예측적 유지관리

예측적 유지관리란 무엇입니까?

요컨대, 예측적 유지 관리는 가동 시간과 생산성을 극대화하기 위해 고정된 일정을 따르는 대신 자산의 실제 상태를 기반으로 자산의 유지 관리가 필요한 시기와 수행해야 하는 특정 유지 관리 활동을 알아내는 것입니다. 이는 많은 비용을 초래하는 장비 다운타임을 줄이기 위해 장애를 예측 및 예방하고 적절한 유지 관리 루틴을 수행하는 것입니다.

장비로부터 IoT 및 센서 데이터가 스트리밍되므로 예측적 유지 관리를 통해 제조사는 효과적으로 기계의 운영 중단을 예측할 수 있습니다. 데이터는 변화를 감지하고, 경고 신호를 이해하고, 잠재적인 고장을 의미할 수 있는 패턴을 식별합니다. 제조사는 분석과 머신 러닝을 활용하여 기계가 중단될 가능성을 정확하게 예측할 수 있습니다. 이를 통해 조기 대책 및 시정 조치를 계획하고(즉, 예비 부품 주문, 수리 일정 예약 등) 가장 효과적인 방식으로 도입하여 계획되지 않은 다운타임과 고비용 직원 및 리소스가 사용되는 것을 방지할 수 있습니다.

예측적 유지 관리가 왜 중요합니까?

IoT 및 데이터 분석을 활용하여 운영 중단을 예측하고 예방하면 전체 다운타임을 50% 줄일 수 있습니다. (McKinsey)

Databricks의 차별화된 역량은 무엇입니까?

• Databricks 레이크하우스는 Delta, Delta Live Tables, Autoloader, Photon 등의 기술을 사용하여 고객이 실시간 의사결정에 데이터를 사용하도록 지원합니다.
• MFG용 레이크하우스는 거의 실시간에 가깝게 최대 규모의 데이터 작업을 지원합니다. 예를 들어 고객은 15초마다 트랜잭션 로그 시스템에서 하루에 거의 4억 건의 이벤트를 가져옵니다. 데이터 처리 중에 발생하는 보고 및 분석 문제로 인해 대부분의 리테일 고객들은 야간에 일괄적으로 데이터 웨어하우스로 데이터를 로드합니다. 심지어 주 단위 또는 월 단위로 데이터를 로드하는 회사도 있습니다.
• 레이크하우스의 이벤트 중심 아키텍처는 기존 방식(예: 람다 아키텍처)보다 간단하게 배치 및 스트리밍 데이터를 수집하고 처리합니다. 이 아키텍처는 변경 데이터 캡처를 처리하고 트랜잭션에서 ACID를 준수합니다.
• Delta Live Tables는 데이터 파이프라인 생성 과정을 간소화하고, 자동으로 계보를 구축하여 지속적인 관리를 지원합니다.
• 레이크하우스를 사용하면 데이터의 실시간 스트림 수집이 가능하고, 스트리밍 데이터도 분석할 수 있습니다. 데이터 웨어하우스는 데이터를 추출하여 변환, 로드한 다음, 데이터 웨어하우스에서 추가로 추출해야 분석이 가능합니다.
• Photon은 기록적인 쿼리 성능을 제공하므로, 사용자가 최대 규모의 데이터 세트로 쿼리를 실행해도 BI 툴에서 실시간 의사결정을 내릴 수 있습니다.