엔지니어링 및 기술 서비스 회사인 Novate Solutions, Inc.가 바로 이것을 추구했습니다. 이 회사가 원한 것은 다음과 같습니다.

    - 수십 년 동안 데이터를 생성해 온 머신으로부터 인사이트 확보
    - 자산의 성과를 실시간으로 확인
    - 장애의 근본 원인을 훨씬 빠르게 파악
    - 운영 비용 및 다운타임 감소

기업 자산에는 수십만 개의 데이터 포인트를 생성하는 센서가 장착되어 있습니다. 그러나 Novate는 컨텍스트나 다른 데이터와의 상관관계가 없는 데이터는 장비가 제대로 가동되고 있는지 확인하는 데 도움이 되는 의미 있는 정보나 프로세스 전반에 걸친 인사이트를 제공할 수 없다는 것을 알고 있었습니다. 이는 보통 데이터 평가를 담당하는 엔지니어의 업무입니다.

제조업체는 매일 센서 기술을 사용하고 있지만, 일상적인 운영 업무도 상당히 많이 처리하고 있습니다. 업무량을 줄이기 위해서는 시스템 이상 징후를 식별하고 문제가 발생하기 전에 예측하는 확장 가능한 원격 모니터링 서비스가 필요합니다. Novate는 이러한 요구에 부응하기 위해 AI 및 IBM Maximo Monitor 소프트웨어를 사용하여 프로세스 신뢰성을 개선하고, 궁극적으로 산업 프로세스 제어를 향상하는 혁신적인 새로운 접근 방식을 개발하고 있습니다.

Novate는 고객의 제어 시스템 인프라와 프로세스 데이터를 IBM 클라우드 기반 AI 기술 및 지원 운영 센터에 직접 통합된 Maximo Monitor와 통합하고 있습니다. 이를 통해 회사는 데이터를 분석하여 일반적인 제어 시스템에서는 감지하지 못하는 이상 현상을 찾아낼 수 있습니다. 이상 현상이 발견되면 시스템은 Novate의 지원 운영 센터에 있는 엔지니어에게 경고를 보냅니다.

그러면 Novate의 엔지니어가 수년간의 프로세스 경험, 고객 운영에 관한 이해, 엔지니어링 원칙에 대한 지식을 바탕으로 이상 징후가 문제를 야기할 수 있는지를 판단합니다. 필요한 경우 회사 기술자와 협력하여 예상되는 장애를 예방하여 다운타임을 방지합니다.

"저희의 궁극적인 목표는 AI를 훈련해 시스템을 더 스마트하게 만드는 것입니다."라고 Novate의 비즈니스 개발 담당 부사장인 롭 모라(Rob Mora)가 설명합니다. "저희 서비스는 IBM Watson 지원 AI의 도움을 받아서, 시스템이 진행 중인 이벤트를 인식할 수 있게 가르칠 겁니다."

그러나 모든 고객이 IBM의 세계적 수준의 AI를 이용할 수 있거나, 이를 통해 가치를 구현하고 추출하는 방법을 이해하는 것은 아닙니다. 또한 아직 고객의 기술 로드맵에 맞지 않을 수도 있습니다. 따라서 AI를 활용하려면 먼저 확실한 사용 사례를 개발해야 합니다.

모라는 Novate 고객 중에는 무척 박식한 고객도 있고, 이제 막 변화의 여정을 시작한 경우도 있다고 말합니다. 모라는 하루에 약 400톤의 쿠키를 만드는 글로벌 식품 생산업체의 최첨단 주력 시설을 방문했습니다. 이 베이커리에서는 예기치 않은 다운타임으로 인해 매일 약 20톤의 쿠키가 버려집니다. 회사는 신뢰성 향상을 위해 최신 기술 솔루션을 통합하기로 결정했습니다.

이 고객은 증강 현실 장비를 구입하고 3D 포인트 클라우드 솔루션에 투자해 일부 라인을 매핑함으로써 예기치 않은 다운타임을 줄였습니다. 하지만 이를 위해서는 막대한 투자와 광범위한 교육이 필요했으며 수많은 프로세스를 재정의해야 했습니다.

"AI는 제조업의 판도를 바꿔 놓을 겁니다."라고 모라는 말합니다. "모든 데이터를 수용함으로써 훨씬 더 넓은 시야를 확보할 수 있습니다. 또한 저희 플랫폼을 사용하면 자본 투자나 교육 없이도 적용할 수 있습니다. 궁극적으로 AI는 프로세스 시스템이 스스로 인식하고 엔지니어에게 '이쪽에서 뭔가 잘못된 것 같으니 살펴봐야 합니다'라고 '호출'할 수 있어야 합니다. 이를 통해 공장의 신뢰성과 지원이 한 차원 더 높아집니다."