많은 회사에서는 데이터 수집, 로직 적용, 인사이트 확보라는 전통적인 접근 방식을 예측 분석에 활용합니다.
공급업체에 기존 모델을 빌드하는 데 필수적인 기록 데이터가 없는 경우 깊이 있는 엔지니어링 토대를 전문 기술로 활용하여 예측 서비스 프로그램을 빌드할 수 있습니다.
새로 연결된 자산이 있는 회사는 시간이 지남에 따라 계속해서 데이터를 수집하여 데이터 집합을 빌드하고 다른 두 구성 요소를 지원해야 합니다.
예측 서비스 프로그램의 3가지 중요 구성 요소
산업 서비스 모델이 기계가 고장 난 후에 수리하는 기존 모델에서 벗어나 사전 대응식 예측 서비스로 변화하고 있습니다. 예측 서비스의 3가지 구성 요소에서는 제조업체들이 IIoT를 통해 예측 서비스 프로그램을 어떻게 혁신하고 있는지 살펴봅니다.
고객의 문제를 올바르게 예측하면서 확장 가능한 비즈니스 이점을 실현하기 위한 비밀과 마주할 준비가 되셨습니까? 아래를 클릭하여 각각의 비밀을 확인하십시오.
시뮬레이션 및 실시간 데이터
결합
기존 엔지니어링 데이터 사용
예측
수집 및 분석
현장의 연결된 장치에서 수집한 데이터
자세히 알아보기
Maria Wilson, Howden 데이터 기반 이점 글로벌 리더
이 회사의 가동 시간 프로그램에는 디지털 트윈 시뮬레이션 데이터와 실시간 데이터가 결합되며, 이를 통해 “데이터 인텔리전스와 가시성을 확보하여 사전 대응식의 선제적 조치를 적용하고 장애를 방지할 수 있습니다.”라고 말합니다.
글로벌 엔지니어링 기업인 Howden에 따르면,
출처: Howden 가동 시간 프로그램을 언급한 예측 서비스의 3가지 구성 요소
성공적인 예측 서비스 프로그램을 통해 비즈니스 이점을 실현할 준비가 되셨습니까?
예측 서비스의 3가지 구성 요소에서 그 방법을 확인하십시오.
기업에서는 이전에 수집한 방대한 데이터 집합을 활용하여 예측 모델을 빌드하고 장비에 대한 경고 조건을 설정할 수 있습니다.
예측 모델은 특정 측정 기준이 정해진 임계값을 초과하고 장애 모드가 보류 중인 상황을 나타내는 기록 데이터를 활용할 수 있습니다.
기존 모델을 개선하려면 머신 러닝 알고리즘을 통해 현장에서 수집한 실시간 데이터를 통합하십시오.
3
of Your Predictive Service Program
Critical Components
Industrial service models are shifting away from traditional break/fix models towards proactive and predictive service. The Three Components of Predictive Service reveals how the IIoT empowers manufacturers to transform their predictive service programs.
Ready to unlock the secret to successfully predicting customer issues while delivering scalable business benefits? Click below to reveal each secret.
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Maria Wilson, Howden 데이터 기반 이점 글로벌 리더
이 회사의 가동 시간 프로그램에는 디지털 트윈 시뮬레이션 데이터와 실시간 데이터가 결합되며, 이를 통해 “데이터 인텔리전스와 가시성을 확보하여 사전 대응식의 선제적 조치를 적용하고 장애를 방지할 수 있습니다.”라고 말합니다.
글로벌 엔지니어링 기업인 Howden에 따르면,
출처: Howden 가동 시간 프로그램을 언급한 예측 서비스의 3가지 구성 요소
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Industrial service models are shifting away from traditional break/fix models towards proactive and predictive service. The Three Components of Predictive Service reveals how the IIoT empowers manufacturers to transform their predictive service programs.
설명서, 데이터 북, 선택 소프트웨어, 드로잉 및 모델에서 수년간 캡처한 설계 데이터를 사용하여 디지털 트윈을 생성할 수 있습니다.
시뮬레이션 기반 디지털 트윈과 실시간 데이터를 결합하여 장비의 예상 작동 방식과 해당 환경에 대한 대응 방식을 예측하십시오.
디지털 트윈 시뮬레이션 데이터와 실시간 데이터를 결합하면 서비스 팀이 더 효과적으로 사전 대응식 조치를 수행하여 장애를 방지할 수 있습니다.
3
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Critical Components
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