자산 장애의 82%는 무작위로 발생하며, 품질 이탈 3건 중 1건은 비용이 많이 드는 다운타임 또는 재작업으로 직결됩니다. 제조사는 AI 기반 검사를 자산 인텔리전스에 융합함으로써 탐지가 아닌 예측으로 방향을 전환하고 제품 품질을 경쟁 우위로 만들 수 있습니다.

Maximo의 AI 기반 예측 품질 및 자산 인텔리전스 솔루션을 사용하여 반도체 패키징 운영을 혁신하고 있는 IBM의 Client Zero 사례 연구에 대한 심층 영상을 시청하세요.​

영상 내용:

• 검사 이상 징후를 Maximo Monitor 대시보드로 실시간 스트리밍
• 자산 상황 데이터를 제품 품질 결과와 연동
• Maximo Manage에서 폐쇄 루프 워크플로가 유지보수 작업을 자동으로 트리거
• 검증되고 확장가능한 프레임워크를 공장 운영에 적용

학습 내용:

• 예측 인사이트를 통해 비용이 많이 드는 다운타임(분당 최고 21,000달러) 단축
• AI를 사용하여 검사 오탐률 30~50% 단축
• 실행 가능 인텔리전스에 미사용 센서 데이터의 99% 활용
• 결함 조기 감지를 통해 수율 10~15% 향상 ​ ​​​

발표자:​

• Surya Vamsi Miriyala - Maximo Application Suite 및 IBM Asset Lifecycle Management 부문 WW 제품 관리자
• Susan Zichittella - 프로그램 디렉터, 신기술, I4.0 솔루션, IBM 공급망 엔지니어링