=== IoT와 제조업 근로자의 노동생산성 ===

IoT와 매뉴팩쳐링의 결합은 사업 성과와 노동 생산성 향상에 놀라운 결과를 가져올 수 있다. Gartner의 보고서에 따르면, 2017년 예측으로: 전세계적으로 기기와 서비스관련 IoT 커넥티드 디바이스는 2018년 이후 2023년까지 최대 430억 개까지 3배 급증할 것으로 예측했다.

기기가 많을수록 데이터와 정보가 더 많아진다는 것을 의미한다. 하지만 거기에는 함정이 있다! 데이터만으로는 올바른 맥락으로 사용하기 전까지 도움이 되지 않는다. 가치있는 맥락을 얻기 위해서는 자료를 보고 올바른 질문을 해야 한다. 또한 특정 데이터 집합만이 당신이 원하는 특정 질문에 답변할 수 있다.

우리에게 두 가지를 제공한다; 첫째, 데이터는 적절하고 의미 있어야 하며 둘째, 데이터는 올바른 맥락에서 사용되어야 한다. 이러한 접근 방식을 제조업에 적용하면 운영 관리자가 팀의 잠재력을 최대한 활용하게끔 지원하는 IoT 데이터가 얼마나 도움이 되는지 알 수 있다.

유지보수 서비스 기술자의 데이터 기반 성과 프로필

IoT 데이터는 단순히 기계의 효율성과 성능을 추적할 뿐만 아니라 직원들의 퍼퍼먼스 추적에도 사용할 수 있다. 예를 들어 IoT 데이터를 수집하기 위해 사용되는 CMMS 솔루션은 현장 서비스 관리 소프트웨어와 통합되어 유지보수 서비스 기술자의 활동을 추적하고 감시할 수 있다.

이 방법을 통해 어떤 정비사가 몇 시에, 어떤 도구를 사용하는지 어떤 문제를 해결했는지 확인할 수 있다. 강력한 모니터링 대시보드를 갖춘 소프트웨어를 사용하여 다음과 같은 정확한 세부 정보가 포함된 성과 프로필을 만들 수 있다.

①개별 현장 서비스 기술자가 해결한 유지보수 건 수
②유지보수 문제를 해결하는 데 소요된 총 시간
③검사팀에 의한 인증 확인

이러한 데이터를 수중에 넣으면 팀 내 모든 유지관리 전문가의 효율성 수준을 명확하게 파악할 수 있다. 세부적인 내용을 바탕으로 상위 성과자에게 포상 및 보상하고, 평균 및 하위 성과자에게 기술개발 교육을 제공할 수 있다.

스케줄링 정확도 향상

전산화된 유지보수 관리 소프트웨어를 사용하여 IoT 데이터를 처리하면 기계를 더 잘 이해할 수 있는 능력이 향상된다. 대규모 기계설비 모니터링에 참여하고 실시간 분석을 통해 성과 수준을 확인할 수 있다. 이것은 어떤 기계가 빈번한 유지보수를 필요로 하는지 그리고 어떤 현장 서비스 기술자가 유지보수의 어느 특정 교육을 필요로 하는지에 대한 정보를 제공할 것이다.

간단한 통합과 연결로, 당신은 유지보수 업무에 대한 자원 할당과 특정 업무에 대한 선별 현장 서비스 기술자 활용 계획을 세울 수 있다. 이 접근방식은 스케줄링 정확도를 높여 MRO 기능을 효율화할 것이다.

팀 내 협업 및 커뮤니케이션 강화

인공지능, 머신러닝, 클라우드를 IoT와 함께 기반 기술을 활용할 수 있는 능력과 현장 서비스 관리 시스템 등 모바일 기반 솔루션으로 팀 내 협업과 소통을 실시간으로 강화할 수 있다.

기술자들은 언제 어디서나 지식 기반 데이터에 액세스하여 문제를 해결할 수 있다. 그들은 실시간으로 다른 팀원들과 기계 가동 시간, 다운타임, 유지보수 관련 정보를 공유할 수 있다. 심지어 온라인 스트리밍 미디어 기능을 통해 숙련된 현장 서비스 기술자들이 반숙련 회원들에게 정비 문제를 해결할 수 있도록 지도할 수 있다.

종합적 혜택

IoT 기술은 MRO 기능에 대한 가시성을 확보하면서 고질적인 문제를 해결하는 데 도움을 줄 수 있다. 문제점을 식별하고 생산성 격차를 줄이기 위해 당신의 팀 활동을 추적하고 감시할 수 있다. 또한 IoT 데이터는 프로세스 투명성을 제공하고 리소스 할당을 계획하여 성과 수준과 비용 효율성을 극대화하는 데에도 도움이 된다.

출처 : ManufacturingTomorrow

번역 : K-SmartFactory