자산 상태를 최적화하고 장애를 예측하는 동시에 수리 및 교체의 우선순위를 지정하는 전략을 통해 자산의 유효 수명을 연장합니다. 운영 데이터 및 분석에서 얻은 상태 인사이트를 기반으로 하는 상태 기반 예측 유지보수는 자산 데이터를 제대로 활용하는 데 도움이 됩니다.
IBM Maximo Health는 데이터 및 분석을 통해 얻은 인사이트로 중요한 장비 및 자산의 상태를 파악하여 관리 및 유지보수에 관해 더 현명한 결정을 내릴 수 있도록 지원합니다. 또한, IBM Maximo Predict는 이질적인 운영 데이터와 분석 기반 예측 유지보수 모델의 통합을 통해 유지보수 계획을 최적화하여 자산 안정성을 개선하는 데 도움을 줍니다. 이 간략한 데모에서 신뢰성 엔지니어가 IBM Maximo Application Suite의 사전 구축된 상태 점수 방법론과 사용자 지정 가능한 대시보드를 사용하여 에너지 그리드의 안정성을 개선하기 위해 데이터 기반 유지보수 결정을 내리는 방법을 확인해 보세요.
IBM Maximo를 살펴보고 IoT 데이터, 분석 및 AI가 자산 운영을 간소화하는 데 어떻게 도움이 되는지 알아보세요.
라이브 데모 예약하기
자산 센서 및 기후, 자산 레코드, 작업 히스토리와 같은 기타 소스의 IoT 데이터를 사용해 자산 상태를 관리하여 자산 가용성을 높이고 교체 계획을 개선하세요. Maximo Health는 통합 IBM Maximo Application Suite의 일부로 통합된 글로벌 보기를 제공할 수 있습니다. 덕분에 자산 상태에 대한 인사이트를 활용해 자산 가용성을 개선하고 관리가 필요한 자산을 식별할 수 있습니다.
주요 기능은 다음과 같습니다.
- 운송 수단 전체 보기 및 상태 드릴다운을 갖춘 직관적인 단일 대시보드
- 센서 데이터 통합
- 상태 기반 알림 및 조치
- 유형 또는 그룹별 자산에 대한 유연한 상태 점수
- 자산 장애의 비용 및 빈도 감축: 등록된 IoT 디바이스로 센서 데이터를 전송하고, 고비용 장애를 줄이는 데 도움을 주는 자동 조치를 작동해 자산 상태를 모니터링합니다.
- 자산 가용성 향상: 상태, 비용, 성능 및 남은 유효 수명을 추적하여 자산 장애를 줄이고 가동 중지 시간을 최소화합니다.
- 예방 유지보수 최적화: 불필요한 예방 유지보수를 수행하는 대신 자산 레코드와 센서 데이터를 결합하여 자산 상태에 대한 인사이트를 기반으로 조치를 취합니다.
- 운영 위험 감축: 자산 상태를 자세히 파악하여 적절한 자산에 집중합니다.
자본 교체 결정을 내리는 시간 단축: 자산을 명확히 파악하게 해 주는 강력한 분석을 통해 교체 계획을 더 정확하고 효율적으로 수립합니다.
상태 기반 조치를 사용하여 머신 러닝과 데이터 분석을 적용해 향후 장애 발생 가능성을 예측함으로써 자산 장애와 해당 비용을 절감합니다. Maximo Predict는 통합 IBM Maximo Application Suite의 일부로 자산 데이터, 사용 및 환경에서 패턴을 찾고 그러한 패턴을 알려진 문제와 연관시켜서 안정성 엔지니어와 유지보수 관리자가 장애를 예측하고 데이터 및 스코어링을 공유할 수 있습니다.
주요 기능은 다음과 같습니다.
- IoT 센서, 운영, IT 및 EAM 시스템의 데이터 사용
- 다섯 개의 인기 예측 모델 템플리트 및 관련 시각화 포함
- 사용자 정의 모델 구축을 위해 포괄적인 분석 API 라이브러리 포함
- IBM® Watson Machine Learning을 사용하여 예측 모델 스코어링
- 상태 모니터링 개선을 위해 모델 점수를 IBM Maximo Health와 쉽게 통합
- 예기치 않은 다운타임 및 위험 감소: 자산 장애를 예측하고 장애를 방지하는 조치를 시작합니다.
- 유지보수 비용 절감: 조기 경고를 기반으로 장애가 발생하기 전에 예정된 유지보수를 활성화하여 과도한 자산 유지보수를 방지합니다.
- 자산 활용도 개선: 유지보수 문제를 예측하고 작업 실패를 줄이면 기존 자산을 더 효율적으로 사용할 수 있습니다.
- 자산 수명 연장: 운영 성과 요소를 식별하고 유지보수 관행과 안정성을 개선합니다.
- 생산량 증가: 산업 제조, 제품 공정 및 상품의 효율성과 신뢰성을 개선해 생산량을 증가합니다.