IBM과 비즈니스 파트너가 IBM Maximo를 통해 자동차 회사에 지능형 장비 유지보수를 제공합니다 – IBM 블로그

IBM®은 최근 비즈니스 파트너인 Beijing Shuto Technology Co., Ltd.(이하 Shuto Technology)와 협력하여 중국의 합작 투자 OEM(Original Equipment Manufacturer)이 정확하고 비용 효과적인 방식으로 정보를 얻을 수 있도록 지원했다고 발표했습니다. 현장 기술자를 위한 방법입니다. 이는 고객의 장비 수리 작업을 보다 효율적으로 만들고 장비의 신뢰성을 향상시킵니다. 

2006년에 설립된 Shuto Technology는 업계 최고의 기업이 자산 운영 및 관리 플랫폼을 구축하고 디지털화를 통해 핵심 경쟁력을 강화하도록 지원하는 데 중점을 두고 있는 중국 최고의 자산 관리 솔루션 제공업체입니다. 자산 관리 분야의 전문적인 능력과 풍부한 축적을 바탕으로 Shuto는 업계를 선도하는 수백 개의 기업에 자산 관리(EAM)의 풀스택 서비스를 제공합니다. Shuto는 또한 IBM Maximo® 우수 사례와 국제 표준(예: ISO55000), 다양한 비즈니스, 프로세스 및 데이터 표준, 관리 전략, 자산 라이프사이클을 포괄하는 KPI 시스템을 결합하여 다양한 산업에서 자산 관리(EAM)의 우수 사례를 형성합니다. 

급속한 성장과 치열한 시장 경쟁을 겪고 있는 오늘날의 자동차 산업에서는장비 안정성 향상, 유지 관리 비용 절감 및 생산 품질 향상 최우선 순위가 되었습니다. 그러나 대규모 자동차 기업의 경우 기존 장비 관리 및 유지 관리 방법은 다음과 같은 많은 과제에 직면해 있습니다. 

• 유지보수의 기술적 어려움: 자동차 기술과 프로세스의 지속적인 변화에 따라 유지보수 기술도 지속적으로 업그레이드되고 있습니다. 유지보수 작업자는 새로운 기술을 이해하고 학습하기 위해 장비 데이터를 확인하는 데 많은 에너지를 소비해야 하므로 유지보수 효율성이 낮을 뿐만 아니라 직원 만족도와 충성도도 저하됩니다. 

• 장비 유지 관리 비용이 높음: 자동차 부품이 많기 때문에 유지보수 담당자는 보다 포괄적인 고장 분석 및 진단 역량을 숙지해야 하므로 인력, 자재 및 재정 자원에 많은 투자가 필요합니다. 이로 인해 재능 활성화에 있어 기존 기술을 이전하는 것이 더 어려워집니다. 

• 불안정한 유지보수 품질: 전통적인 유지보수 접근 방식은 개인적인 경험과 유지보수 작업자의 역량에 의존합니다. 전문적인 기술 지도가 부족하고, 유지보수 품질이 불안정하여 잦은 고장이 발생하여 근본 원인 조사가 어렵습니다. 장비의 안정성과 수명도 감소해 낮은 수율 등 생산 품질 문제가 발생하기 쉽다. 

이러한 과제에 대처하기 위해 중국의 주요 합작 자동차 기업은 다음에 대한 전체적인 접근 방식이 필요합니다. 장비 지식, 지능적인 결함 진단, 전문가 온라인 안내에 대한 신속한 접근 달성, 유지 관리 프로세스를 표준화되고 지능적이며 투명하게 만듭니다. 마찬가지로 이 벤처는 비용을 절감하고 효율성을 높이는 동시에 사용자 만족도를 높이고 기업 자산 관리의 포괄적인 이점을 향상시키는 방법을 모색하고 있습니다. 

IBM Maximo Application Suite(MAS)의 AI 기반 기능을 기반으로 Shuto Technology는 IBM Client Success Team 및 IBM China Development Lab과 협력하여 유지 관리 작업을 위한 지능형 지식 매핑, AI 지능형 유지 관리 진단 및 AR 원격 유지 관리 지원을 제공합니다. 이 자동차 기업을 AI 기반 EAM 보조자로 만들었습니다. 

