빅 데이터, 쉽지 않은 빅 데이터:공장 유지 관리 기술의 새로운 과제 극복

빅 데이터와 산업용 사물 인터넷(IIoT)의 활용은 업계에서 가장 진보적인 기업이 업그레이드하지 않고 있습니다. 그들의 시설만이 아니라 경쟁에서 앞서기 위해 사용된 기술입니다.

다른 많은 산업과 마찬가지로 제조업도 기술 혁명을 겪고 있습니다. '빅 데이터'라는 유행어가 제조 영역에서 한동안 떠돌아 다녔고 IIoT는 가동 중지 시간 분석 및 예방에 새로운 가능성을 제공하고 있습니다. 그러나 새로운 기술은 특히 공장 유지 관리 분야에서 새로운 도전 없이 오지 않습니다. 그렇다면 조직은 이러한 과제를 어떻게 극복하고 큰 데이터를 큰으로 보상?

빅 데이터, 큰 이점

산업 유지 관리와 관련하여 빅 데이터를 사용하면 예측 분석을 더 빠르고 쉽게 수행할 수 있으므로 보다 진단적인(또는 예방적) 유지 관리 접근 방식에서 사전 예방적 방식으로 운영을 전환할 수 있습니다. 이렇게 하면 기계와 관련하여 더 계산된 결정을 내릴 수 있으므로 생산 결과가 향상되고 비용이 크게 절감됩니다. 열화상 촬영, 초음파/초음파, 진동 테스트 등과 같은 정교한 도구와 함께 공장 운영자는 특정 기계에서 진행 중인 상황을 정확히 보고 그에 따라 계획할 수 있습니다. 이 기술은 모든 최신 제조업체의 예측 유지 관리(PdM) 프로그램을 위한 강력한 기반을 구축할 수 있지만 문제는 사용할 올바른 데이터와 사용 방법을 정확히 찾아내는 것입니다.

추가 정보, 더 많은 도전 과제

CMMS(Computerized Maintenance Management System)는 분석할 준비가 된 많은 양의 정보를 대량 생산할 수 있지만 이 모든 데이터를 사용하는 방법을 모른다면 무슨 소용이 있겠습니까? 예측 유지 관리 전략을 구현하는 초기 단계에서 이러한 장애물에 직면할 수 있습니다. 공장 유지 관리 환경에서 데이터 과부하의 부담을 극복하려면 먼저 산업 또는 생산 목표에 특정한 의사 결정 기준을 선택하고 해당 특정 기준과 관련된 데이터만 활용하는 것을 목표로 하십시오. 특정 작업에 대한 제한을 설정하여 이진법으로 결정을 내리는 시스템과 프로그램을 구현하는 것도 도움이 될 수 있습니다. 이러한 세부 사항이 설정되면 프로그램과 전략을 고수하기만 하면 됩니다.

비용 측정

헌신적인 직원과 PdM 이점에 대한 완전한 이해에도 불구하고 제조업체가 이러한 새로운 기술을 구현할 때 직면하는 가장 큰 문제는 초기 비용입니다. 오늘날의 경쟁이 치열한 글로벌 시장에서 조직은 이 기술이 모든 것을 해결한다는 기대에 따라 투자를 할 수 없습니다. 이 문제를 해결하는 가장 좋은 방법은 작게 시작하는 것입니다. 시간을 내어 어떤 시스템과 프로세스가 즉각적인 요구와 가장 관련이 있는지 식별하고 이를 관리하는 데 필요한 변경을 구현합니다. 이를 통해 데이터 볼륨을 소화 가능한 양으로 줄이고 비용을 절감하며 필요한 내부 프로세스만 개선할 수 있습니다. 이 초점은 데이터 투자에 본격적으로 뛰어들기 전에 예측 기술 분야를 테스트하는 좋은 방법입니다.

변화 수용

산업 유지 관리에서 기술 사용이 증가하면 궁극적으로 프로세스의 변화로 이어질 것이며 변화를 극복하기 어려울 수 있습니다. 새로운 방법을 도입하고 배우는 정기적인 수고와 함께 경험이 풍부한 오랜 작업자는 새로운 고급 데이터 중심 유지 관리 전략을 채택할 준비가 되어 있지 않을 수 있습니다. 운 좋게도 대부분의 유지 관리 직원은 충성스럽고 시간이 지남에 따라 새로운 방법에 기꺼이 적응합니다. 조직은 기존 인력과 신입 직원을 적절하게 교육하는 데 시간을 할애하면 됩니다. 팀에서 빅 데이터의 이점을 직접 확인하고 나면 새로운 프로세스에 대한 신뢰를 얻고 유지하게 될 것입니다.

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