기계 학습을 사용하여 예측 유지 관리를 수행하는 방법

산업 전반에 걸쳐 기업은 전통적으로 예정된 유지 관리에 의존해 왔습니다. 정해진 간격으로 기계 내부를 들여다보면 기계가 계속 작동합니다. 하지만 이것이 원치 않는 가동 중지 시간을 줄이는 가장 비용 효율적인 방법일까요? 설마. 수많은 연구에 따르면 장비 고장의 20%만이 노후화와 관련이 있고 80%는 무작위로 발생합니다.

여러 분야의 기업이 인공 지능(AI)을 기반으로 하는 모든 것에 관심을 가지면서 기계 학습(ML) 기반 예측 유지 관리가 주목을 받고 있습니다.

장비 문제가 발생하기 전에 예측하고 필요할 때 정확하게 유지 관리를 수행하면 비용 절감과 생산성 향상이 보장됩니다. 실제로 CXP Group에서 실시한 연구에 따르면 ML 기반 예측 유지 관리를 채택한 제조업체 중 90%가 수리 시간과 예상치 못한 가동 중지 시간을 줄이는 데 성공했습니다.

이 블로그 게시물에서 우리는 AI 소프트웨어 컨설팅 경험을 공유하고, 예측 유지 관리 시스템의 내부 작동 방식을 자세히 알아보고, 영감을 줄 수 있는 성공 사례를 공유하고, AI 기반 예측 유지 관리 솔루션 채택에 따른 과제를 다룹니다.

예측 유지 관리란 무엇입니까?

예측 유지 관리는 ML을 사용하여 잠재적인 오류를 예측하는 장비 유지 관리에 대한 사전 예방적 접근 방식입니다. 이는 결과적으로 비용이 많이 드는 가동 중지 시간을 방지하는 데 도움이 됩니다. 문제가 발생하기 직전에 장비에 주의가 필요한 시기를 정확하게 알려주는 것으로 생각하십시오.

예측 유지 관리 시스템은 연중무휴 24시간 내내 장비를 감시하는 검사팀처럼 작동하여 실시간으로 대량의 데이터를 수집하고 분석합니다. 이러한 "검사자"는 사람의 눈으로 볼 수 없는 가장 작은 이상 현상과 패턴을 감지하여 심각한 문제가 발생하기 전에 잠재적인 오류에 대해 경고할 수 있습니다.

개념이 실제로 어떻게 작동하는지 보기 위해 예를 살펴보겠습니다. 산업용 로봇에 의존하여 운영을 계속하는 제조 공장을 상상해 보십시오. 전통적으로 이러한 로봇의 유지 관리는 고정된 간격으로 예약되거나, 실제로 고장이 발생하면 가동 중지 시간과 재정적 손실이 발생할 수 있습니다.

ML 예측 유지 관리를 통해 장비는 전략적으로 기계에 내장된 센서의 도움으로 지속적으로 모니터링됩니다. 수집된 데이터는 온도, 진동, 전력 소비 및 기타 측정항목을 포괄할 수 있습니다.

그런 다음 이 모든 데이터는 ML 알고리즘으로 구동되는 시스템의 '브레인'인 중앙 처리 장치로 전송됩니다. 이 장치는 실시간으로 수집된 파손 내역 데이터, 수리 내역, 환경 요인 및 성능 지표를 바탕으로 향후 오작동을 나타낼 수 있는 패턴을 찾습니다.

이러한 귀중한 통찰력으로 무장한 유지 관리 팀은 급습하여 필요한 수정 작업을 수행하고, 다가오는 고장이 발생하지 않도록 방지할 수 있습니다. 가동 중지 시간을 최소화하고 비용이 많이 드는 중단 없이 모든 작업을 수행합니다.

이것이 바로 ML 예측 유지 관리의 비용 절감 잠재력이 나오는 곳입니다. 사전 예방적 성격으로 인해 완벽한 장비를 갖추는 데 자원을 낭비하는 대신 실제로 주의가 필요한 장비에 노력과 예산을 집중할 수 있습니다. 반면, 예측 능력을 활용하면 문제가 확대되기 전에 조치를 취하여 장비가 장기간 최고의 성능을 발휘하도록 보장할 수 있습니다.

부문별 AI 예측 유지보수 활용 사례

AI 기반 예측 유지보수는 장비 의존 산업의 운영 방식을 근본적으로 변화시키고 있습니다. 다음은 예측 유지 관리가 비즈니스에 미칠 수 있는 영향을 보여주는 예입니다.

