예측 분석으로 제조 유지보수 팀 역량 강화

제조업은 오랫동안 최고 성능, 운영 효율성, 품질 목표를 최우선 순위에 두어온 산업이다. 데이터와 산업용 사물인터넷(IIoT) 활용은 이러한 목표를 지원할 수 있다. 또 다른 디지털 기회인 예측 분석이 제조업체의 디지털 트랜스포메이션 여정을 가속화하는 데 더 빠르게 실행될 수 있으며, 생각보다 가까이에 있다.

Senseye에서 우리는 스마트 팩토리의 부상을 직접 목격하고 있다. 제조업체들은 예측 분석 솔루션으로 데이터를 점점 더 많이 활용하고 있다. 이들은 기계에서 직접, 유지보수 시스템에서, 또는 IIoT를 통해 다양한 기존 소스의 데이터를 결합해 생산 프로세스를 더 효율적이고 민첩하며 반응성 있게 만든다.

예측 분석은 또 다른 기업 목표를 지원한다: 예측 정비 실현. 이 관행은 다양한 소스에서 오는 데이터를 수집하고 분석해 임박한 자산 고장의 신호를 포착하는 동시에, 엔지니어가 조사하고 최적의 조치를 결정하는 데 필요한 모든 통찰을 제공하는 데 의존한다.

예측 정비는 한때 시간 소모적이고 비용이 많이 드는 작업이었다. 확장할 수 없었다. 상태 모니터링 전문가가 각 자산에서 판독값을 가져오고, 수집한 정보를 검토해 고장 신호를 포착하는, 모니터링되는 각 기계에 맞춤화된 지치는 수동 작업이었다. 규정이 요구하는 중요 자산에만 적용되었다.

이제 Senseye PdM 같은 전문 솔루션의 더 큰 활용을 통해, 우리는 예측 정비의 민주화를 목격하고 있으며, 이는 전 세계적 채택을 가속화하고 있다.

많은 대규모 제조업체에게 예측 분석으로의 이동은 단순히 데이터를 최대한 활용하면서 예측 정비를 가능하게 하는 것을 의미한다. 오늘날 제조업체의 3분의 2 가량이 이미 생산 환경에서 방대한 양의 정보를 수집하고 있다. 너무 자주 이 데이터는 사일로에 머물러 있으며 최대한의 잠재력으로 사용되지 않는다.

이것이 예측 분석을 자연스러운 다음 단계로 만들어, 모든 제조업체의 디지털 트랜스포메이션 여정에서 효율성을 높이고 수익을 개선하는 예측 정비를 주도한다.

2014년부터 Senseye는 전 세계 Fortune 500 기업들을 예측 분석으로 지원하며, 대규모 예측 정비를 제공해왔다.

백서 'Harness The Power of Prediction"을 읽거나 ROI 계산기를 사용해 어떻게 혜택을 볼 수 있는지 확인해보세요.