서비스 수명주기 관리는 운영 자산을 서비스하기 위한 작업 흐름입니다. 여기에는 검사, 예방, 예측 및 사후 유지보수가 포함됩니다.
SLM과 PLM (Product Lifecycle Management)은 연결되어 있으며 상호 피드백을 합니다. 자산 운영은 PLM 결과를 기반으로 합니다. 운영 자산에서 데이터를 수집하는 것(SLM)은 향후 설비에 대한 유지보수 및 설계 개선을 위해서 메우 중요한 정보입니다.
SLM 하에서 가장 중요한 기술 중 하나는 PdM (Predictive Maintenance)입니다. PdM에 대한 솔루션은 다양하며, 각 유형은 특정 유형의 구성요소 및 산업에 따라 PdM 결과도 각 개별 구성요소에 따라 적용됩니다.
자산 소유자는 수백 가지 솔루션을 가지고 수천 개의 센서를 설치하여 수십억 개의 데이터를 생성하기도 합니다. 이 순간에 많은 양의 데이터를 어떻게 처리해야 할지 모릅니다.
BQR은 보다 효율적인 유지보수 개념으로 보다 강력한 시스템/제품을 설계하고, 자산 수준의 유지보수 최적화를 위해 센서의 모든 결과를 실시간으로 통합할 수 있도록 도와줍니다. BQR의 전 솔루션은 예측 유지보수 외에도 예비부품 수량, 예비 창고 위치, 수리 또는 교체 정책, 자산성능 및 유지보수 인프라를 지원하는데 필요한 자원을 고려합니다.
제품/자산 모델링은 하나의 모델에서 출발하는데, 그 모델은 가용성, 다양한 부품의 신뢰성, 자산 운영을 유지하는 데 필요한 유지관리 작업, 처리 시간 및 비용을 반영힌 시스템 특성을 반영한 모델입니다. 모델 이름은 LCC (Life Cycle Cost)이며 이것은, PLM/SLM 도구가 고객에게 자산 수준의 Robustness, 그리고 데이터 기반 의사 결정 및 최적화를 제시하는 핵심적 모델입니다.
BQR이 SLM에 제공하는 전체 도구 및 서비스 목록
유지보수 및 물류 계획 및 최적화 ApmOptimizer |
예비 부품, 검사, 예정된 유지보수, 수리 또는 교체와 같은 유지보수 및 물류 측면 최적화 |
고장 및 유지보수 통계 분석 BQR-Digital |
사용하는 장비 고장을 예측하고 효과적인 유지보수 전략을 계획하기 위한 고장 및 유지보수 통계 분석 |
FDA(현장 데이터 분석) (FRACAS) BQR-Digital |
고장 보고 및 시정 조치 시스템 |