작성자 : John P. Desmond (AI 트렌드 편집자) 

예측 유지 보수 (피디엠)는 킬러 AI 앱으로 부상했습니다. 

지난 XNUMX 년 동안 예측 유지 관리는 틈새 사용 사례에서 사용자에게 진정한 가치를 제공하는 빠르게 성장하는 높은 투자 수익 (ROI) 애플리케이션으로 이동했습니다. 이러한 발전은 오늘날 초기 단계에서 고려되는 시장 인 사물 인터넷 (IoT)과 AI의 힘을 함께 보여줍니다. 

이러한 관찰은 시장 인텔리전스를 제공하는 컨설턴트 인 IoT Analytics가 수행 한 연구에서 얻은 것으로, 최근 예측 유지 보수 시장이 6.9 억 달러에 이르면 28.2 년에는 2026 억 달러에이를 것으로 예상됩니다.  

이 회사는 2016 년 독일 도르트문트에서 열린 산업 유지 보수 컨퍼런스에서 IoT 기반 예측 유지 보수 시장에 대한 연구 범위를 시작했습니다. 별로 일어나지 않았습니다. IoT Analytics의 CEO 인 Knud Lasse Lueth는 "매우 실망했습니다." IoT 비즈니스 뉴스. "어떤 전시 업체도 예측 유지 보수에 대해 이야기하지 않았습니다."  

여러가지가 바뀌었다. IoT 분석 분석가 Fernando Alberto Brügge는 다음과 같이 말했습니다. "2021 년에 실시한 연구에 따르면 예측 유지 보수는 정적 인 상태 모니터링 접근 방식에서 분명히 발전했습니다. 압도적으로 긍정적 인 ROI를 제공하는 실행 가능한 IoT 애플리케이션이되었습니다. " 

시장 확장에 기여한 기술 개발에는 IoT 자산 연결을위한 단순화 된 프로세스, 클라우드 서비스의 주요 발전, 기계 학습 / 데이터 과학 프레임 워크의 접근성 개선 등이 포함됩니다.  

기술 발전과 함께 예측 유지 보수 시장은 솔루션을 제공하는 소프트웨어 및 서비스 제공 업체의 수가 꾸준히 증가하고 있습니다. IoT Analytics는 100 년에이 분야에서 약 2016 개의 회사를 확인했습니다. 현재이 회사는 전 세계 280 개의 관련 솔루션 제공 업체를 확인했습니다. 그들 중 다수는 최근에 현장에 들어간 스타트 업입니다. GE, PTC, Cisco, ABB 등 기존 공급 업체, 지멘스는 인수를 통해 지난 XNUMX 년 동안 시장에 진출했습니다.  

시장에는 여전히 여지가 있습니다. 분석가들은 향후 500 년 내에 XNUMX 개의 기업이 사업에 참여할 것이라고 예측합니다.  

2016 년에는 예측 분석의 ROI가 명확하지 않았습니다. 2021 년에 산업 부문의 약 100 명의 IT 임원을 대상으로 한 설문 조사에 따르면 예측 유지 보수 프로젝트가 83 년에 긍정적 인 ROI를 달성 한 것으로 나타났습니다.% 사건의. 약 45% 이들 중 XNUMX 년 이내에 투자를 상각하는 것으로보고되었습니다. 분석가들은“이 데이터는 최근 몇 년 동안 투자가 얼마나 매력적이되었는지 보여주었습니다.   

더 많은 IoT 센서는 더 높은 정밀도를 의미합니다. 

분석가가 2016 년에 연구 한 구현 된 프로젝트는 제한된 수의 데이터 소스, 일반적으로 진동 또는 온도와 같은 하나의 센서 값에 의존했습니다. 2021 보고서에 설명 된 프로젝트는 기존 센서의 데이터 또는 컨트롤러의 데이터와 같은 11 가지 데이터 소스 클래스를 설명했습니다. 분석가들은 더 많은 출처를 이용할수록 예측의 정확성이 높아진다고 말합니다.  

오늘날 많은 프로젝트에서 도메인 전문 지식, 가상 센서 및 증강 데이터에 의존하는 하이브리드 모델링 접근 방식을 사용하고 있습니다. AspenTech와 PARC는 보고서에서 하이브리드 모델링 접근 방식을 수용하는 것으로 확인 된 두 공급 업체입니다. AspenTech는 60 개 이상의 회사와 협력하여 물리학과 ML / 데이터 과학 지식을 결합하여 예측 정확도를 향상시키는 하이브리드 모델을 개발하고 테스트했습니다. 

에지 컴퓨팅으로의 전환은 데이터가 수집되는 지점에서 알고리즘을 실행하여 응답 지연 시간을 줄임으로써 예측 모델링 프로젝트에 더욱 도움이 될 것으로 예상됩니다. 공급 업체 인 STMicroelectronics는 최근 데이터를 수집하고 일부 분석 처리를 수행 할 수있는 스마트 센서 노드를 도입했습니다. 

