AI를 통한 유지보수 계획 현대화

전문 산업 유지보수 서비스 분야에서 30년 이상의 경험을 쌓은 Quant는 안전, 효율성 및 신뢰성을 우선시하면서 여러 부문에 걸쳐 자산 클래스 아웃소싱 및 유지보수 관리를 제공합니다. 하지만 Quant의 고객 사이트 중 한 곳에서 레거시 프로세스로 인한 운영상의 문제가 발생하면서 어려움에 직면했습니다.

가동 시간과 생산성에 중요한 예방형 유지보수(PM) 지침은 SharePoint에 있는 1,500개 이상의 Microsoft Excel 파일에 묻혀 있으며,IBM Maximo Manage 작업 주문의 첨부 파일로만 액세스할 수 있습니다. 기술자가 이러한 파일을 수동으로 참조해야 했기 때문에 고급 Maximo 능을 사용하는 데 제한이 있었습니다. 이렇게 파편화된 프로세스로 인해 효율성이 저하되고 17개 이상의 사이트에서 데이터 정확성이 위험에 처하게 되었으며, Excel에서 Maximo로 콘텐츠를 수동으로 옮기는 데 파일당 1시간 이상이 소요되는 느린 프로세스가 발생했습니다. 이로 인해 Quant는 Maximo의 잠재력을 최대한 활용하기 위해 자동화와 통합을 추구하게 되었습니다.

궁극적으로 Quant와 IBM은 Excel 기반 예방 유지보수 지침을 IBM Maximo Manage 내에서 구조화된 작업 계획으로 변환하는 작업을 자동화하는 최소 실행 가능 제품(MVP)을 성공적으로 개발했습니다. 이 솔루션은 지능형 자동화를 활용하여 유지보수 워크플로를 간소화하고 운영 비효율성을 줄입니다.

MVP는 추출된 데이터를 검증하고 수정하기 위한 사용자 인터페이스를 통해 지원되는 명확한 프로세스를 도입했습니다. 자산, 빈도 및 책임별로 작업을 분리하여 Maximo와 호환되는 JSON 아웃풋을 생성했습니다. 이 방법을 사용하면 Excel 첨부 파일을 수동으로 참조할 필요가 없고 Maximo의 고급 기능을 최대한 활용할 수 있습니다.

그 결과, Quant는 데이터 추출 및 작업 계획 작성을 위한 수작업을 65% 줄이고 새로운 현장 및 그린필드 프로젝트의 경우 전산화된 유지보수 관리 시스템(CMMS) 구현 일정을 30% 단축했습니다. 이러한 개선은 회사의 현대화 여정에서 중요한 단계가 되는 동시에 확장 가능한 데이터 기반 유지 관리 운영에 대한 약속을 강화했습니다.

설립된 지 35년이 넘었으며 스웨덴 스톡홀름에 본사를 둔 Quant Service는 전문적인 산업 유지보수 서비스를 제공합니다. 전 세계에 진출한 Quant의 레퍼런스에는 여러 부문에 걸쳐 400개 이상의 시설이 포함되어 있으며 안전, 장비 성능, 운영 안정성의 개선을 지원합니다.