IIoT 장치, 분석으로 서비스화 이점 제공

최근 몇 년 동안 발전기 세트, 제트 엔진, 포장 기계와 같이 비싸고 복잡한 자산을 필요로 하는 모든 부문은 이러한 기계에 대한 선행 자본 투자를 줄이고 기계 제조업체와 장비 공급업체를 약속한 결과와 서비스로 묶는 데 도움이 되는 옵션을 찾고 있습니다. 특히 제조가 ​​대량 생산에서 최종 고객에 의해 동적으로 주도될 수 있는 대량 주문화로 이동하기 시작함에 따라 이러한 모델이 필요하게 되었습니다. 이는 완전히 새로운 비즈니스 모델을 창출할 것이며, 이는 제조업체에게 새로운 시대의 여명이 될 것입니다.

공급측면에서, 즉 기계제조업체의 관점에서 보면 이 모델을 "제조에서의 서비스화"라고 할 수 있습니다. 간단히 말해서 서비스화는 제조업체가 제품과 관련된 서비스에서 새로운 수익원을 구축하는 비즈니스 모델입니다. 다시 말해, 제조업체는 통합 서비스 없이 제공되는 유사한 제품과 비교할 때 시장에서 중요한 차별화 요소를 만들기 위해 의식적이고 분명한 전략으로 기계 및 구성 요소와 관련된 통합 제품, 서비스 및 결과의 포트폴리오를 보유하고 있습니다.

소비 측면에서(그러한 기계 구매자의 관점에서) 이 모델은 고객만큼 유지 관리 및 생산성에 대한 이해 관계가 많은 헌신적인 파트너(공급업체뿐만 아니라)를 안심시킬 수 있습니다. 이러한 파트너는 민첩한 지원뿐만 아니라 결과 약속도 제공합니다. 이는 물론 전반적인 효율성과 생산성을 향상시킬 작업 규율 및 관련 세부 표준 운영 절차에 의해 주도될 것입니다. 중요한 결과 중 하나는 자본 장비에 대한 최적화된 투자입니다.

서비스 제공 수준

관련된 엔티티의 성숙도, 제품 유형 및 사용된 기술에 따라 다양한 수준의 서비스 제공이 제공됩니다.

기본 수준 서비스화는 자산에 대한 유지 보수, 수리, 정밀 검사(MRO) 및 지원을 제공합니다. 대부분의 제조업체는 전통적으로 이러한 서비스를 사후적으로, 즉 고객 요청을 기반으로 하거나 고정된 빈도로 제공합니다(예:분기마다 유지 보수를 위해 기술자 파견).

중간 수준의 서비스화는 유사한 MRO 및 지원 서비스를 사전에 제공하고 원격 모니터링 및 진단 기능을 통해 활성화됩니다. 이것은 또한 모든 사람을 위한 기본 모델이 아닌 각 고객에 대한 신속하고 정확한 서비스를 의미합니다.

고급 수준 서비스화에는 다음과 같은 변형이 있습니다.

• PaaS(서비스형 제품)로 사용량에 따른 지불이라고도 합니다. 고객은 자산에 대한 비용을 지불하는 대신 자산이 제공하는 제품 또는 서비스 단위에 대해 비용을 지불합니다.
• 가용성 및/또는 품질 SLA(서비스 수준 계약). 제조업체는 자산 가용성 및/또는 출력 품질에 대한 계약상의 책임을 집니다.
• 결과 기반 모델. OEM(Original Equipment Manufacturer)은 자산이 아니라 비즈니스 결과를 판매합니다. 이는 PaaS와 SLA의 조합으로 볼 수 있습니다.
• 자문 서비스. 벤치마킹 및 기타 입력을 포함한 결과 기반 수익으로 자산/프로세스 최적화를 위한 자문 서비스.

서비스 주기

IIoT로 서비스화 가능

분명한 질문:이 새로운 비즈니스 모델을 가능하게 만드는 변화를 주도하는 것은 무엇입니까? 보시다시피 자산에 연결되고 실시간으로 운영 및 진단 데이터에 액세스할 수 있는 것은 이 모델의 모든 수준에서 매우 중요합니다. 법적으로 집행 가능한 결과 기반 모델 또는 SLA에 대한 수동 보고에 의존할 수 없고 의존하고 싶지 않을 것입니다. 따라서 센서, 산업용 사물 인터넷(IIoT) 및 고급 분석 플랫폼이 서비스화의 핵심입니다. 이들은 실시간 데이터를 수집하고, 자산에 실시간으로 액세스할 수 있게 하며, 분석 도구로 데이터를 내보내 모든 이해 관계자에게 실시간으로 가치 통찰력을 제공하는 기술 지원 도구입니다.

IIoT를 통해 앞에서 설명한 다양한 서비스화 모델을 제공하는 방법을 살펴보고 몇 가지 예를 살펴보겠습니다. 중간 수준 서비스의 경우 OEM은 오류 또는 고장이 발생하기 전에 사전에 지원 및 유지 관리를 제공합니다. OEM은 원격 자산 모니터링을 사용하여 자산 상태를 지속적으로 모니터링하고 문제가 발생하면 개입합니다. 상태 모니터링 및 기계 학습 기반 예측 알고리즘과 같은 기술이 사용됩니다.