보다 예측 가능한 유지 관리 앱이 ERP (Enterprise Resource Planning) 또는 CMMS (Computerized Maintenance Management System)와 같은 엔터프라이즈 소프트웨어 시스템과 통합되고 있습니다. Litmus Automation은 프로그래밍 가능한 로직 컨트롤러, 분산 제어 시스템 또는 감독 제어 및 데이터 수집 시스템과 같은 모든 산업 자산에 연결할 수있는 통합 서비스를 제공합니다.   

다운 타임 감소로 비용 절감 

가동 중지 시간을 방지하여 이익을 얻습니다. "예측 유지 보수는 운영 장비를 모니터링하고 잠재적 인 다운 타임이나 예상치 못한 또는 부정적인 결과를 방지하기위한 조치를 취한 결과입니다.”라고 IT 전략 회사 인 Enterprise Strategy Group의 분석가 인 Mike Leone은 다음과 같이 말했습니다. TechTarget.  

오늘날 예측 유지 보수를보다 실용적으로 만든 발전에는 센서 기술이 더욱 널리 보급되고 산업 기계를 실시간으로 모니터링 할 수있는 기능이 포함된다고 데이터 감지 컨설턴트 인 Valkyrie의 선임 데이터 과학자 인 Felipe Parages는 말했습니다. 센서가 많을수록 데이터 양이 기하 급수적으로 증가하고 클라우드 서비스를 통한 데이터 분석이 가능해졌습니다. 

예전에는 전문가가 기계가 최적의 방식으로 작동하지 않는지 확인하기 위해 분석을 수행해야했습니다. "요즘에는 활용할 수있는 데이터의 양과 머신 러닝과 AI를 기반으로 한 새로운 기술을 통해 모든 데이터에서 패턴을 찾을 수 있습니다. 매우 미묘하고 사람이 알아 차리지 않았을 것입니다." Parages. 

그 결과 이제 한 사람이 수백 대의 기계를 모니터링 할 수 있고 기업은 과거 데이터를 축적하여 더 심층적 인 추세 분석을 가능하게합니다. "예측 유지 보수는"매우 강력한 무기 "라고 그는 말했습니다.  

예시 프로젝트에서 이탈리아의 주요 철도 운영 사인 Trenitalia는 고속 열차에 대한 예측 유지 보수를 채택했습니다. 이 시스템은 10 ~ XNUMX 개를 절약 할 것으로 예상됩니다.% 연간 유지 보수 예산은 1.3 억 유로라고 최근 프로젝트에 대한 보고서를 발표 한 조사 기관 Forrester의 분석가 Paul Miller는 말했습니다.  

"그들은 종종 유지 보수에 직접적인 비용 절감을 제공하는 계획되지 않은 고장을 제거 할 수 있지만, 열차가 고장 나기 전에 운행을 중단함으로써 중요합니다.-그 더 나은 고객 서비스와 더 행복한 고객을 의미합니다.”라고 Miller는 말했습니다. 그는 조직이 파일럿 프로젝트를 수행하여 예측 유지 관리로 시작하도록 권장했습니다. 

예상되는 협력 예측 유지 보수 프로젝트 유형의 예에서 유럽의 여러 자동차 및 전자 회사의 CEO들은 최근 지능형 모빌리티 혁신을위한 새로운 생태계 인 "Software Republique"를 구성하기 위해 협력 할 계획을 발표했습니다. Atos, Dassault Systèmes, Groupe Renault, STMicroelectronics 및 Thales는 전문 지식을 통합하여 시장을 가속화하기로 결정했다고 발표했습니다.   

Groupe Renault의 최고 경영자 인 Luca de Meo는 릴리스를 누르십시오 STMicroelectronics에서 "새로운 모빌리티 가치 사슬에서 온보드 인텔리전스 시스템은 모든 연구와 투자가 집중되는 새로운 원동력입니다. 이러한 기술적 도전에 직면하여 우리는 집단적이고 공개적으로 플레이하기로 선택하고 있습니다. 센트가 없을 것입니다e중력의 r, 각각의 값은 다른 값으로 곱해질 것입니다. 사이버 보안, 마이크로 일렉트로닉스, 에너지 및 데이터 관리에 대한 전문 지식이 결합되어 유럽에서 제조 된 저탄소, 공유 및 책임 이동성을위한 고유 한 첨단 솔루션을 개발할 수 있습니다. "    

Software République는 프랑스 북 중부의 Renault Technocentre에있는 코뮌 인 Guyancourt에있는 12,000 평방 미터의 공간 인 Odyssée라는 건물에 환경을 책임집니다. 예를 들어, 내부 및 외부 구조는 100 % 목재이며 건물은 태양 광 패널로 덮여 있습니다. 

소스 기사 읽기 IoT 비즈니스 뉴스,  TechTarget및 에 릴리스를 누르십시오 STMicroelectronics에서.

코인 스마트. 유로파 최고의 비트 코인-보르 스
출처 : https://www.aitrends.com/predictive-analytics/predictive-maintenance-is-a-killer-ai-app/