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조직은 운영을 간소화하고 유지보수 비용을 절감해야 한다는 압박을 받습니다. 예측 유지보수 방식은 이미 사용 중인 장비의 상태를 분석함으로써 유지보수 작업이 언제 수행되어야 하는지 예측하는 동시에 일상적인 시스템 작동에 미치는 영향을 최소화할 수 있습니다. 이를 통해 다운타임을 줄이고 상당한 비용을 절감하고 시스템 안정성을 개선할 수 있습니다.

산업용 IoT를 이용한 예측 유지보수(PdM)는 디지털 밸류 체인을 위해 커넥티드 프로세스 및 기계의 구현을 돕고, 기계 성능, 운영자 효율성, 생산 처리량, 품질 등 모든 측면에 가시성을 제공합니다. 많은 조직이 예측 유지보수를 사용해왔으며, AI와 머신 러닝과 같은 첨단 기술은 훨씬 더 향상된 PdM 프로그램을 약속하는 기본 기술입니다.

그러나, 예측 유지보수(PdM)는 업계 규모에서 채택하고 관리하기 어렵습니다. 그렇다면, 성공 가능성을 높이는 올바른 절차를 밟고 있다고 어떻게 확신할까요? 이 백서는 몇 가지 유지보수 접근 방식을 소개하고 귀사의 미션 크리티컬한 장비를 위해 최선의 예측 유지보수(PdM) 전략을 선택하여 적용하는 방법을 설명합니다.

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