데이터 주도 경제에서 비즈니스 경쟁력 확보: 데이터 개방의 가치

이상적인 Industry 4.0 세계에서 데이터는 새로운 화폐가 되어, 협력 조직 내부와 사이에서 필요한 곳 어디로든 모두의 이익을 위해 흐른다.

하지만 이러한 데이터 개방성을 달성하는 것은 전통적으로 운영 데이터를 사일로에 가두어온 많은 조직에게 큰 도전이다. 조직 내부에서 별도 시스템이 서로 다른 기능을 관리하며, 그들 사이에 거의 또는 전혀 정보 교환이 없다. 그리고 다른 부서 간에도 정보를 공유하지 않았다면, 많은 조직은 장비 공급업체와 공유하는 것조차 꺼린다.

하지만 조직은 데이터를 가장 잘 활용할 수 있는 시스템으로 자유롭게 흐르게 함으로써만 Industry 4.0의 엄청난 보상을 얻을 수 있다.

Industry 4.0의 약속된 혜택은 비즈니스의 모든 영역에 닿아 있지만, 자산 관리와 유지보수 운영을 혁신하는 능력이 데이터가 수행하는 중요한 역할을 잘 보여준다.

반응형 또는 계획 정비를 버리고 예측 정비 체제로 전환하면 플랜트 고장과 비계획 가동 중단을 대폭 줄일 수 있으며, 제조업체가 유지보수 노력을 가장 필요한 곳에 집중하도록 돕는다. 이는 전체 설비 효율성(OEE)과 생산성을 향상시킨다.

이것이 최종 사용자에게 어떻게 혜택을 주는지 꽤 명확하지만, 예측 정비는 생산 시스템을 공급하는 기업들에게도 큰 기회를 제공한다. 이는 그들이 서비스화(servitization) 비즈니스 모델로 전환할 수 있게 하기 때문이다. 자사 장비가 교대당 특정 용접 횟수나 주당 병 충전 수를 제공한다고 보장함으로써, 공급업체는 비즈니스 모델을 확장하고 고급 서비스와 관련된 수익 증대를 누리며, 최종 사용자 고객과 더 강력하고 장기적인 관계를 구축할 수 있다.

이것은 공급업체가 현장에서 작동하는 자산 상태에 대한 정보에 접근할 수 있을 때만 가능하다. 실시간 플랜트 데이터 없이 공급업체는 맹목적으로 일하게 되어, 미래 고장을 방지하기 위해 언제 유지보수가 필요한지 정확하게 예측하는 것이 불가능하다.

그렇기 때문에 Senseye의 예측 정비 솔루션인 Senseye PdM은 항상 개방형 솔루션이었다. 완전한 패키지로 제공될 수 있지만, 완벽하게 문서화되고 지원되는 광범위한 API 세트로도 이용 가능하다.

Senseye PdM은 기존 데이터 소스나 전용 상태 모니터링 센서를 사용해 플랜트 운영이 평소대로 계속되는 동안 기계 성능을 분석한다. 이용 가능한 경우 정상 기계 행동과 과거 데이터를 분석하기 위해 백그라운드에서 작동하며 센서 및 운영 데이터로부터 지속적으로 학습한다. 짧은 시간(약 2주) 후, 확장 가능한 예측 정비 프로그램을 주도할 통찰을 제공할 준비가 된다. Senseye PdM의 독자 알고리즘은 데이터를 제조 자산의 잔여 유용 수명(RUL) 예측으로 전환할 수 있다. 이를 예지(Prognostics)라 한다.

Industry 4.0이 탄력을 받으면서, 이러한 명백한 혜택은 조직이 운영 데이터 접근을 개방하는 데 직면한 초기 도전을 훨씬 능가할 것이다.

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