IoT + AML 활용한 Predictive maintenance(예측유지관리)

Predictive maintenance 는 예측유지관리라고 한다. 예측 유지 관리는 센서, 인공 지능 및 데이터 과학의 조합을 사용하여 장비 유지 관리를 최적화한다. 유지보수 비용을 최소화하고 가동 시간을 최대화하여 기업의 이익과 상당한 가치를 제공한다.

예측유지관리

기업의 최대 목표는 이익이다. 이익 = 매출액 - 원가 로 나타낼수 있다. 장비나 생산설비에서 Predictive maintenance 를 이용하여 유지보수 비용을 줄여 제품에 대한 생산원가를 낮출수 있다면, 회사에 이익을 가져다 줄수 있을 것이다.

 

기업의 가치 증대

이러한 예측유지관리로 비용만을 절약할수 있을까? 소비자들은 그 기업에서 생산되는 제품을 단순히 기능이 뛰어나서 디자인이 이뻐서? 만은 아닐것이다. 그 회사에 대한 신뢰나 믿음도 그 제품을 선택하는 기준중에 상단한 부분을 차지 할것이다. 이러한 측면에서 본다면, 예측유지관리로 장애가 나기전 능동적인 AS로 소비자의 미래에 발생할수 있는 문제를 미리 해결해 준다면, 소비자들은 그 기업에 대한 신뢰가 쌓일 것이고, 이것은 매출액 증대로 이어지고, 당연히 회사에 이익을 가져다 줄것이다.

Azure IoT 서비스와 Azure ML 서비스를 활용한 예측유지관리

자습서에 이러한 예측관리에 활용할수 있는 예제가 나온다.

자습서: Azure IoT Edge의 Machine Learning에 대한 자세한 연습 | Microsoft Learn

자습서: Azure IoT Edge의 Machine Learning에 대한 자세한 연습

클라우드 서비스를 활용한 예측유지 관리

산업전반에 걸쳐 이러한 예측유지관리에 대한 관심이 높아지고 있다. 전통적으로 장비나 생산설비에 문제가 생겼을때 장애를 처리하는 시대는 지나가고 있다. 머신러닝 모델로 각센서 값들을 이용하여 장애에 대한 예측이 가능한 시대가 되었고, 이러한 인프라들을 클라우드 서비스를 이용하여 쉽게 구성할수 있게 되었다. 클라우드를 사용하면 안정되고 검증된 최신 기술을 적은 비용과 단시간에 사용할수 있다는 장점이 있다. 이러한 UseCase를 활용할수 있는 회사가 있다면, 다른 회사보다 한걸음 더 앞서가지 않을까 생각된다.