자산 장애 예측

IBM Maximo® Predict를 사용하면 머신 러닝과 데이터 분석을 적용하여 향후 장애의 가능성을 예측함으로써 자산 장애와 이에 따른 비용을 줄일 수 있도록 시간표에 따른 유지보수를 넘어서 조건부 조치로 발전시킬 수 있습니다. 이제는 통합 IBM Maximo Application Suite의 일부가 된 Maximo Predict는 자산 데이터, 사용량 및 환경 등에서 일정한 패턴을 찾은 후에 이러한 패턴을 이미 알고 있는 문제들과 상관시킴으로써 신뢰성 엔지니어와 유지보수 관리자가 장애를 미리 예측하고 데이터 및 점수를 공유할 수 있도록 지원합니다.

Maximo Predict의 주요 기능

  • IoT 센서, 운영, IT 및 EAM 시스템의 데이터 사용
  • 5개의 우수하고 유명한 예측 모델 템플릿 및 연관된 시각화 포함
  • 커스텀 모델을 빌드하기 위한 분석 API의 통합 라이브러리 포함
  • Watson Machine Learning을 사용하여 예측 모델을 점수화
  • 조건 모니터링의 개선을 위해 Maximo Health와 손쉽게 통합된 모델 점수

Maximo Predict 주요 이점

우발적인 시스템 중단 시간 및 위험 감소

자산 실패를 예측하고 가동 중단을 피하기 위한 조치를 시작합니다.

유지보수 비용 절감

조기 경고에 기반하여 장애 발생 전에 스케줄된 유지보수를 사용하여 자산의 과도한 유지보수를 방지합니다.

자산 활용률 개선

유지보수 문제를 예측하고 작업의 장애를 줄일 수 있다면 기존 자산을 보다 효율적으로 사용할 수 있을 것입니다.

자산 수명 연장

운영 성과 요인을 식별하고 유지보수 사례와 신뢰성을 개선합니다.

프로덕션 결과 개선

산업 제조, 프로덕션 프로세스 및 제품의 효율성과 안정성을 높여서 보다 우수한 성과를 산출합니다.

상태 기반 유지보수로 이전

Maximo Health를 사용하면 자산 센서 및 기타 소스(예: 날씨, 자산 레코드 및 작업 히스토리)에서 얻은 IoT 데이터를 이용하여 자산의 상태를 관리함으로써 자산 가용성을 높이고 교체 방안을 개선할 수 있습니다. 이제는 통합 IBM Maximo Application Suite의 일부인 Maximo Health는 통합형 글로벌 뷰를 사용합니다. 자산 상태에 대한 인사이트를 얻음으로써 사용자는 자산 가용성을 높일 수 있으며 어떤 자산에 더 많은 관심을 기울여야 하는지를 파악할 수 있습니다.

Maximo Health의 주요 기능

  • 플릿형 뷰와 상태 드릴 다운의 단일한 직관적 대시보드
  • 센서 데이터 통합
  • 상태 기반 알림 및 조치
  • 유형 또는 그룹별로 자산에 대한 유연한 상태 점수

Maximo Health 주요 이점

자산 실패의 비용 및 빈도 감소

센서 데이터를 전송하여 값비싼 대가를 치르는 장애의 감소에 도움이 되는 자동화된 조치를 트리거하는 등록된 IoT 장치를 활용하여 자산 상태를 모니터합니다.

자산 가용성 향상

상태, 비용, 성능 및 유효 잔여 수명을 지속적으로 추적함으로써 자산 장애를 줄이고 가동 중단 시간을 최소화합니다.

예방정비 최적화

불필요한 예방정비를 수행하는 대신, 자산 레코드와 센서 데이터를 결합하여 자산 상태에 대한 인사이트를 기반으로 조치를 취합니다.

운영 위험 감소

자산 상태의 상세 보기는 올바른 자산에 집중할 수 있도록 지원합니다.

자본 교체 의사결정을 내리는 시간 단축

자산에 대한 명확한 뷰를 제시하는 강력한 분석으로 교체 계획의 정확성과 효율성을 강화합니다.