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3 APM이 자산 유지보수 프로세스를 어떻게 성숙시키는가 산업 혁명 이후 제조 공정은 점점 더 방대한 자동화로 특징지어지는 여러가지 혁명을 거쳤습니다. 오늘날 Industry 4.0으로 알려진 4차 산업 혁명은 빅데이터와 머신러닝을 활용하여 스마트하고 고도로 자동화된 공정을 주도합니다. 자산 유지 관리도 유사하게 진화했습니다. Maintenance 4.0은 기존 수동 유지 관리 프로세스를 디지털화할 뿐만 아니라 데이터의 힘을 활용하여 자산이 언제 고장날지 예측하고 교정 프로세스를 자동으로 지시할 수 있습니다. 실제로 이미 이러한 발전을 수용한 기업 중 PwC 설문조사에 응답한 기업의 직원 95%가 구체적인 결과를 경험했습니다. 1 그러나 조직이 이러한 혁신을 활용하려면, 올바른 기술이 필요합니다. 본 가이드에서는 설비 자산 성과 관리(APM)를 통합하기 위해 컴퓨터 유지 보수 관리 시스템(CMMS) 및 기업 설비 관리(EAM) 기술이 왜 진화해야 하는지, 그리고 더 적은 비용으로 더 많은 일을 수행하려는 현대 조직의 지속적인 요구에 부합하기 위해 어떻게 진화해야 하는지 설명합니다. 조직은 APM 솔루션을 통해 방대한 양의 센서 데이터와 고급 분석을 활용하여 노동력과 자재를 최적화하고 안전성을 높이며 자본 예산 편성 프로세스의 정확성을 향상시킬 수 있습니다. Maintenance 4.0와 Industry 4.0의 유사성 지난 250년 동안 제조업은 증기와 수력을 통한 기계화를 특징으로 하는 1차 산업 혁명(Industry 1.0)이래 성숙 단계를 거쳐왔습니다(2차 산업 혁명에서는 전기를 사용한 대량 생산 체계 구축, 3차 혁명에서는 생산 프로세스에서 컴퓨터 및 통신 기술 사용). 오늘날 Industry 4.0은 데이터 및 머신 러닝을 기반으로 하는 스마트하고 자율적인 시스템을 아우릅니다. 잘 알려지지 않았지만 중요한 것은 설비 유지보수에도 유사한 진화가 있었다는 것입니다. Maintenance 1.0이 육안으로 기계를 검사하는 고도로 훈련된 전문가에 의존했다면, 2차 유지보수 혁명은 기계장치가 어떻게 작동하고 있는지 측정할 수 있는 도구를 인간에게 제공했고, 3차는 실시간 모니터링을 사용하여 설비 상태를 프로그램에 따라 체계적으로 파악할 수 있게 해주었습니다. 방대한 양의 센서 데이터를 수집하는 사물 인터넷(IoT)을 활용하는 Maintenance 4.0 은 데이터 레이크 리포지터리에 수집된 데이터뿐만 아니라 해당 데이터를 더 잘 해석하고 지정된 설비가 고장나면 설비 고장의 이유와 문제 해결 방법을 밝히도록 적용된 알고리즘과 분석 정보를 제공합니다. 3 Industry 1.0 기계화, 증기력, 직기 Industry 2.0 대량 생산, 조립 라인, 전기 에너지 Industry 3.0 자동화, 컴퓨터 및 전자 장치 Industry 4.0 사이버 물리 시스템， 사물 인터넷, 네트워크