더 스마트한 유지보수 결정을 위한 6가지 검증된 전략

구엘프, 온타리오의 Success Fuel for Managers 창립자 Michel Theriault는 데이터가 행동을 이끌 때만 가치가 있음을 상기시킵니다. 마찬가지로 토론토 대학의 유지보수 최적화 및 신뢰성 공학 센터(C-MORE) 소장을 역임한 Professor Dr. A.K.S. Jardine 교수는 우리가 점점 데이터는 풍부하지만 정보는 빈약해지고 있다고 경고합니다.

오늘날의 첨단 센서 네트워크는 방대한 기계 상태 데이터를 생성할 수 있지만, 적절한 해석 없이는 그 데이터가 전략적 자산이 아닌 부담이 됩니다. Strategic Advisor(시설 및 자산 관리 컨설팅)의 책임자이기도 한 Theriault는 자신의 경험을 원시 데이터를 비용을 절약하고 서비스를 개선하는 유지보수 결정으로 전환하는 6가지 실행 가능한 지침으로 정리했습니다.

1. 유용한 데이터만 수집하십시오. 해당 데이터가 서비스 수준을 개선하거나 비용을 절감하는 실행 가능한 지식으로 변환될 수 있는지 자문하십시오.
2. 강력한 분석 도구를 사용하십시오. 팀이 작업할 수 있는 형식으로 데이터를 내보내십시오. Excel 피벗 테이블, 전문 분석 플랫폼, 엔터프라이즈 시스템 등을 활용하여 패턴과 추세를 발견하십시오.
3. 데이터 정확성을 우선시하십시오. 데이터 수집을 사용 방식과 정렬하십시오. 비용 추적의 경우 정확한 실시간 재무 통합이 필요한지, 주기적 스냅샷으로 충분한지 결정하십시오.
4. 데이터를 실행 가능한 정보로 변환하십시오. 데이터셋을 결합하고, 시간에 따른 추세를 분석하고, 이상치를 검토하고, 운영 전문성을 적용하여 원시 숫자를 결정으로 바꾸십시오.
5. 진정으로 중요한 것을 평가하십시오. 데이터 불확실성의 영향을 이해하기 위해 분산 분석을 수행하십시오. 25% 편차가 결정을 어떻게 바꿀지 고려하고 그 위험을 잠재적 이익과 비교하십시오.
6. 관리자 친화적 언어로 소통하십시오. 명확한 방법론, 신뢰 수준, 잠재적 반박에 대한 선제적 답변(특히 변화가 관련될 때)으로 탄탄한 비즈니스 케이스를 구축하십시오.

불필요한 데이터 수집을 피하고, 관련 없는 정보를 폐기하며, 남은 데이터를 실행 가능한 통찰로 변환함으로써 증거 기반이자 전략적으로 건전한 유지보수 결정을 내릴 수 있습니다.

Steve Gahbauer는 엔지니어이자 토론토 기반 비즈니스 작가이며 PLANT의 정기 기고 편집자입니다.

이 기사는 원래 PLANT Magazine, Volume 74, No. 04에 실렸습니다.