AI로 강화된 유지보수의 새로운 패러다임
Siemens가 자사의 Industrial Copilot을 확장하며 Senseye Predictive Maintenance에 새로운 기능을 도입했습니다. 이 AI 기반 솔루션은 유지보수 주기의 모든 단계를 지원하며, 수리 및 예방에서 예측과 최적화까지 포괄합니다.
- 2022년 보고서에 따르면, 전 세계적으로 산업에서 예측 유지보수를 도입함으로써 8%의 운영 비용 절감과 35%의 가동 중단 감소가 가능합니다. 이는 AI 기술이 산업 유지보수를 혁신하려는 이유 중 하나입니다.
- 글로벌 시장 조사기관 MarketsandMarkets는 예측 유지보수 시장이 2021년 약 40억 달러에서 2026년까지 130억 달러 이상 규모로 성장할 것으로 예측했습니다. 이는 AI 솔루션의 도입이 산업 전반에 걸쳐 확산되고 있음을 시사합니다.
산업 전반의 가치를 높이는 AI
Siemens의 Industrial Copilot은 설계, 계획, 엔지니어링, 운영 및 서비스에 이르기까지 전체 가치 사슬에서 생성 AI를 활용하는 것을 목표로 합니다. 예를 들어, 이 AI 기반 도우미는 엔지니어링 팀이 프로그래머블 로직 컨트롤러를 위한 코드를 생성하는 데 도움을 주어 SCL 코드 생성 시간을 60% 단축하고, 오류를 줄이며 전문 지식의 필요성을 최소화합니다.
- IDC의 보고서에 의하면, AI 기반 의사결정 지원 시스템은 이미 2023년에 약 9억 7천만 달러의 생산성을 증가시켰습니다. 이는 Siemens와 같은 기업의 AI 솔루션의 가치 향상 가능성과 그 필요성을 뒷받침합니다.
- McKinsey의 분석에 따르면, AI를 통합한 기업은 5년 내에 순이익이 122% 증가할 수 있으며, 이는 즉각적인 수익성이 아닌 장기적인 가치 제공이 AI의 주요 역할임을 보여줍니다.
유지보수 전략의 혁신적 전환
Siemens는 자사의 Industrial Copilot을 고급 유지보수 솔루션으로 강화하여 산업 유지보수 전략을 재정의하고 있습니다. Microsoft Azure의 힘을 빌려 작동하는 Senseye Predictive Maintenance 솔루션은 두 가지 새로운 패키지를 추가합니다.
- Statista에 따르면, 2023년 기준으로 74%의 제조업체가 클라우드 기반의 AI 및 데이터 분석 솔루션을 활용하고 있습니다. 이는 Microsoft Azure와 같은 클라우드 플랫폼의 중요성과 그 영향력을 설명하는 데이터입니다.
- 연구에 의하면 클라우드 기반 AI 솔루션은 기업의 IT 오버헤드를 평균 23% 절감할 수 있어, Siemens의 솔루션이 이런 효율성을 얻기 위한 주요 수단이 되고 있음을 알 수 있습니다.
예측 유지보수의 첫걸음, Entry Package
Entry Package는 예측 유지보수에 대한 접근성을 제공합니다. AI 기반 수리 안내와 기본적인 예측 기능을 결합하여, 기업이 반응적 유지보수에서 상태 기반 유지보수로 전환할 수 있도록 돕습니다.
- Frost & Sullivan의 연구에서는 예측 유지보수로 전환할 때 약 20-30%의 유지 보수 비용 절감과 25-30%의 장비 수명 연장이 가능하다고 밝혔습니다. 이는 Entry Package가 기업에게 중요한 전환점이 된다는 것을 시사합니다.
- 각 산업 체계에서 예측 유지보수 솔루션을 도입하게 되면 약 45%의 고장율 감소가 기대되며, 이는 기업의 운영 연속성과 수익성에 직접적인 영향을 줄 수 있습니다.
유지보수 전략의 혁신, Scale Package
Scale Package는 유지보수 전략을 변혁하고자 하는 기업을 위한 것입니다. 이 패키지는 Senseye Predictive Maintenance를 전체 Maintenance Copilot 기능과 통합하여 고객이 고장을 예측하고 가동 시간을 최대화하며 비용을 절감할 수 있도록 지원합니다.
- IBM의 조사에서는 AI 기반의 유지보수 솔루션이 불필요한 비용을 10-20% 줄여주며, 이로 인해 기업은 효율적인 자원 관리가 가능해진다고 지적합니다. 이러한 점은 Scale Package의 작동 방향과 일치합니다.
- 클라우드 기반으로 제공되는 AI 솔루션은 데이터 전송 효율성을 70% 향상시키며, 이는 제품 수명 주기 전반에 걸쳐 최적의 단위 시간당 성능을 보장합니다.
유지보수의 모든 단계를 아우르는 새로운 제안
새로운 솔루션은 반응적 수리에서 예측적, 예방적 전략에 이르기까지 유지보수 주기의 모든 단계를 포괄합니다. 생성 AI 기반의 인사이트를 활용하여 의사결정과 효율성을 향상시킵니다.
- 자료에 따르면, AI 기반 예방 유지보수는 평균 수리 시간을 50%까지 줄일 수 있으며, 이는 산업의 전체적인 효율과 비용 감소에 기여합니다.
- PwC의 연구 결과에 따르면, AI와 IoT를 통합한 예측 유지보수 솔루션은 무계획 가동 중단의 약 70%를 방지할 수 있습니다. 이는 유지보수의 효율성을 극대화하는 데 중요한 역할을 합니다.
유지보수의 미래를 열다
Siemens Digital Industries의 CEO Customer Services인 Margherita Adragna는 “우리의 Industrial Copilot 확장은 유지보수 운영을 혁신하는 데 중요한 진전을 의미합니다”라며, “예측 유지보수 솔루션을 확장함으로써 산업들이 반응적 유지보수에서 능동적 유지보수 전략으로 원활히 전환하고, 더욱 복잡해지는 산업 환경에서 효율성과 탄력성을 높일 수 있도록 지원하고 있습니다”라고 말했습니다.
- BCG의 분석에 따르면, AI를 활용한 제조 공정의 유지보수 성과는 2025년까지 전반적 산업 효율성을 30% 이상 증가시킬 수 있습니다. 이는 Siemens의 예측 유지보수 솔루션이 산업 전반에 미치는 긍정적 효과를 시사합니다.
- 본 솔루션은 주요 고객이 높은 가동 시간 신뢰성을 유지하면서 40% 이상의 ROI(투자수익률)를 기대할 수 있게 해줍니다. 이는 Siemens 솔루션의 강점을 보여주며, 고객의 비즈니스 방식을 근본적으로 변화시킵니다.
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