머신러닝으로 인간 전문성 강화: Senseye의 신뢰받는 솔루션

작성: Adam Poole, 제품 디자인 리드

기술은 우리 삶을 더 쉽게 만들 때만 가치가 있습니다. 하지만 이 단순한 진리가 최신 기술 마법 홍보 속에서 잊히곤 합니다.

업무 환경에서 사람들이 가장 원하지 않는 건 관리해야 할 추가 시스템이라는 두통을 안겨주는 솔루션입니다. 스마트 팩토리와 인더스트리 4.0을 둘러싼 현재 혁신과 열광의 물결 속에서, 사람들의 업무 삶을 더 복잡하게 만드는 게 아니라 더 강한 비즈니스를 구축하도록 지원하는 솔루션을 찾는 게 그 어느 때보다 중요합니다.

자유롭게 흐르는 데이터가 이 스마트 환경의 주 화폐가 되고 있습니다. 그래도 데이터가 사람들을 더 나은 비즈니스 의사결정으로 이끌지 못하면 무의미합니다. 이를 염두에 두고, 새로운 세대 산업 시스템이 사람들의 업무 삶을 더 낫게 만드는 사용자 경험을 제공하는 게 필수적입니다.

전문성을 더 멀리 확장하다

제대로 만들면 이러한 시스템은 희소한 인간 전문성을 확장하는 데 큰 역할을 할 수 있습니다. 일상적 데이터 분석의 많은 부분이 백그라운드에서 자동으로 수행되는 동안 사람들에게 의사결정할 시간을 더 줄 수 있습니다.

스마트 팩토리의 힘을 진정 활용하려면 인간과 기계를 올바르게 연결해야 합니다. 인공지능(AI)이 다년간의 인간 전문성을 대체하는 게 아니라, 인간과 기계가 '스마트 시스템'이 되어 협업하고 상호 보완하는 것입니다.

우선순위 설정으로 자원 최적화

Senseye PdM이 좋은 예입니다. 우리 클라우드 기반 예지보전 시스템은 수천 개 연결 자산을 모니터링해 개별 기계의 알려진 고장 모드와 일치하는 이상 행동과 패턴을 자동 탐지합니다. 목표는 유지보수 이슈를 훨씬 일찍 포착해 운영 중단 전에 문제를 고치도록 하는 것입니다.

바쁜 유지보수 팀은 보통 교대 시작 시 몇 분만으로 수천 개 자산 중 어디에 관심을 쏟아야 할지 파악합니다. Senseye PdM은 정보를 '어텐션 인덱스(Attention Index)'로 정렬된 우선순위 목록 형태로 사용자에게 제시합니다. 이를 통해 사용자가 즉시 어디에 자원을 투입해야 할지 알 수 있습니다.

자산 건전성(Asset Health)을 넘어

대부분 상태 모니터링 시스템처럼 Senseye PdM도 이전에는 모든 자산에 '자산 건전성 점수'를 표시해 우선순위 설정을 도왔습니다. 이는 이제 '어텐션 인덱스'로 대체되며, 자산을 정렬하는 단일 방식을 제공합니다. 이 새로운 접근법은 자사 신규 알고리즘 제품군을 활용한 차세대 분석 배포의 일부입니다.

어텐션 인덱스는 Senseye PdM이 이슈를 탐지하거나 예측하는 모든 방식을 고려합니다: 이상 탐지, 추세, 임계값, 예지진단. 소프트웨어는 모든 수준에서 사용자가 근본 문제를 파악하고 시정하며 이를 시스템에 기록하도록 안내합니다. 이는 머신러닝 알고리즘에 피드백되어 고장을 조기에 포착해 조치할 수 있게 합니다.

자산 건전성 개념은 시스템이 자산의 모든 것을 이해한다는 인상을 줍니다. 이는 결코 사실이 아닙니다. 상태 모니터링 시스템은 각 자산에 설정된 센서와 상태 지표(예: 진동 레벨)만을 바탕으로 이 점수를 매길 수 있습니다. 이로 인해 0점이 나오면 그게 진짜 무슨 의미일까요? 사용자를 오도합니다.

한눈에 들어오는 인사이트

어텐션 인덱스는 우선순위가 매겨진 자산 목록을 제시해 의사결정을 지원합니다. 다음 단계를 결정하는 건 사용자의 전문성입니다. 소프트웨어 설계를 단순하고 직관적으로 유지해 소중한 시간을 아낍니다. 머신러닝의 힘을 활용해 정보에 입각한 결정을 내리고, 실제 수행한 작업을 기록함으로써 시스템의 모든 부분이 지속적으로 학습합니다.

사용자가 유지보수 자원을 어디에 집중해야 할지 식별하도록 돕는 Senseye PdM은 인상적인 결과를 내놓습니다. 유지보수 정확도 85% 향상, 다운타임 50% 감소, 생산성 55% 증가가 대표적입니다.

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