사미르 비탈 박사, 제너럴 일렉트릭 데이터 및 분석 담당 이사
마크 스포러, 제너럴 일렉트릭 기술 책임자
추상적인
본 논문에서는 JMP Pro의 소비자 조사 기법을 산업용 센서 및 유지보수 데이터에 적용하는 사례 연구를 제시합니다. 이를 통해 기존의 엔지니어링 입력값 외에도 고객 선호도와 가치 모델에 맞춘 산업 자산 관리 전략을 개발하는 데 도움을 줄 수 있습니다. 기존의 신뢰성 중심 유지보수 시스템은 신뢰성 및 고장 모드 분석에서 시작하여 센서, 이상 탐지 및 의사결정 지원 모델을 선택하는 일련의 트레이드 스터디를 거쳐 계획되지 않은 고장을 줄입니다. 고객 설문 조사, 마케팅 및 경제 데이터는 엔지니어링 분야에서 소비자 분석 기법에 대한 지식이 부족하여 제대로 활용되지 않는 경우가 많습니다. JMP Pro를 사용하면 엔지니어는 잠재 계층 분석, 텍스트 마이닝, 다중 대응 분석, 텍스트 마이닝 주제 분석 등의 기법을 활용할 수 있습니다. 이러한 방법들은 기존의 신뢰성 및 데이터 마이닝 방법과 함께 작동하며, 운영(센서) 데이터와 유지보수 데이터를 모두 사용하여 산업 자산을 세분화하는 데 사용됩니다. 이를 통해 유지보수 전략을 산업 부문별로 더욱 세밀하게 조정할 수 있는 추가적인 통찰력을 얻을 수 있으며, 결과적으로 시스템 활용도를 높이고 비즈니스 가치를 증대시킬 수 있습니다. 본 논문에서는 두 가지 사례 연구를 통해 이를 설명합니다. 첫 번째 사례 연구는 석탄 화력 발전소의 사용량 기반 세분화 분석을 다루고, 두 번째 연구는 대규모 풍력 터빈 설비의 신뢰성 기반 세분화를 기반으로 합니다. 마지막으로, 이러한 방법들이 다른 제조 또는 공정 산업에도 어떻게 적용될 수 있는지 보여줍니다.