이러한 기능의 도입으로 유지보수 담당자는 전방위적인 지원과 안내를 받을 수 있어 빠르고 정확하게 문제를 찾아 솔루션을 제공할 수 있을 뿐만 아니라 AR 증강 현실 기술을 통해 원격 전문가의 즉각적인 지원을 실현하여 유지보수 담당자의 디지털 업무를 향상시킬 수 있습니다. -man 역량을 통해 MTTR(평균 수리 시간)을 평균 25% 기업 장비 운영 및 유지 관리 비용을 획기적으로 줄이면서 유지 관리 효율성을 향상시킵니다. 

특히, IBM Maximo Application Suite의 Intelligent Maintenance Assistant(Maximo Assist)는 기업에 다음 기능을 제공할 수 있습니다. 

• 지능형 유지보수 지식 그래프: 지능형 유지보수 지식 그래프 기능은 장비 문서 가져오기를 통해 AI 기술을 활용하고 지식 추출 기능을 사용하여 전문 검색 지식 그래프를 구축하고 빠르고 정확한 지식 기반을 제공하며 현장 직원이 기술 문제에 대한 독립적인 솔루션을 제공할 수 있도록 지원합니다. , 장비 및 유지 관리 정보에 대한 신속한 액세스를 제공합니다. 

• AI 지능형 유지보수 진단: AI 지능형 유지보수 및 진단은 AI 기술과 지능형 진단 모델을 사용하여 기술자가 질문과 답변의 형태로 결함을 진단하도록 안내합니다. 마찬가지로 AI 진단 모델 분석을 통해 고장 가능성의 비율을 제공하고, 빠르고 정확한 유지보수 계획을 수립합니다. 동시에 진단 프로세스는 AI의 강력한 자체 학습 능력을 통해 모델 분석의 정확성을 강화하고 사용과 피드백을 통해 지속적으로 개선됩니다. 

• AR 원격 유지보수 지원: AR 원격 유지보수 지원은 AR 증강현실 기술을 활용해 원격 장비 전문가와 현장 인력 간 실시간 시각적 공유 및 상호작용을 구현해 시각적 유지보수 안내 및 기술 지원을 제공하는 동시에 전문가를 통한 기업 지식 전수 플랫폼을 구축한다. 데이터베이스를 구축하고 전문가의 '라스트 마일'을 거쳐 생산 현장으로 이동합니다. 

유지보수 효율성의 병목현상을 극복하고 기존 지식체계를 강화합니다. 

IBM Maximo Application Suite Intelligent Maintenance Assistant(Maximo Assist) 배치를 통해 자동차 기업은 다음과 같은 이점을 얻었습니다. 