조작

개별 및 공정 제조에서 AI 예측 유지보수는 밀링 머신, 유압 프레스, 컨베이어 시스템, 로봇 팔 및 장비를 포함한 다양한 장비에 매우 유용할 수 있습니다. 원자재를 정밀 부품으로 만드는 밀링 머신을 고려해 보십시오. 이러한 기계에 진동 센서를 장착하고 과거 고장 데이터에 대한 센서 판독값을 분석하면 기계 스핀들의 정렬 불량 및 마모 징후를 감지하는 데 도움이 될 수 있습니다. 그리고 온도를 추적할 때 과열 징후를 발견하여 오작동이 일어날 수 있음을 알릴 수 있습니다.

ML 기반 예측 유지 관리의 힘은 여기서 끝나지 않습니다. 유압 프레스의 막힘과 누출을 모니터링할 수 있습니다. 또한, 지속적인 온도 모니터링을 통해 예측 유지 관리 솔루션은 유압 시스템 내에 임박한 문제에 대한 위험 신호인 과열 징후를 감지할 수 있습니다. 그리고 주기 계산 기능을 통해 ML 예측 유지 관리는 특정 구성 요소에 주의가 필요한 시기를 정확하게 예측하여 시기적절한 유지 관리 개입을 지원하고 잠재적인 고장을 방지할 수 있습니다.

컨베이어 벨트의 경우 예측 유지 관리 소프트웨어는 벨트 장력을 측정하여 조기 마모를 방지할 수 있습니다. 또한 모터 부하를 모니터링하여 효율성을 보장하고 예상치 못한 가동 중지 시간을 유발할 수 있는 문제의 힌트를 찾아낼 수 있습니다.

예측 유지보수를 사용하는 제조업체 중에는 최대 규모의 펄프 및 원목 생산업체 중 하나인 Mercer Celgar가 있습니다. 예측 유지보수는 회사 생산 전략의 핵심 부분이 되었습니다. 다양한 옵션을 살펴본 후 Mercer Celgar는 기성 예측 유지 관리 솔루션을 구현했습니다. 이 AI 기반 소프트웨어는 새로운 CMMS 시스템과 원활하게 통합되어 이전의 자동화된 기계 상태 진단 소프트웨어를 대체합니다. 세 번의 파일럿을 통해 배포를 통해 귀중한 통찰력과 교훈을 얻었습니다.

AI 기반 예측 유지보수 플랫폼을 구축함으로써 Mercer Celgar는 단일 플랫폼 내에서 여러 생산 라인을 모니터링하고 각 기계 유형에 대한 개별 보고서를 얻을 수 있는 능력을 확보했습니다. 이를 통해 유지 관리 팀에 잠재적인 고장에 대한 조기 통찰력을 제공하는 동시에 성능을 추적하고 비교할 수 있었습니다. 구현을 통해 Mercer Celgar의 운영이 변화되어 특정 직무 역할이 생성되고 여러 소스의 기계 성능 데이터가 하나의 플랫폼으로 수집되었습니다. 결과적으로 회사는 기계 성능에 대한 단일 정보 소스를 보유하여 대규모의 효율적인 모니터링과 데이터 처리를 촉진합니다.

자동차

자동차 산업은 신뢰성을 향상하고 보증 비용을 줄이기 위해 ML 기반 예측 유지 관리에 크게 의존하고 있습니다. 예를 들어, 자동차 제조업체는 현장 차량의 센서 데이터를 모니터링하여 심각한 오류가 발생하기 전에 잠재적인 문제를 감지할 수 있습니다.

배달 트럭을 생각해 봅시다. 엔진 성능, 타이어 상태, 연료 효율에 대한 지속적인 모니터링을 통해 예측 유지보수를 통해 기업은 유지보수 일정을 최적화하고, 고장을 방지하며, 차량 수명을 연장할 수 있습니다.

많은 자동차 회사에서는 유지보수 기회를 예측하고 고객을 유지하기 위해 예측적 유지보수로 전환하여 자동차 제조업체의 공식 네트워크에서 유지보수 서비스를 찾도록 장려했습니다. 그러한 회사 중 하나가 Opel입니다. Opel은 과거 데이터를 분석하여 최적의 검사 일정을 제안하는 예측 유지 관리 도구를 차량에 장착했습니다.

