틈을 넘어 - 파일럿 연옥에서 나오기 힘든 이유

2018년 McKinsey 보고서에서 강조한 바에 따르면, 많은 산업 기업이 "시범 연옥"을 경험하고 있으며 계속 그렇게 하고 있습니다. 이러한 현상은 상당한 활동을 진행하고 있지만 아직 의미 있는 수익을 보지 못하는 현상입니다.

이 연옥에서 벗어나려면 기업이 90년대 초반 경영 컨설턴트인 Geoffrey A. Moore가 관찰하고 설명한 과정인 "틈새를 건너야" 합니다. 대략적으로 말하면, 많은 기술 IT 관련 프로젝트가 처음에는 잘 되고 그 뒤에 상당한 에너지가 깃들어 있지만 적절하게 채택되는 데 종종 어려움을 겪을 것입니다. Moore는 혁신가와 얼리 어답터 사이에 상당한 차이가 있으며 프로젝트의 규모를 확보하기 위해 동의가 필요한 차세대 채택자 사이에 상당한 차이가 있음을 관찰했습니다. 실제로 회사 리더십이 다음 단계에 전념하기를 꺼리고 결과를 두 번째 추측하는 것은 성공적인 파일럿 프로젝트조차 마비 상태에 빠뜨릴 수 있습니다.

스타트업에서 흔히 볼 수 있는 일입니다. 흥분한 설립자는 새로운 기술을 개발하고 기술적인 용어로 설명하는 데 능숙해집니다. 이는 특정 유형의 조직(혁신가 및 얼리 어답터)의 지원을 받는 데 도움이 되며 프로젝트 뒤에 엄청난 초기 에너지가 있을 것입니다. 그러나 이 고무적인 시작은 침묵의 기간이 뒤따를 것입니다. 이것이 그들이 건너야 할 구렁텅이입니다.

그림 1:기술 채택 수명 주기, Geoffrey A. Moore. 출처, Creative Commons Attribution 3.0 Unported 라이선스에 따라 라이선스가 부여되었습니다.

물론 스타트업만이 아니다. 공급업체는 예측 유지보수와 같은 특정 공간의 제품에 대해 회의에서 혁신가와 얼리 어답터 청중에게 이야기하는 시간을 보낼 수 있습니다. 이 청중이 직면한 문제는 유지보수 관리자, 공장 관리자, IT 및 재무 팀과 같은 회사 내의 궁극적인 의사 결정권자들을 설득하는 것입니다. 기술 용어와 체크리스트는 단순히 그들을 감동시키지 않고 확신하지 못하게 할 것입니다. 능력의 격차는 의사 소통의 격차와 일치합니다.

내부 저항

틈은 개별 조직뿐만 아니라 더 넓은 산업에도 존재할 수 있습니다. 이는 회사의 미래 요구 사항에 서비스를 제공하는 것이 직업인 사람들이 가장 일반적으로 직면하는 문제입니다. 사용 사례와 연결된 개념 증명을 만들 수 없고 기술이 비즈니스에 가치를 추가할 부분을 입증할 수 없다면 일상적으로 작동하는 비즈니스의 누구도 그것이 온다는 사실에 신경을 쓰지 않을 것입니다.

예를 들어 회사는 새로운 예측 유지 관리 솔루션을 시도할 수 있지만 유지 관리 팀이 이를 채택하도록 설득할 수 없습니다. 그들은 기술적인 이야기에는 관심이 없고, 모터가 과열되고 언제 고장날지 걱정합니다. 모터의 고장을 예측하는 것은 AI 및 머신 러닝과 관련이 없습니다. 그들은 단지 실행 가능한 통찰력을 제공할 기능적 솔루션을 원할 뿐입니다.

많은 조직이 파일럿 단계에 있으며 확장 방법을 파악하는 데 어려움을 겪고 있습니다. 다른 많은 사람들은 광범위한 채택에 대한 내부 저항에 직면할 것입니다. 틈을 건너 파일럿 연옥을 탈출할 가능성을 높이려면 혁신가와 얼리 어답터의 언어를 피하고 대신 초기 다수의 언어를 사용하는 것이 가장 좋습니다. 사실 IoT, AI, 머신 러닝, 개념 증명과 같은 기술 용어는 많은 사람들에게 거의 의미가 없으며 차갑게만 느껴질 것입니다. 신제품을 기술이 아니라 솔루션으로 제시하고 비즈니스 결과, 즉 해결하려는 문제와 가져올 이점을 설명하는 것이 훨씬 더 효과적입니다.

새로운 시장, 새로운 메시지

Senseye는 또 다른 도전에 직면해 있습니다. 우리는 비교적 새로운 시장에서 사업을 운영하고 있으며, 처음부터 사람들에게 우리 기술의 작동 방식과 기술이 제공할 수 있는 비즈니스 결과 및 이점을 가르치지 않으면 고객이 오해와 비현실적인 기대를 하게 될 위험이 있습니다. 실제로, 예측 유지보수 분야에서 수십 년간의 경험을 통해 제조업체와 공급업체 모두에 대한 광범위한 이해 부족으로 인해 수많은 솔루션이 간극을 넘지 못하고 파일럿 연옥.

AI, 머신 러닝, IoT 및 인더스트리 4.0을 포함하는 수많은 인기 있는 유행어 대신 예측 유지 관리 공급업체는 비즈니스 결과에 대해 이야기해야 합니다. 그들이 달성한 것, 그리고 그들이 할 수 있는 것은 기술적인 관점에서 뿐만 아니라 어떻게 고객의 비즈니스에 측정 가능한 영향을 미칠 것입니다. 예측 유지 관리는 새로운 패러다임이며 많은 이점이 있습니다.

• 지속 가능성 :
  • 주의 깊은 모니터링과 적절한 교체 시기를 통한 자산 수명 연장
  • 계획된 유지보수 활동의 축소 및 확장을 통한 과도한 유지보수 제거
  • 모든 데이터가 원격 및 자동으로 모니터링되므로 위험하고 파괴적인 물리적 검사 감소
  • 실제 기계 상태 정보를 기반으로 계획된 교체로 재고 감소 및 예비 부품 사용 연장 가능
  • 기계 고장의 잠재적인 누출 및 부작용으로 인한 환경 위험 감소
    
    
• 전체 장비 효율성(또는 관련 유사한 측정항목):
  • 품질 측정 기준 달성 지원 - 더 건강한 기계가 더 나은 부품을 생산합니다.
  • 실제 작동을 인식하고 기계의 사전 유지보수를 가능하게 하여 최대 처리량 보장
  • 기능 장애가 발생하기 전에 유지 관리를 수행하여 예상치 못한 기계 가동 중지 시간 감소(가용성 보장)

생산성 및 지속 가능성 증가와 함께 비즈니스 위험 감소는 모든 사람이 뒤처질 수 있는 일이며 이러한 프로젝트의 지표가 이를 증명합니다. 이는 초기 대다수의 모든 사람들이 열광할 수 있는 일입니다.

예측 유지 관리의 구현 및 배포가 왜 그렇게 잘못 이해되고 실패로 가득 차 있는지, 그리고 우리의 경험(좋은 점과 나쁜 점)이 자체 Senseye PdM 솔루션에 어떻게 영향을 미쳤는지 자세히 알아보려면 백서 "Senseye in Depth – Why is 예측 유지 보수가 그렇게 어렵습니까?” 여기.