INDUSTRIES / MANUFACTURING

SAS® Predictive Asset Maintenance

 

자산 관리 최적화를 통한 다운타임 감소 및 생산성 제고

SAS Predictive Asset Management는 주요 설비 자산의 가동시간, 성능, 가용성을 획기적으로 향상시켜 주는 동시에 예기치 않게 발생하는 유지 보수 작업을 줄여줌으로써 관련 비용과 조업 중단 사태를 최소화합니다.

SAS Predictive Asset Maintenance는 조직이 조업 중단을 최소화하면서 최적의 지속 가능 유지·보수 전략을 달성할 수 있도록 도움을 제공합니다. SAS 솔루션이 제공하는 효과는 다음과 같습니다.

  • 장비의 안정성 향상. 예기치 않은 다운타임 최소화.
  • 보다 경제적인 유지·보수를 위한 사전 알림 기능 제공.
  • 정확한 문제점 파악과 리소스 조정을 통한 노동 시간 단축 및 유지·보수 비용 절감.
  • 문제점의 조기 발견과 해결을 통한 오류 발생 및 조업 중단 사태 방지.
그 결과, 사용자는 유지보수 자원의 활용을 극대화하고 수익성, 안전성, 환경보호규정 준수 등과 같은 운영 목표를 달성할 수 있습니다.

도입 효과

  • 다운타임 및 조업 중단 최소화.
    SAS Predictive Asset Maintenance는 실시간 수준의 모니터링 및 사전 알림 기능으로 장시간의 다운타임을 초래할 수 있는 주요 문제점을 찾아내고 예측 모델에 의해 생성되는 알림 기능을 이용해 잠재적 성능 문제를 사전에 해결해 주므로 사용자는 다운타임을 억제하고 예정된 가동 중단이 연장되는 상황을 예방할 수 있습니다.
  • 예정 외 유지보수 작업의 감소.
    예측 및 실시간 성능 알림 기능을 통해 경보가 발령되므로 정비팀은 유지보수에 의한 예정된 조업 중단 상황에서 보다 체계적이고 경제적인 방법으로 문제를 해결할 수 있으며, 이는 가용성과 수익 증대 효과로 이어집니다.
  • 근본 원인 분석.
    수상 경력에 빛나는 고급 분석 기법과 예측 데이터 마이닝 기술이 안정성 및 장비 효율성은 물론 품질의 지속적인 개선을 도와주며, 수백 심지어 수천여 가지의 측정기준과 상황 분석을 통해 성능 문제의 근본 원인을 파악하는 것이 가능해집니다. 이처럼 뛰어난 데이터 가용성은 엔지니어로 하여금 보다 신속하게 문제를 해결하고 최상의 시정 조치를 취할 수 있게 해줍니다.
  • 뛰어난 가시성.
    레거시 시스템에서부터 MES, ERP, CMMS 등 기타 현존 시스템에 이르기까지 SAS 소프트웨어의 엔터프라이즈 유지보수화 데이터 모델이 포맷이나 소스 유형에 상관 없이 대량의 데이터를 캡처하고, 데이터 변환, 규격화, 정제 작업을 거쳐 다양한 사용자 그룹들이 정보를 쉽게 활용할 수 있도록 도와줍니다.

주요 특징

  • 모든 관련 데이터의 통합이 가능.
    • 연속 측도와 범주화 측도를 모두 지원하는 측정 데이터
    • 설비 자산/장비 데이터
    • 물리적 오류 분석 데이터
    • 오류 데이터
    • 검수 기록
    • 유지보수 기록
    • 환경 기록
    • 원가 속성
    • 조직 데이터
    • 운영 데이터
  • 자동 모니터링 및 알림 기능
    • 조직별 드릴 다운
    • 자산 그룹별 드릴 다운
  • 예측 모델링/모델 관리
    • 의사결정 트리
    • 신경망
    • 회귀 분석
    • 클러스터링
    • 스코어링
    • 모델 관리
  • 고급 분석 워크벤치
    • Pareto 차트
    • 관리도
    • 히스토그램
    • 분포분석
    • 회귀 및 곡선적합
  • 대시보드 및 고급 알림 기능
    • 주요 성과 측정 지표(KPI) 대시보드
    • 웹 기반 보고서
    • 웹 기반 그래프

SAS®는 어떻게 다른가?
조직은 다양한 분석기법과 예측 모델링 기능을 활용해 상황을 종합적으로 분석하고 이를 유용한 정보로 변환해 앞으로 일어날 일에 대처할 수 있어야 합니다. 이와 관련하여 SAS는 모든 기능을 완벽하게 제공하는 업계 유일의 벤더로 평가 받고 있습니다. SAS Predictive Asset Maintenance가 제공하는 특징은 다음과 같습니다.

  • 데이터 통합 및 관리. 모니터링, 모델 개발, 원인 분석, 보고서 생성 등을 위해 센서 데이터와 타 주요 정보들을 통합 관리합니다.
  • 예측 모델링. 이상 징후를 정확히 예측하여 자산과 장비의 문제 발생을 미연에 방지해 줍니다.
  • 통합 분석 워크벤치. 자산(즉, 장비)의 고장과 성능 문제 해결을 위한 강력한 통합 원인 분석 능력을 제공합니다.
  • 모델 관리. 개발에서부터 모델 퇴출에 이르는 전 단계에 걸쳐 예측 모델의 정확성을 자동으로 체크해줍니다.

시스템 요구사양
클라이언트

  • SAS Service Intelligence Architecture Clients
    • Windows 32-bit 워크스테이션
서버
  • SAS Service Intelligence Architecture Data Integration Server
    • AIX, HP PA-RISC, HP IPF, Linux 32-bit, Linux 64-bit(IPF용), Solaris SPARC, Windows 32-bit
  • SAS Service Intelligence Architecture Enterprise Business Intelligence Server
    • AIX, HP PA-RISC, HP IPF, Linux 32-bit, Linux 64-bit(IPF용), Solaris SPARC, Solaris(x64), z/OS, Windows 32-bit, Windows 64-bit IPF
  • SAS Service Intelligence Architecture OLAP Server
    • AIX, HP PA-RISC, HP IPF, Linux 32-bit, Linux 64-bit(IPF용), Solaris SPARC, Solaris(x64), z/OS, Windows 32-bit, Windows 64-bit IPF
  • SAS Service Intelligence Architecture Metadata Server
    • AIX, HP PA-RISC, HP IPF, Linux 32-bit, Linux 64-bit(IPF용), Solaris SPARC, Solaris(x64), z/OS, Windows 32-bit, Windows 64-bit IPF
  • SAS Service Intelligence Architecture Midtier
    • AIX, HP IPF, Solaris SPARC, Windows 32-bit

필요한 기타 소프트웨어

  • 웹 애플리케이션 서버(예: Tomcat, IBM WebSphere)
  • 웹 파일 서버(예: Xythos WebFile Server)

기술적 요구사양에 관한 자세한 내용은 SAS 대리점에 직접 문의하시기 바랍니다.