• 정보 획득 효율성 향상: IBM Maximo Application Suite의 구현을 통해 이 대규모 자동차 기업의 유지보수 관리 수준이 성공적으로 최적화되었습니다. 이로 인해 직원이 정보를 훑어보기 위해 데이터룸으로 달려가곤 했던 전통적인 현장 유지 관리 접근 방식이 바뀌었습니다. 현장 범위를 통해 유지 관리 데이터의 지능형 위치 지정을 채택하면 투명성을 높이고 유지 관리 관리를 표준화하며 유지 관리 방법을 자동화하는 데 도움이 됩니다. 유지 관리 데이터 및 문서 표준화에 대한 이러한 하향식 접근 방식은 기업 지식과 학습 및 개발(L&D)의 견고한 기반을 마련하는 귀중한 무형 자산을 제공합니다.
• 수리 시간 단축: IBM Maximo Application Suite 플랫폼은 결함 진단 모델 구축을 통해 문제를 정확하게 추적하고 근본 원인을 찾아 PDCA라는 문제 대응 모드로 솔루션을 제공할 수 있습니다. 또한 Maximo Assist는 결함 및 수리 솔루션에 해당하는 문서 기능으로 정확하게 이동할 수 있으며 사용자는 수리 솔루션에 대한 피드백 및 평가를 제공할 수 있습니다. 마찬가지로 과거 데이터를 기반으로 모범 사례 수리 방법을 제공하고 일치 정도를 정렬할 수 있습니다. 유지보수 효율성을 높이고 MTTR(평균 수리 시간)을 줄이는 것 외에도 유지보수 담당자에게 어려운 문제 해결에 대한 보다 편리하고 정확한 솔루션을 제공합니다.             
• 기존 IT 시스템 강화 및 역량 강화: IBM Maximo Application Suite는 고객의 기존 작업 주문 시스템, 자산 관리 시스템, 인적 자원 관리(전문가 데이터베이스) 및 기타 시스템과 원활하게 통합되어 유지보수 지식 그래프를 자동으로 생성할 수 있습니다. 동시에 AI 모델의 즉각적인 교육을 통해 유지 관리 지식을 작업 주문 및 자산 비즈니스와 결합하여 장비 유지 관리 정보가 기업 자체 자산 관리 플랫폼의 표준 작업에 정확하고 시의적절하며 완전하게 반영될 수 있도록 보장합니다. 포괄적인 유지 관리 지식 기반. 이 통합 솔루션은 회사 내 데이터 통합 ​​및 정보 공유를 보장하고 시스템 간 데이터 연결성을 향상시켜 유지 관리 작업의 효율성과 품질을 향상시킵니다. 
• Four-Pool 지식체계 구축: 기술과 경험의 비효율적인 보유를 고려하여 고객과 Shuto Technology는 "4가지 지식 풀"이라고도 알려진 유지 관리 기술 향상 및 인력 교육을 지원하는 활성화 시스템을 만들었습니다. 
  • 지식 축적 및 질의를 위한 장비 지식 풀; 
  • 기술의 약점을 제거하기 위한 학습 자원의 장비 과정 풀. 
  • 게임화 기능을 갖춘 인력의 지식과 기술 숙련도를 정량적으로 평가할 수 있는 인재 풀 
  • 현장 운영자의 유지보수 지도를 지원하기 위해 모든 관련 분야의 전문가를 통합한 전문가 풀입니다. 

"지식 축적 - 지식 공유 - 기술 평가 - 기술 계승" 교육 모델을 중심으로 한 "4가지 풀" 생성을 통해 고객은 장비 관리 및 직원 역량을 향상시키고 성과 보너스의 장점 기반 동기 부여 메커니즘을 제공합니다. 홍보와 인정, '4대 풀'을 핵심으로 합니다. 

IBM은 비즈니스 파트너와 협력하여 지능적이고 효율적인 장비 관리 생태계를 구축합니다.  

IBM Maximo Assist를 채택한 후 고객의 장비 유지 관리 효율성 향상이 결실을 맺기 시작하여 평균 수리 시간이 13분에서 9분으로 단축되었습니다. 다음 단계에서 Shuto Technology와 IBM은 지능형 유지 관리 도우미의 적용을 지속적으로 심화 및 확장하고 고객의 더 많은 정보 시스템(예: 생산 시스템, IoT 플랫폼 등)과 통합하여 데이터 공유 및 비즈니스 시너지를 최적화할 것입니다.  

동시에 두 회사는 고객이 Maximo Assist 사용을 확대하고, 통합 장비 지식 공유 및 관리 플랫폼을 구축하고, 그룹 수준에서 전문가 풀을 만들고, 지역 간 및 공장 간 원격 유지 관리를 구축하도록 지원할 것입니다. 안내 및 서비스 센터입니다. 

Shuto Technology의 총괄 관리자인 Zhu Shufeng은 다음과 같이 말했습니다. “지능형 디지털 혁신은 기업의 미래이며 IBM Maximo는 이러한 목표를 달성하기 위한 이상적인 솔루션입니다. 이 프로젝트의 성공적인 구현은 기업 자산 관리 분야에서 Shuto Technology의 선도적 위치를 반영할 뿐만 아니라 혁신과 장비 유지 관리를 결합하는 우리의 깊은 이해와 실천을 강조합니다. Shuto Technology는 IBM과 긴밀한 파트너십을 유지하고 R&D 노력과 배포를 가속화하며 고객에게 지속 가능한 성장과 부가가치를 제공하는 보다 지능적이고 효율적인 장비 관리 생태계를 구축하기 위해 지속적으로 혁신할 것입니다.” 

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