AI 및 운영 인텔리전스로 구동되는 더 스마트한 자산 성능 관리
효율적인 자산 성능 관리
IBM Maximo Asset Performance Management(APM)로 자산 수명을 연장하고 비용을 절감하며 성능을 최적화하세요. 자산 상황을 지속적으로 평가하고 위험을 예측하며 올바른 유지 관리 전략을 적용함으로써 APM은 장애를 예방하고 예기치 않은 다운타임을 줄이고 안정성을 개선할 수 있도록 지원합니다. AI 기반 인사이트와 고급 분석으로 데이터 기반 의사 결정을 내리고 장기적인 자산 성능과 지속가능성을 높일 수 있습니다.
수십 년간 쌓아온 업계 전문 지식을 바탕으로 구축되고 자산 성능 관리 분야의 시장 리더로 인정받는 Maximo는 상태 모니터링 및 신뢰성 분석부터 처방적 유지보수 전략에 이르기까지 모든 것을 지원하는 완전하고 통합된 접근 방식을 제공합니다. Maximo Condition Insight를 비롯한 AI 기반 인사이트의 최신 개선 사항을 통해 팀은 데이터 과학이나 복잡한 구성 없이도 의사 결정을 가속화하고 새로운 위험을 조기에 발견하며 선제적으로 조치를 취할 수 있습니다.
자산 상황을 지속적으로 평가하고 위험을 예측하며 올바른 유지 관리 전략을 적용하여 고장을 방지합니다. 문제가 발생하기 전에 잠재적인 문제를 파악하고 계획된 다운타임 동안 유지 관리를 진행해 예기치 않은 다운타임 가능성을 줄이고 비즈니스에 미치는 영향을 최소화할 수 있습니다.
자산의 수명을 연장하고 마모를 줄여 교체 시기를 늦출 수 있습니다. APM은 적시에 올바른 유지 관리 전략을 적용하여 유지 관리, 수리 및 교체에 대해 데이터 기반 의사 결정을 내릴 수 있도록 지원하고 자산이 더 오랫동안 최고의 성능으로 작동할 수 있도록 합니다.
APM을 사용하여 유지 관리 일정을 최적화하고 불필요한 유지 관리 및 수리 작업을 줄이세요. 문제의 근본 원인을 파악하고 표적 유지 관리를 시행하면 낭비와 예비 부품, 인력 비용을 최소화할 수 있습니다.
자산 성능 및 에너지 소비에 대한 인사이트를 확보하여 낭비를 줄이고 리소스 사용을 최적화할 수 있는 기회를 파악합니다. 자산 수명을 연장하고 에너지 소비를 줄이며 유지 관리 일정을 최적화하면 조직의 환경 발자국을 최소화하고 보다 지속 가능한 미래에 기여할 수 있습니다.
모든 유지보수 전략을 향상시키는 AI 기반 인사이트
Maximo Condition Insight는 실시간 및 역사적 자산 데이터를 명확하고 실행 가능한 권장 사항으로 변환하여 APM 프로그램을 개선합니다. Maximo Application Suite 내에서 건강 추세를 파악하고, 이상 징후를 식별하고, 규범적 유지 관리 결정을 지원합니다.
핵심 기능
최적화된 자산 전략에 필요한 신뢰성 중심 유지보수(RCM)
RCM 연구를 수행하여 중요 자산을 식별하고 고장 모드의 우선순위를 지정합니다. FMEA(고장 모드 및 영향 분석) 데이터를 APM 워크플로에 통합하여 데이터 기반 유지 관리 결정을 내리고 자산 성능을 최적화하며 운영 목표에 부합하도록 지원합니다.
사전 예방적 자산 관리에 필요한 상태 기반 유지보수(CBM)
실시간 및 과거 데이터를 분석하여 장애가 발생하기 전에 모니터링하고 실제 자산 상태 및 성능을 기반으로 적시에 적절한 유지 관리를 시작하여 유지 관리에 대한 예방적 접근 방식을 취합니다. 이로써 자산 가동 시간을 개선하고 불필요한 유지 관리를 줄일 수 있습니다.
향후 자산 성능 및 유지보수 요구 사항 예측
AI 기반 예측은 자산 성능 및 유지 관리 요구 사항에 대한 정확한 인사이트를 제공합니다. 추세와 패턴을 분석하여 고장이 발생하기 전에 예측하고 최적의 유지 관리 계획을 수립합니다. 이를 통해 예방적인 유지 관리가 가능하고 다운타임이 최소화되며 더 나은 비즈니스 결과를 위해 리소스를 최적화할 수 있습니다.
사례 연구
Downer와 IBM은 스마트 예방 유지보수를 사용하여 호주 경전철 및 중전철 시스템을 이용하는 승객이 안전하고, 안정적이며, 편안하게 친환경적인 서비스를 이용할 수 있도록 지원하고 있습니다.
GRE는 Maximo를 사용하여 전 세계 188,000개 자산의 센서 데이터를 분석해 실제 가동 시간, 과도한 열 또는 진동으로 트리거되는 상태 기반 유지 보수를 사용하는 방향으로 전환하고 있습니다.
Novate는 Maximo Monitor를 사용하여 자산의 성능을 실시간으로 파악함으로써 제품 품질을 30% 향상시켰습니다.
DP World는 장비 성능에 대한 실시간 인사이트를 확보하여 다운타임을 단축하고 전반적인 장비 효율성을 개선하는 예방적 유지 관리 전략을 지원합니다.
Maximo APM 애플리케이션
IBM Maximo는 AI, 분석 및 자동화를 기반으로 하는 통합 플랫폼에서 RCM, CBM 및 고급 예측을 통해 엔터프라이즈 자산 관리(EAM)를 개선하는 포괄적인 APM 솔루션을 제공합니다.
자산의 상황, 중요도 및 위험에 대한 포괄적인 시선을 제공합니다. 고급 스코어링 방법론을 사용하여 Maximo Manage 및 IoT 디바이스를 비롯한 다양한 소스의 운영 데이터를 분석합니다. Health를 사용하면 자산의 상태를 더 깊이 이해할 수 있으므로 유지 관리의 우선 순위를 정하고 안정성을 최적화하며 더 나은 운영 결정을 내릴 수 있습니다.
AI 및 머신 러닝을 사용하여 자산 성능 및 유지 관리 요구 사항을 예측합니다. Maximo Monitor의 시계열 데이터와 Maximo Manage의 장애 데이터를 분석하여 장애 발생 일수, 장애 확률 및 기타 주요 지표를 예측하는 모델을 구축합니다. Maximo Predict는 실행 가능한 인사이트를 제공하여 문제를 예측 및 예방하고 유지 관리를 최적화하며 다운타임을 줄일 수 있도록 합니다.
AI 기반 원격 모니터링 기능을 제공하여 대규모 고급 상태 기반 유지 관리(CBM) 사례를 지원합니다. 모니터링 기능을 활용하여 장치 및 센서의 IoT 데이터와 함께 PLC 및 SCADA 시스템의 운영 데이터를 신뢰할 수 있는 단일 소스로 수집하고 통합할 수 있습니다. 고급 분석 파이프라인과 이상 징후 감지 모델을 통해 이 데이터를 처리하여 경고, 대시보드 및 통합을 추진함으로써 자산 관리자를 돕고 안정성을 개선하며 다운타임을 줄이고 유지 관리 전략을 최적화할 수 있습니다.