시스템 구현의 주요 목적은 고객 유지율을 높이는 것이기 때문에 시스템은 유지 관리가 필요한 시기를 운전자에게 알리고 Opel의 공식 네트워크와 약속을 조정하여 고객이 제3자 수리업체를 찾는 것을 방지합니다.

보건 의료

ML 예측 유지 관리는 의료 산업에 혁명을 일으키고 중요한 의료 장비의 원활한 작동을 보장합니다. 병원의 MRI 기계를 상상해보세요. 온도, 압력, 전자기장 강도를 포함한 센서 데이터를 분석함으로써 예측 유지 관리 알고리즘은 잠재적인 문제를 나타내는 이상, 편차 및 패턴을 감지할 수 있습니다. 그러면 병원에서는 수요가 적은 기간 동안 유지 관리 활동을 사전에 계획하여 환자 치료 중단을 최소화할 수 있습니다. 이러한 접근 방식을 통해 운영 효율성이 향상되고, 장비 가동 중지 시간이 줄어들며, 환자 결과가 향상됩니다.

이 접근 방식을 채택한 의료 기관 중 하나는 Kashiwa Health Check Clinic입니다. 그들은 Hitachi와 제휴하여 MRI 기계 고장을 방지하기 위한 예측 유지 관리 시스템을 구현했습니다. 기술 파트너는 100개의 MRI 시스템에서 3년간의 센서 데이터를 분석하고 장치 오류로 이어진 원인 패턴을 조사하는 메커니즘을 만들었습니다. 그런 다음 ML은 정상적인 작동 상태를 정의하고, 이상을 예측하고, 실패로 이어질 수 있는 변경 사항을 감지하는 데 도움을 주었습니다. 그 결과, 조직은 MRI 기계 가동 중단 시간을 16.3% 줄였습니다.

석유 및 가스

복잡하고 값비싼 장비로 유명한 석유 및 가스 부문은 ML 기반 예측 유지 관리를 통해 엄청난 이점을 얻었습니다. 수많은 펌프, 압축기, 터빈이 있는 해양 시추 장비를 상상해 보십시오. 예측 유지 관리 알고리즘은 압력, 온도, 유량 등의 매개변수를 지속적으로 모니터링하여 이상 현상을 감지하고 임박한 오류를 예측할 수 있습니다. 사전 예방적인 접근 방식을 취함으로써 기업은 비용이 많이 드는 예상치 못한 가동 중단을 방지하고 장비 성능을 최적화하며 직원의 안전을 보장할 수 있습니다.

업계 선두업체인 Aramco는 석유 및 가스와 함께 유정에서 나오는 과도한 물 때문에 발생하는 장비 및 파이프라인의 부식, 스케일링 및 기타 손상을 방지하기 위해 예측 유지 관리의 힘을 활용해 왔습니다. AI 기반 유량계를 구현한 이 회사는 우물의 물 흐름에 대한 실시간 통찰력을 얻었습니다. 이 계량기는 AI 기반 디지털 트윈 모델을 사용하여 파이프 흐름을 예측한 다음 이를 실제 측정값과 비교했습니다. 이 프로세스를 통해 계측기는 다양한 작동 조건에 따라 자동으로 조정되어 재교정 요구 사항을 크게 최소화할 수 있었습니다.

예측 유지 관리 솔루션을 구축하는 방법

ML 기반 예측 유지 관리 솔루션을 채택할 때 조직은 기성 소프트웨어를 선택할지 아니면 맞춤형 솔루션에 투자할지 결정해야 합니다. 각 접근 방식은 서로 다른 장점과 고려 사항을 제공하며 선택은 여러 기준에 따라 달라집니다.

