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예측 유지보수 솔루션을 한 단계 끌어올린 생성형 AI

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지멘스(Siemens)는 예측 유지보수 솔루션에 새로운 생성형 인공지능(AI) 기능인 Senseye Predictive Maintenance를 출시했다. 이러한 발전은 예측 유지보수를 더욱 대화적이고 직관적으로 만든다. 

 

지멘스는 생성형 AI 기능이 포함된 Senseye Predictive Maintenance의 새로운 릴리스를 통해 검증된 머신러닝 기능을 제너레이티브 AI로 강화하여 인간과 기계의 상호 작용 및 예측 유지보수를 더욱 빠르고 효율적으로 수행할 수 있도록 지원할 것이다.

 

생성형 AI와 머신 러닝의 시너지 효과

 

Senseye Predictive Maintenance는 인공 지능과 머신 러닝을 사용하여 기계 및 유지보수 작업자의 행동 모델을 자동으로 생성하여 사용자의 주의와 전문성을 가장 필요한 곳으로 안내한다. 

 

이러한 검증된 기반을 바탕으로 이제 고객이 모든 기계 및 시스템에서 기존 지식을 가져와 유지보수 작업자의 효율성을 높이는 데 도움이 되는 올바른 조치 과정을 선택할 수 있도록 지원하는 생성형 AI 기능이 도입된다.

 

현재 기계 및 유지보수 데이터는 머신러닝 알고리즘에 의해 분석되며, 플랫폼은 정적이고 독립적인 사례 내에서 사용자에게 알림을 제공한다. 설정이 거의 필요 없는 Senseye Predictive Maintenance의 대화형 사용자 인터페이스(UI)는 새로운 차원의 유연성과 협업을 제공한다. 사용자, AI, 유지보수 전문가 간의 대화를 촉진한다. 이 대화형 대화는 의사 결정 프로세스를 간소화하여 보다 효율적이고 효과적으로 만든다.

 

예측 유지보수에서 처방적 유지보수까지

 

앱에서 생성형 AI는 여러 언어로 된 사례를 스캔하고 그룹화하고, 유사한 과거 사례와 그 해결책을 찾아 현재 문제에 대한 맥락을 제공할 수 있다. 

 

또한 다양한 유지 관리 소프트웨어의 데이터를 처리할 수 있다. 보안을 강화하기 위해 모든 정보는 외부 액세스로부터 안전하게 보호되는 프라이빗 클라우드 환경에서 처리된다. 

 

또한 이 데이터는 외부에서 생성된 AI를 학습시키는 데 사용되지 않다. 생성형 AI가 실행 가능한 인사이트로 전환하기 위해 데이터의 품질이 높을 필요는 없다. 간결한 유지보수 프로토콜과 이전 사례에 대한 메모도 고려하여 내부 고객 지식을 향상시키는 데 도움이 된다. 당면한 정보를 더 잘 맥락화함으로써 앱은 규범적인 유지 관리 전략을 도출할 수 있다.

 

서비스형 소프트웨어(SaaS) 솔루션인 Senseye Predictive Maintenance의 새로운 생성형 AI 기능은 2024년 봄부터 모든 센스아이 사용자들에게 제공될 예정이다. 

 

생성형 AI와 머신 러닝의 결합으로 두 가지의 강점을 모두 활용하는 강력하고 포괄적인 예측 유지보수 솔루션이 탄생한다.

 

생산성 및 디지털 트랜스포메이션 촉진

 

생산성 및 디지털 트랜스포메이션 추진 지멘스의 경우, 예측 유지보수에 생성형 AI를 도입하는 것은 단순히 기술을 향상시키는 것이 아니라 제조업체에 실질적인 이점을 제공하기 위한 것이다. 

 

더 빠르고 쉽게 유지보수 결정을 내릴 수 있도록 지원함으로써 생산성을 높이고 지속 가능성을 촉진하며 조직 전체의 디지털 트랜스포메이션을 가속화한다. 

 

또한 고령화된 인력으로부터 전문 지식을 수집하고 다시 활용하기 때문에 업계의 기술 부족 문제도 해결한다. 이를 통해 경험이 부족한 현장 직원들의 역량을 강화하여 보다 효율적이고 효과적인 역할을 수행할 수 있도록 지원한다.

 

"머신 러닝, 생성형 AI, 인간 인사이트를 활용하여 Senseye 예측 유지보수를 한 단계 더 발전시키고 있다. 새로운 기능은 예측 유지보수를 더욱 대화적이고 직관적으로 만들어 고객이 유지보수 프로세스를 간소화하고 생산성을 향상하며 리소스를 최적화할 수 있도록 지원한다. 이는 기술 인력 부족에 대응하고 고객의 디지털 혁신을 지원하는 데 중요한 이정표가 될 것"이라고 지멘스의 디지털 산업 고객 서비스 부문 CEO인 마르게리타 아드라그나는 말한다.

 

헬로티 김진희 기자 |










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