주목받는 기능

자산 유지보수 상태

IBM의 Design Thinking을 적용하여 개별 자산을 '카드'의 개념으로 나타내는 UX를 개발했습니다. 안정성 엔지니어는 어떤 자산이 과도하거나 부족하게 또는 적절하게 유지되고 있는지에 대한 정보를 파악할 수 있고, 이 prescriptive analysis를 활용하여 유지보수 방식과 자원을 최적화할 수 있습니다. UX에서는 모든 자산, 자산 클래스 또는 자산 세트가 공통으로 가진 특성의 필터에 대한 분석 및 보고를 지원합니다.

동인 및 리스크 요인

안정성 담당자는 자산 성능에 영향을 미치는 개별 동인 및 요인뿐 아니라 상세한 자산의 속성, 예측 고장 시간 및 유지보수 로그에 대해 가장 상세한 수준으로 파악할 수 있습니다. 이 정보는 과거, 현재 및 미래의 자산 성능을 평가할 수 있을 정도로 완벽한 컨텍스트를 제공합니다. 이러한 컨텍스트는 유지보수 전략을 개선하기 위한 관행이나 절차를 제안하거나 제시하는 데 활용될 수 있습니다.

자산 성능 비교

안정성 엔지니어는 특정 자산의 성능이 다른 자산에 비해 뛰어나거나 떨어지는 이유를 자세히 살펴보기 위해 운영 시간, 고장 빈도 및 특정 자산의 주기와 같은 동인 및 리스크 요인을 시간순으로 비교할 수 있습니다. 이와 같이 상세한 정보를 사용하는 안전성 엔지니어는 과거 고장 데이터와 유지보수 및 교체 활동의 컨텍스트에서 자산 성능에 긍정적/부정적으로 영향을 미치는 요인의 상관관계를 시각적으로 분석할 수 있습니다.

머신 러닝

수학, 과학 및 공학의 원리를 사용하여 머신 러닝을 적용함으로써 장비 사용 및 성능 저하에 대한 단서를 포함할 수 있는 기타 모든 데이터와 함께 유지보수 데이터와 운영 데이터 간의 상관관계를 파악하세요. 경우에 따라 분석을 통해 현재 자산 유지보수 스케줄 및 관행이 이상적이며 변경이 필요하지 않음을 확인할 수도 있습니다. 다른 경우에는 분석을 통해 자산 실패를 방지하기 위해 유지보수를 앞당기거나, 불필요한 유지보수를 방지하기 위해 유지보수를 연기하도록 지시할 수도 있습니다.

적용 방법

  • 운영 데이터를 사용하여 운영 리스크 파악

    운영 데이터를 사용하여 운영 리스크 파악

    문제점

    계기화되고 연결된 자산은 정형 또는 비정형의 대량의 운영 데이터를 생성하여 자산 운영 담당자가 분석을 통하여 리스크를 파악할 수 있도록 합니다.

    솔루션

    IBM Prescriptive Maintenance on Cloud를 사용하는 조직은 주요 자산에서 생성된 운영 데이터에 머신 러닝 및 분석을 적용하고, 분석한 내용을 시각화하여 자산 성능에 영향을 미치는 요인을 더 잘 파악할 수 있게 됩니다.

  • 유지보수 리소스를 최적화하여 전체 비용 절감

    유지보수 리소스를 최적화하여 전체 비용 절감

    문제점

    자산 운영 데이터 및 자산 성능에 영향을 미치는 요인을 신중하게 분석하지 않으면 자산 가용성을 최적화하고 유지보수 비용을 절감하기 위해 유지보수 리소스 및 스케줄을 가장 효과적으로 할당하는 방법을 결정하기 어렵습니다.

    솔루션

    유지보수 레코드, 시기, 성능 메트릭 및 이벤트 데이터를 분석하여 어떤 자산이 과도하거나 부족하게 또는 적절하게 유지되고 있는지 판단함으로써 최적의 자산 유지보수 스케줄을 지시할 수 있습니다.

기술 요구사항

소프트웨어 요구사항

지원되는 웹 브라우저 중 하나를 실행할 수 있는 워크스테이션

    하드웨어 요구사항

    이 솔루션은 IBM의 안전한 클라우드 데이터 센터에서 호스팅됩니다.