• 사용 가능한 예산: 기성 소프트웨어(예: IBM Maximo, Microsoft Azure IoT Suite, GE Predix, PTC ThingWorx, Siemens MindSphere)는 일반적으로 초기 비용이 더 낮지만 맞춤형 솔루션을 구축하려면 초기 투자 비용이 더 높을 수 있습니다. 예산이 제한된 회사는 기성 소프트웨어를 더 매력적으로 느낄 수 있는 반면, 상당한 리소스를 가진 회사는 맞춤형 기능을 위한 맞춤형 솔루션을 선호할 수 있습니다.
• 구현 시간: 기성 소프트웨어는 사전 구축 및 테스트되었으므로 신속하게 배포할 수 있습니다. 대조적으로, 맞춤형 솔루션을 개발하는 것은 프로젝트의 복잡성과 범위에 따라 더 오랜 시간이 걸릴 수 있습니다.
• 산업별 요구 사항: 다양한 산업에는 고유한 요구 사항과 워크플로우가 있는 경우가 많으며, 이로 인해 특정 기능을 갖춘 예측 유지 관리 솔루션이 필요할 수 있습니다. 기성 소프트웨어는 이러한 요구 사항을 완벽하게 충족하지 못하므로 사용자 정의가 필요합니다. 이 때문에 고도로 전문화된 요구 사항을 가진 기업이나 맞춤형 솔루션을 통해 경쟁 우위를 추구하는 기업은 맞춤형 경로를 선호할 수 있습니다.
• 기존 인프라 및 통합: 원활한 운영을 위해서는 예측 유지 관리 소프트웨어를 기존 시스템 및 장비와 통합하는 것이 중요합니다. 기성 솔루션은 제한된 수의 인기 있는 장비 또는 기술과 더 나은 호환성을 제공할 수 있는 반면, 맞춤형 솔루션은 조직의 기존 인프라에 맞게 정확하게 맞춤화될 수 있습니다.
• 확장성: 비즈니스가 성장하고 확장됨에 따라 예측 유지 관리 요구 사항도 진화할 수 있습니다. 기성 소프트웨어는 변화하는 요구 사항에 맞게 조정할 수 있는 확장 가능한 옵션을 제공할 수 있습니다. 적절하게 설계된 경우 맞춤형 솔루션은 확장성과 유연성을 제공할 수도 있지만 이를 위해서는 추가 개발 노력이 필요할 수 있습니다.
• 지원 및 업데이트: 기성 소프트웨어에는 공급업체에서 제공하는 지원 및 정기적인 업데이트가 함께 제공되는 경우가 많아 솔루션을 최신 상태로 유지합니다. 맞춤형 솔루션은 지속적인 기능을 보장하기 위해 지속적인 유지 관리 및 지원 노력이 필요할 수 있습니다.

처음부터 AI 기반 예측 유지 관리 솔루션 구축

맞춤형 ML 기반 예측 유지 관리 솔루션을 처음부터 구축하면 유연성이 극대화되고 시스템을 고유한 요구 사항에 정확하게 맞출 수 있습니다. 그러나 맞춤형 소프트웨어가 완전히 맞춤형인 경우는 거의 없습니다. 다음과 같이 다양한 오픈 소스 라이브러리 및 프레임워크(예: Scikit-learn, TensorFlow, PyTorch, Keras, XGBoost), SDK 및 API(예: AWS SDK, Azure SDK, Google Cloud SDK, IBM Watson SDK, ThingWorx SDK)가 있습니다. 맞춤형 예측 유지 관리 솔루션 개발 프로세스를 가속화하고 단순화하는 사전 교육된 모델(예: Amazon SageMaker, Azure Stream Analytics)을 포함한 완전 관리형 ML 서비스도 포함됩니다.

아래에서는 ML 컨설팅 회사로 운영한 경험을 공유하고 AI 기반 예측 유지 관리 소프트웨어를 개발하는 과정이 어떻게 전개될 수 있는지 설명합니다.

예측 유지보수는 상태 모니터링과 예측 분석이라는 두 가지 하위 작업으로 나눌 수 있는 작업입니다. 예측 유지 관리 솔루션을 만드는 것은 기본적으로 탐지 모델과 예측 모델을 훈련하고 이를 본격적인 솔루션에 통합하는 것으로 요약됩니다. 이러한 모델을 학습하려면 다음 단계를 수행하세요.

데이터 수집

예측 유지 관리 알고리즘을 작성할 때 첫 번째 단계는 모델 교육을 위한 충분한 데이터를 수집하는 것입니다. 수집하는 데이터의 종류는 다음과 같습니다.

• 기계의 상태와 성능에 대한 실시간 통찰력을 제공하는 센서 데이터입니다. 여기에는 기계에 부착된 모든 유형의 센서(예: 온도, 압력, 진동, 전압, 소음)에서 수집된 시계열 정보가 포함됩니다.
• 고장 날짜, 시간, 고장 성격 등 과거 장비 고장에 대한 정보를 포함하는 고장 데이터입니다.
• 유지보수 기록, 서비스 보고서, 작업 지시서, 장비 유지보수 이력과 관련된 기타 문서입니다.
• 시작 및 중지 시간, 생산 속도, 처리량, 사용 패턴 등 기계의 작동 상태에 대한 정보를 캡처하는 작동 데이터입니다.
• 주변 온도, 습도 수준, 장비 상태에 영향을 미칠 수 있는 기타 외부 조건 등의 요소를 다루는 환경 데이터입니다.
• 에너지 소비, 유지 관리 비용 데이터 등 고장 패턴에 대한 추가 통찰력을 제공할 수 있는 기타 관련 데이터입니다.

