예측 유지보수는 커넥티드 자산 및 장비의 상태를 지속적으로 분석하여 예기치 않은 다운타임이나 시스템 고장의 가능성을 줄입니다. 이는 조직에 엄청난 이점을 제공하는 IIoT(산업용 사물 인터넷)의 혁신적인 응용 프로그램입니다.

다운타임 감소: 기술자는 예측 유지보수를 통해 장비 오류가 발생하기 전에 문제를 미리 감지하고 문제를 해결할 수 있습니다.

작업자 생산성 향상: 예기치 않은 오작동이나 고장으로 인한 작업자의 생산성 저하를 방지합니다. 작업자의 일정에 따라 예측 유지보수를 계획할 수 있습니다.

현장 서비스 비용 절감: 서비스 부서는 시스템 유지보수를 예측함으로써 상당한 비용 절감과 높은 ROI(투자수익)를 달성할 수 있습니다.

제품 디자인 향상: 제품 설계자는 시스템의 센서를 통해 수집된 IIoT 데이터의 역량을 활용하여 이 중요한 정보를 사용할 수 있습니다.

작업자 안전 개선: 예기치 않은 고장이나 오작동은 직원에게 위험한 작업 조건을 초래할 수 있습니다. 오작동이 발생할 시기를 예측하여 시스템이 위험해지기 전에 서비스를 수행할 수 있습니다.

예측 유지보수의 이점

예측 유지보수는 시스템의 성능, 상태 및 실시간 현황을 예측하는 프로세스입니다. 예측 유지보수의 경우 시스템에는 사용자에게 업데이트, 경고 및 알림을 제공하는 IoT 지원 소프트웨어 연결 센서가 장착됩니다. IoT 지원 소프트웨어는 방대한 양의 데이터를 수집합니다. 그런 다음 이 데이터는 향후 고장이 발생할 시기를 정확하게 예측하는 데 사용할 수 있는 다양한 알고리즘을 통해 실행됩니다. 이러한 형태의 기계 학습은 예측 유지보수를 통해 불필요한 유지보수 검사의 실행을 방지하고 시간과 노력의 낭비를 더욱 줄일 수 있습니다.