예측 유지보수 성공 가이드
계획되지 않은 다운타임은 효율적인 서비스의 적이라고 할 수 있습니다. 기술자가 오류를 예측하기보다 사후에 대응해야 한다면 서비스의 비용이 높아지고, 비효율적이며, 시간이 지나면 지속 불가능해지고, 고객 관계에 부정적인 영향을 미치게 됩니다. 예측 유지보수는 장비 이슈로 인해 비용이 많이 드는 다운타임이 발생하기 전에 예측하고 해결할 수 있도록 실제 적용 가능한 통찰력을 제공하지만, 데이터 과학과 AI에 대한 오해는 서비스 조직이 예측 유지보수 솔루션을 도입하는 데 방해가 되고 있습니다. 어떻게 하면 AI가 어렵다는 오해에서 벗어나 AI를 활용해서 실질적인 결과를 얻을 수 있을까요?
경험이 많은 사물 인터넷(IoT) 파트너와 함께 올바른 단계를 밟아 나간다면 예측 유지보수를 구현하여 예기치 않은 다운타임을 최대 30%까지 줄이고, 최대 83% 더 빠르게 서비스를 해결할 수 있으며, 사이트에서 보내는 시간을 최대 75%나 단축할 수 있습니다1.
구현 준비
귀사와 팀에서 IoT 기반 예측 유지보수 전략 구현을 시작하기 전에 전체적으로 합의를 얻고, 정보를 공유하고, 심지어는 가상 팀을 만들어야만 성공할 수 있습니다. 엔터프라이즈 전체에서 동의를 얻기 위해서는 예측 유지보수가 장비 업타임, 서비스 효율성, 고객 관계를 어떻게 직접적으로 향상시키는지를 동료들이 이해할 수 있도록 명확한 그림이 있어야 합니다.
