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예측 유지보수는 데이터와 분석을 사용하여 장비가 언제 고장날지 예측하고 그에 따라 유지보수를 계획하는 기술입니다. 장비 가동 시간을 개선하고 유지 관리 비용을 줄이는 데 도움이 되는 유지 관리에 대한 사전 예방적 접근 방식입니다.
예측 유지 관리에 AI를 사용하면 많은 이점이 있습니다. AI는 다음과 같은 도움을 줄 수 있습니다.
조기에 문제 감지: AI는 장비의 조기 고장 징후를 모니터링하고 유지보수가 필요할 때 알려줄 수 있습니다.
정기 유지보수: AI는 장비 사용, 날씨, 부품 가용성과 같은 요소를 고려하여 유지보수 계획을 세우는 데 도움을 줄 수 있습니다.
가동 중지 시간 감소: AI는 느린 기간 동안 수리 및 예약 유지 관리를 통해 가동 중지 시간을 최소화하도록 도울 수 있습니다.
비용 절감: AI는 예비 부품의 필요성을 줄이고 유지 관리 일정을 최적화하여 유지 관리 비용을 절약할 수 있도록 도와줍니다.
예측 유지 관리에 AI를 사용하는 방법에는 여러 가지가 있습니다. 여기 예시들이 있습니다 :
센서의 데이터를 사용하여 고장의 조기 징후 감지: AI를 사용하여 조기 고장 징후에 대해 센서 데이터를 모니터링할 수 있습니다. 이 데이터는 장비가 고장나기 전에 유지 관리를 계획하는 데 사용할 수 있습니다.
유지보수 기록 데이터를 사용하여 유지보수 계획: AI를 사용하여 과거 유지보수 기록을 분석하여 향후 유지보수를 계획할 수 있습니다. 이 데이터는 느린 기간 동안 유지 관리를 예약하고 유지 관리 일정을 최적화하는 데 사용할 수 있습니다.
장비 사용 기록의 데이터를 사용하여 유지 보수 일정 수립: AI를 사용하여 장비 사용 데이터를 분석하여 유지 보수 일정을 잡을 수 있습니다. 이 데이터는 느린 기간 동안 유지 관리를 예약하고 유지 관리 일정을 최적화하는 데 사용할 수 있습니다.
장비 가동 시간을 개선하고 유지 관리 비용을 줄이기 위해 AI를 예측 유지 관리에 사용할 수 있습니다. 센서의 데이터, 유지 관리 기록 및 장비 사용 기록을 사용하는 등 예측 유지 관리에 AI를 사용하는 방법은 여러 가지가 있습니다.