고장 기준이 기록마다 다름
고장, 점검, 교체, 정지를 구분하지 않으면 학습 데이터가 흔들립니다.
PREDICTIVE MAINTENANCE
AI 예지보전은 고장을 맞히기 전에, 고장 기록을 믿을 수 있어야 합니다.
예지보전은 센서만 붙인다고 바로 되는 일이 아닙니다. 고장 정의, 정비 이력, 알람 패턴, 설비 운전 조건이 함께 정리되어야 AI 예측 가능성을 판단할 수 있습니다.
WHO NEEDS THIS
이런 기업에게 맞습니다
- 설비 고장과 돌발 정지를 줄이고 싶은 제조기업
- 정비 이력은 있지만 데이터 분석 체계가 없는 공장
- 예지보전 PoC 가능성을 먼저 판단하고 싶은 담당자
WHY IT STOPS
도입이 멈추는 지점부터 봅니다
검색으로 들어온 사용자가 바로 자기 문제를 찾을 수 있도록, 페이지마다 하나의 의도를 중심으로 구성했습니다.
센서 데이터와 정비 이력이 연결되지 않음
이상 신호와 실제 조치 결과가 연결되어야 예측 모델을 검토할 수 있습니다.
데이터 기간이 부족함
고장은 자주 일어나지 않기 때문에 충분한 기간과 정리된 이력이 필요합니다.
HOW MARUAI WORKS
진행 방식
고장·정비 이력 점검
고장 유형, 발생 시점, 조치 내용, 교체 부품, 정지 시간을 정리합니다.
센서·알람 데이터 연결성 확인
고장 전후 신호를 볼 수 있는지, 데이터 주기와 누락 상태를 확인합니다.
예지보전 PoC 가능성 판단
예측 가능한 고장 유형과 먼저 수집해야 할 데이터를 나눕니다.
OUTPUT
상담 후 남겨야 하는 것
- 정비 이력 점검표
- 센서·알람 연결성 평가
- 예지보전 PoC 후보
- 데이터 보완 계획
FAQ
자주 묻는 질문
센서 데이터가 많으면 바로 예측 가능한가요?
아닙니다. 고장 이력과 센서 신호가 시간 기준으로 연결되어야 예측 가능성을 판단할 수 있습니다.
데이터가 부족하면 무엇부터 해야 하나요?
고장 정의와 정비 기록 표준화부터 시작하는 것이 좋습니다. 그 다음 필요한 센서와 수집 주기를 정합니다.
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