Reliability Connection 뉴스레터
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예측 및 보호 기술이 플랜트의 신뢰성 개선
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. 문제가 있는 자산이 기계 트레인의 일부이든 필드 장치든 예측 인텔리전스 적용 여부에 따라 생산 목표의 달성이나 실패 여부가 달라집니다.
회전 자산의 경우 예측 인텔리전스로 자산 상태를 판단하여 예정되거나 예상치 못한 다운타임을 줄이고 유지 비용을 절감하며 안전 및 가용성을 높일 수 있습니다. 필드 자산에 관한 예측 진단을 통해 장치의 구성, 교정을 유지하고 효과적으로 운영하여 생산 자산의 신뢰성을 보호할 수 있습니다.
그리고 중요 자산을 보호 모니터링해야 할 때 API 호환 보호 기능과 예측을 통합하여 안심하고 플랜트를 운영할 수 있습니다.
시작하려면 전문가에게 문의하십시오.
For very many years, the concepts behind asset monitoring and management have evolved alongside the machines themselves. Even the highly effective traditional approach used by many today is impacted by the era of digital transformation. Take a look at how traditional approaches become modern approaches, and companies recognize improved uptime and achievement of business goals.
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