'미래의 공장'으로 거듭나기 위해 제조 기업은 인더스트리 4.0 기회를 완전히 수용해야 합니다. 하지만 라이프사이클이 서로 다른 복잡한 자산, 연결하기 어려운 이질적인 데이터, 끊임없이 밀려오며 통합해야 할 첨단 기술을 다루고 있다면 의사 결정 과정이 어려울 수 있습니다. 제조 산업을 위한 우수한 자산 관리 시스템이 바로 여기서 중요한 역할을 합니다.
수십 년 동안 IBM Maximo Application Suite는 소비재, 자동차 등의 산업에서 지능형 공장 설비 자산 관리와 전체 장비 효율성(OEE) 향상을 통해 생산 라인의 자산 및 유지 보수 활동을 관리할 수 있도록 지원해 왔습니다. 또한 엔터프라이즈 자산 관리(EAM), 자산 성능 관리(APM), 신뢰성 중심 유지 보수(RCM)를 위한 AI 및 사물인터넷(IoT) 솔루션을 제공합니다. Maximo는 전사적 자원 관리(ERP) 및 제조 실행 시스템(MES)과 같은 비즈니스 관리 시스템과 통합되어 유지 보수, 검사 및 신뢰성 팀을 연결하며 최초 수리 성공률을 높일 수 있도록 지원합니다. 이 짧은 데모에서 Maximo가 어떻게 결함을 지속적으로 탐지하고 수정하도록 지원하는지 알아보세요.
과거 및 실시간 데이터를 분석하여 자산 상태를 확인하고 임박한 장애를 예측하고 상태 기반 유지보수 및 스케줄을 자동화합니다.
자산 상태 및 성능 데이터를 사용하여 운영, 유지 보수 및 재무 담당자가 의사 결정 프로세스와 일정 수립, 폐기 및 신규 투자에 대한 감사 결과를 개선할 수 있도록 지원합니다.
기존 생산 라인에 AI 지원 원격 자산 모니터링, 예측 유지 보수 및 비전 검사를 추가하는 로우 코드 및 노 코드 기능을 배치합니다.
에너지 효율성을 개선하고 공장 내 탄소 발자국과 폐기물을 줄이며 직원을 위한 더 안전한 환경을 조성하여 수익에 긍정적인 결과를 가져옵니다.
스웨덴의 양조 대기업인 Spendrups는 Maximo를 사용하여 생산 장비에서 수집한 실행 가능한 데이터를 기반으로 유지 보수 일정을 생성해 가장 시급한 작업을 먼저 처리함으로써 안정성을 개선하고 있습니다.
IBM Maximo Visual Inspection은 Ford가 차량이 라인에서 내려오기 전에 결함을 찾아 수정하여 신속한 조치와 문제 해결을 촉진하고 가동 중지 시간을 줄일 수 있도록 지원합니다.
Downer와 IBM은 스마트 예방 유지 보수를 통해 호주의 경전철 및 철도 시스템을 이용하는 승객이 안전하고 안정적이며 편안하고 지속 가능한 방식으로 이동하도록 하며 고객 수요에 대응하고 있습니다.