도전 과제

국제 자동화 협회에 따르면, 일반적인 공장은 가동 중단으로 인해 제조 용량의 5%에서 20%가 손실됩니다. 기존의 예방 유지보수 프로세스에서는 시간이나 사용량에 따라 정기적으로 기계를 수리해야 합니다. 그러나 이러한 방법들은 여전히 상당한 장비 고장으로 인해 유휴 작업자, 폐기율 증가, 매출 손실 및 고객 분노가 초래됩니다. 또한 예방 정비는 여전히 작업 수명이 긴 부품을 대체하여 시간과 비용을 낭비할 수 있습니다.

기회

AI 기반 예측 유지보수는 장비에 내장된 IoT 센서의 다양한 데이터, 제조 작업의 데이터, 환경 데이터 등을 사용하여 고장나기 전에 교체해야 할 구성 요소를 결정합니다. AI 모델은 데이터에서 특정 구성 요소의 고장 모드를 나타내는 패턴을 찾거나 주어진 환경 조건에서 구성 요소의 수명을 보다 정확하게 예측할 수 있습니다. 특정 오류 신호가 관찰되거나 구성 요소 노후화 기준이 충족되면 예정된 유지 관리 기간 동안 구성 요소를 교체할 수 있습니다. McKinsey and Company는 AI 기반 예측 유지 관리가 일반적으로 연간 유지 관리 비용을 10%, 가동 중지 시간을 최대 25%, 검사 비용을 25% 절감한다는 사실을 발견했습니다.