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.