기계 상태 관리

예측 인텔리전스와 현장 진단을 모니터링 대상 자산에 적용하여 플랜트 자산을 계속 이용하고 수익을 창출합니다.

고장 전에 문제를 해결하는 경우보다 고장 난 자산을 수리하는 데 약 50% 더 많은 비용이 듭니다. 문제 장비가 머신 트레인 또는 필드 장치의 일부이든 예측 지능을 적용하면 생산 목표 설정 또는 누락 사이의 차이를 의미할 수 있습니다.

회전 장비의 경우 예측 인텔리전스를 통해 자산 상태를 파악하여 예정된 가동 중지 시간과 예정되지 않은 가동 중지 시간을 줄이고, 유지 관리 비용을 절감하고, 안전성과 가용성을 높일 수 있습니다. 필드 장치의 사전 진단을 통해 장치의 구성, 교정을 유지하고 효과적으로 운영하여 생산 장비의 신뢰성을 보호할 수 있습니다.

그리고 중요 자산에 대한 보호 모니터링이 필요한 경우 API 호환 보호 기능을 예측 기능과 통합하여 안전하고 자신감 있게 플랜트를 운영할 수 있습니다.

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