데이터 처리

데이터 전처리는 맞춤형 AI 기반 예측 유지 관리 솔루션을 구축하는 데 필수적인 단계입니다. 여기에는 누락된 값 처리부터 이상값 제거까지 다양한 기술이 포함됩니다.

적절한 처리 기술의 선택은 데이터의 특성에 따라 달라지며, 데이터 처리를 성공적으로 수행하는 열쇠는 기계를 아는 것입니다. 시끄러운 진동 데이터가 있다고 가정해 보겠습니다. 오류 표시가 포함된 주파수 범위를 알면 최적의 전처리 전략을 선택하는 데 도움이 될 수 있습니다.

기능 엔지니어링

특성 엔지니어링은 원시 데이터를 정상적인 동작과 잘못된 동작을 구별하는 데 도움이 되는 특성으로 변환하는 것을 의미합니다. 목표는 데이터에서 관련 정보를 추출하여 ML 알고리즘이 패턴과 관계를 더 쉽게 식별할 수 있도록 하는 것입니다.

예를 들어, 진동 데이터를 사용하여 기어박스의 상태를 모니터링할 수 있습니다. 기어박스의 오작동으로 인해 진동 주파수와 크기가 변경됩니다. 따라서 피크 주파수와 크기는 기어박스 상태를 모니터링하는 데 사용될 수 있습니다.

기능 엔지니어링에 사용되는 몇 가지 일반적인 기술은 다음과 같습니다.

• 집계: 여러 원시 데이터 포인트를 결합하여 집계된 기능을 생성하면 장비 동작에 대한 더 높은 수준의 보기를 제공할 수 있습니다.
• 시간 기반 분석: 시계열 데이터에는 귀중한 시간적 패턴이 포함되는 경우가 많습니다. 시간, 요일 또는 계절 패턴과 같은 시간 기반 기능을 생성하면 모델이 반복적인 동작을 포착하는 데 도움이 될 수 있습니다.
• 신호 분석: 신호 처리 기술을 적용하면 주파수 성분을 추출하거나 시계열 데이터에서 패턴을 감지하는 데 도움이 될 수 있습니다.
• 상관 분석: 어떤 데이터가 예측 정확도에 가장 큰 영향을 미치는지 평가하고 데이터 세트에서 모델 훈련과 관련하여 중요성이 덜한 데이터 포인트를 제거하면 훈련에 걸리는 시간을 줄이는 데 도움이 됩니다.
• 도메인별 특징 추출 기술: 어떤 경우에는 도메인 지식이 특화된 특징 변환으로 이어질 수 있습니다. 예를 들어, 회전 장비의 경우 진동 순서 분석을 기반으로 하는 기능이 유용할 수 있습니다.

기능 엔지니어링은 여러 번의 반복을 포함하는 프로세스일 가능성이 높습니다. 최적의 성능을 위해 예측 모델을 초기 교육하고 테스트한 후 이 단계로 돌아가는 것이 일반적입니다.

모델 선택 및 훈련

다음 단계에서는 최적의 ML 모델을 선택하고 수집된 데이터에 대해 학습시킵니다.

모델 선택

특정 예측 유지 관리 사용 사례에는 올바른 ML 알고리즘 또는 예측 모델을 선택하는 것이 필수적입니다. 다양한 모델에는 다양한 강점과 약점이 있으며, 선택은 데이터의 성격, 문제의 복잡성, 원하는 해석 수준과 같은 요소에 따라 달라집니다.

예측 유지 관리에 일반적으로 사용되는 모델은 다음과 같습니다.

• 로지스틱 회귀: 이진 분류 문제에 적합합니다. 예를 들어 장비의 고장 여부를 예측합니다.
• 의사결정 트리: 범주형 데이터와 숫자형 데이터를 모두 처리하는 데 효과적입니다. 피처 간의 비선형 관계를 캡처할 수 있습니다.
• 랜덤 포레스트: 향상된 정확성과 견고성을 위해 여러 의사결정 트리를 결합하는 앙상블 방법입니다.
• SVM(Support Vector Machine): 특히 고차원 데이터를 처리할 때 분류 작업에 유용합니다.