예를 들어, 고가의 종이 가공 기계 제조업체는 AIPL(Ascent Intellimation)의 PlantConnect RAMS 제품을 사용합니다. 기계 제조업체는 RAMS 제품을 사용하여 전 세계 고객을 위해 이러한 복잡한 기계를 모니터링하고 사전 개입 및 조언으로 고장을 방지합니다. 또한 고객은 동일한 데이터를 사용하여 모범 사례를 시행하고 운영자 행동을 시행합니다.

이것의 게임 체인저 중 하나는 자산 자체를 스마트하게 만들어 자체 시스템 검사 및 알고리즘을 실행할 수 있도록 하는 것입니다. 이는 지원 센터 팀에 대한 의존도를 줄이고 지원 비용을 줄이는 데 도움이 됩니다. 가능한 예는 자동차를 모니터링하는 다양한 센서를 기반으로 유지 보수가 필요할 때 서비스 센터에 경고를 보내는 기술 지원 자동차입니다.

PaaS는 제품 자체가 스마트하고 출력에 대한 자세한 기록을 유지해야 가능합니다. PaaS가 사용되는 일부 자산 유형은 발전기 세트, 펌프, 압축기 및 제트 엔진입니다. 비산업적 예로는 복사기 및 커피 머신이 있습니다.

서비스화의 고급 예

사전 예방적 유지 관리의 고급 수준은 자산에서 생성된 출력 품질 및/또는 가용성의 특정 비율을 보장하는 서비스 수준 계약입니다. 디지털 트윈과 같은 기술은 작동 중인 자산을 모니터링하고 원격 및 현장 서비스를 통해 가용성과 최상의 상태를 유지하는 데 사용됩니다. 제조업체는 고급 분석을 사용하여 자산을 지속적으로 개선하고 이러한 업그레이드를 현장에 배포하고 있습니다. 말할 필요도 없이 이러한 개선은 소프트웨어 기반입니다. 이러한 계약에는 특정 운영 환경, 훈련된 운영자 등이 포함됩니다. 이러한 SLA를 제공하는 일부 고급 의료 장비 제조업체가 그 예입니다.

일부 OEM은 특정 수준의 결과 및 종량제 가격을 보장하는 결과 기반 모델을 사용합니다. 예를 들어 대중 교통 당국에 정의된 운영 성능의 버스를 제공한 자동차 OEM이 있습니다. 당국은 버스 자체가 아닌 마일리지를 구매했습니다. 여기에서 OEM은 자산뿐만 아니라 작동 조건에 대한 지속적인 모니터링을 배포해야 합니다.

자문 서비스는 가장 발전된 서비스 중 일부일 수 있습니다. 제조업체는 성능 향상, 연료 절약, 안전, 에너지 최적화 등에 대해 조언하는 인공 지능 및 기계 학습 알고리즘을 사용하여 고급 분석 모델에 지속적인 생산 데이터를 제공합니다. 이러한 분석 모델을 구축하려면 제품 및 고객 영역에 대한 깊은 전문 지식이 필수적입니다. 몇 가지 예는 터빈에 대한 진동 분석, 선박 및 항공기에 대한 연료 효율 권고, 선박 및 항공기에 대한 경로 권고, 전체 플랜트에 대한 에너지 최적화 서비스입니다. 한 회사는 PlantConnect RAMS를 사용하여 보일러 성능 최적화를 위한 자문 서비스를 제공하는 반면, 다른 회사는 AIPL의 MarineIoT를 사용하여 해상 선박에 연료 효율성 및 항로 권고를 제공합니다.

서비스화를 위한 핵심 기술 구성요소

장점

서비스화는 공급업체와 고객 모두에게 윈-윈 기회를 제공할 수 있습니다. 공급자에게 이익은 더 높고 반복되는 수익, 고객과의 지속적인 관계, 가치 사슬을 상승시키는 공급자, 예비 부품 및 소모품의 더 높은 판매를 포함합니다. 고객의 경우에는 신뢰할 수 있는 고품질 서비스가 번들로 제공되는 제품이 포함됩니다. 자산에 대한 더 높은 가용성, 품질 및 보장된 결과; 및 CapEx to OpEx 회계 모델.

다른 한편, 서비스화 계약에는 특히 자산 가용성/품질 SLA 및 결과 기반 모델과 관련하여 많은 문제가 있습니다. 계약이 까다롭습니다. 양 당사자가 모두 수용할 수 있는 측정 가능한 성공 메트릭을 만드는 것은 쉽지 않습니다. 서비스화를 위해 지불해야 하는 보험료는 제품이 고객에게 중요하거나 가치가 높은 경우에만 의미가 있습니다.

전반적으로 기술만으로는 성공적인 서비스화 포트폴리오를 구축하기에 충분하지 않습니다. 필요한 것은 고객의 요구에 대한 깊은 이해와 원하는 결과를 달성하기 위해 자산과 서비스를 지속적으로 조정하고 발전시키려는 의지입니다. 이것은 쉽지 않다. 자산의 설계, 제조 및 전달에 있어 고도의 유연성이 필요합니다. 또한 자산 자체에서 매우 높은 품질, 신뢰성 및 견고성이 필요합니다. 이 모든 것을 비용 효율적인 방식으로 수행하여 시장에서 경쟁력을 유지합니다. 즉, 제조업체 자체가 인더스트리 4.0과 스마트 제조를 운영 방식으로 채택해야 합니다.