Senseye PdM이 문제를 감지하거나 예측할 수 있는 모든 방법(이상 감지, 추세, 임계값)을 고려합니다. 및 예후. 모든 수준에서 소프트웨어는 근본적인 문제를 파악하고 수정하고 시스템에서 캡처하도록 사용자를 안내합니다. 이는 기계 학습 알고리즘을 제공하여 조치를 취하기에 충분히 조기에 오류를 발견할 수 있도록 합니다.

Asset Health는 하나의 개념으로서 시스템이 자산에 대한 모든 것을 이해하고 있다는 인상을 줍니다. 이것은 결코 사실이 아닙니다. 상태 모니터링 시스템은 각 자산(즉, 진동 수준)에 대해 설정된 센서 및 상태 표시기에만 이 점수를 기반으로 할 수 있습니다. 이것이 0점으로 이어진다면 그것은 실제로 무엇을 의미합니까? 사용자에게 오해의 소지가 있습니다.

한 눈에 보는 통계

Attention Index는 자산의 우선 순위 목록을 제시하여 의사 결정을 지원합니다. 다음 단계를 결정하는 것은 사용자의 전문성입니다. 소프트웨어 설계를 단순하고 간단하게 유지함으로써 귀중한 시간을 절약할 수 있습니다. 머신 러닝의 힘을 활용하여 정보에 입각한 결정이 내려지고 실제 수행된 작업을 캡처하여 시스템의 모든 부분이 계속 학습합니다.

Senseye PdM은 사용자가 유지 관리 리소스를 집중해야 하는 위치를 식별할 수 있도록 지원하여 인상적인 결과를 제공합니다. 일반적으로 유지 관리 정확도가 85% 증가하고 가동 중지 시간이 50% 감소하고 생산성이 55% 향상됩니다.

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