모델 훈련

모델 교육에는 과거 데이터를 사용하여 ML 예측 유지 관리 모델이 장비 오류와 같은 대상 변수와 기능 간의 패턴과 관계를 인식하도록 교육하는 작업이 포함됩니다. 데이터 세트는 훈련 세트와 테스트 세트의 두 부분으로 나뉩니다.

모델은 훈련 데이터로부터 학습하고 훈련 과정에서 식별한 패턴을 기반으로 예측을 할 수 있게 됩니다.

학습이 완료되면 모델은 테스트 데이터 세트에 대한 테스트를 거칩니다. 모델 검증은 보이지 않는 데이터에 대해 모델이 얼마나 잘 작동하는지 평가하고 모델의 예측력을 추정하는 중요한 단계입니다.

통합 및 배포

올바른 모델을 식별하고 훈련하고 정확한 예측을 생성했다면 이제 이를 시스템에 통합하여 실행에 옮길 차례입니다. ML 예측 유지 관리 소프트웨어의 세부 사항에 따라 여러 가지 배포 옵션이 있습니다.

• 클라우드 구현: 클라우드에 저장된 대용량 데이터를 처리하는 경우 클라우드 기반 배포를 선택하세요. ML 알고리즘을 클라우드에서 직접 실행하면 예측 및 상태 모니터링을 위해 로컬 시스템과 클라우드 간에 데이터를 주고받을 필요가 없습니다. 이를 통해 유지 관리 프로세스가 간소화되고 효율성이 향상됩니다.
• 엣지 구현: 또는 장비에 더 가까이 위치한 내장형 장치에서 알고리즘을 실행할 수 있습니다. 이 접근 방식을 사용하면 지연 없이 장비 상태에 대한 즉각적인 업데이트 및 알림이 가능합니다.
• 하이브리드 구현: 클라우드와 에지의 조합을 선택할 수도 있습니다. 전처리 및 특징 추출을 위해 임베디드 장치를 활용하고 클라우드에서 예측 모델을 실행합니다. 이렇게 하면 엣지 배포와 관련된 효율성과 클라우드 기반 처리 능력이라는 두 가지 장점을 모두 누릴 수 있습니다. 이는 지속적인 작업으로 막대한 양의 데이터가 생성되어 대역폭 및 비용 제한으로 인해 온보드 저장 또는 전송이 어려운 석유 시추 또는 항공기 엔진과 같은 시스템에 특히 효과적입니다.

도중에 해결해야 할 과제

AI 예측 유지 관리 솔루션을 구현하는 데는 몇 가지 어려움이 따를 수 있습니다. 몇 가지 일반적인 장애물은 다음과 같습니다.

• 레거시 장비: 오래되었거나 호환되지 않는 장비에서 데이터를 연결하고 수집하는 것은 어려울 수 있습니다. 필요한 데이터를 수집하려면 센서를 개조하거나 IoT 게이트웨이를 활용해야 할 수도 있습니다.
• 올바른 매개변수 설정: 각 장비에 대해 모니터링할 가장 관련성이 높은 매개변수를 식별하는 것이 중요합니다. 이를 위해서는 정확한 예측을 보장하기 위해 기계와 고장 모드에 대한 깊은 이해가 필요합니다.
• 데이터 품질 및 가용성: 정확한 예측을 위해서는 데이터 품질 및 가용성을 보장하는 것이 중요합니다. 불완전하거나 신뢰할 수 없는 데이터는 잘못된 유지 관리 결정으로 이어질 수 있습니다. 데이터 거버넌스 관행을 확립하고 데이터 인프라에 투자하는 것은 이러한 과제를 극복하는 데 필수적인 단계입니다.

최종 단어

AI 기반 예측 유지 관리는 장비가 많거나 장비 의존적인 산업에 종사하는 기업에 획기적인 기회를 제공합니다. 유지 관리에 대한 사전 예방적 접근 방식을 채택함으로써 조직은 가동 중지 시간을 크게 줄이고 유지 관리 비용을 최적화하며 운영 효율성을 향상시킬 수 있습니다.

기성 소프트웨어를 맞춤 설정하거나 처음부터 맞춤 솔루션을 구축하는 등 ML 예측 유지 관리는 장비의 잠재력을 최대한 활용하는 데 도움이 될 수 있습니다.

ML 예측 유지 관리의 가능성을 살펴보고 회사를 새로운 차원으로 끌어올릴 수 있는 정보에 근거한 결정을 내리려면 당사 팀에 문의하세요.

이 기사는 원래 itrex 웹사이트에 게시되었습니다.