신뢰성 중심 유지보수 소프트웨어

기존에 신뢰성 중심 유지보수(RCM) 연구를 수행한 적이 없는 팀이라면, 신뢰성 전략 라이브러리를 통해 필수적인 시작점을 마련할 수 있습니다. 사용자는 포괄적인 고장 모드 데이터베이스에 액세스함으로써 장비 고장을 조기에 감지하고 대응하여 다운타임과 운영 위험을 최소화할 수 있습니다.

• 사전 연구 없이 바로 신뢰성 모범 사례를 적용해 시작하세요.
• 장애 모드 및 관련 위험을 신속하게 식별합니다.
• 신뢰성을 높이기 위한 맞춤형 대응 전략을 수립합니다.
• 마모 패턴을식별하고, 비효율을 제거하며, PM 작업을 고장 모드에 매핑할 수 있습니다.

특정 장비, 운영 조건, 과거 고장 데이터를 반영하여 유지보수 전략을 더욱 최적화하여 구현할 수 있습니다. 고장 모드에 대한 명확한 인사이트를 확보하고, 장비 상태를 분석하며, 데이터 기반 의사 결정을 통해 예측 유지보수를 최적화하세요.

• 라이브러리를 기반으로 사용자 지정 장애 모드를 구축합니다.
• 고장 모드를 수동으로 수정하거나 기존 FMEA 연구를 가져옵니다.
• 실제 작동 조건을 기반으로 분석을 조정합니다.
• 고장 인사이트를 비즈니스 요구 사항에 맞게 조정하여 의사 결정을 개선할 수 있습니다.

생성형 AI를 활용해 자산별로 특화된 정확한 고장 모드를 즉시 생성할 수 있습니다. 이러한 자동화를 통해 시간을 절약하고 수작업을 줄이며, 자산 상황과 자산에 맞는 잠재적 위험에 대한 정확한 AI 기반 인사이트로 유지보수 전략을 강화할 수 있습니다.

• 연구 생성을 자동화하여 수작업을 줄이고 정확성을 높입니다.
• AI 추천을 기반으로 고장 모드를 지속적으로 개선합니다.
• 지능형 자동화로 신뢰성 전략을 빠르게 확장합니다.

예방 유지보수(PM), 예측 유지보수(PdM) 및 기타 전략을 통합하여 선제적 유지보수 계획을 수립하고 정교화할 수 있습니다. FMEA 인사이트와 AI 기반 추천을 활용하여 중요 자산을 우선순위에 따라 관리하고, 다운타임을 최소화하며, 유지보수 실행을 최적화할 수 있습니다.

• 특정 자산 요구 사항에 맞는 데이터 기반 유지보수 계획을 개발합니다.
• PM(예방 정비), PdM(예측 정비) 및 기타 유지보수 방식을 자산 워크플로에 통합합니다.
• 중요 자산의 우선순위를 지정하여 운영 효율성과 신뢰성을 극대화합니다.
• 유지보수 일정 및 추적을 자동화하여 정시에 작업을 완료할 수 있도록 지원합니다.