스마트 유지보수 서비스

진동, 온도 등 센서 데이터를 통해 고장 모델을 훈련하고, 7-30일 전에 장비 이상을 미리 경고하며, 계획 없이 60%를 다운시킬 수 있습니다.

  • 예측 유지 관리:진동, 온도 등 센서 데이터를 통해 고장 모델을 훈련하고, 7-30일 전에 장비 이상을 조기 경보하며, 60% 무계획 다운을 줄입니다.

  • 원거리 협업:ar 안경 + 전문가 시스템은 일선 근로자와 후방 엔지니어의 실시간 라벨링 및 3d 모델 중첩지도를 지원하여 복잡한 고장의 수리 시간을 50% 단축합니다.

  • 예비 부품 최적화:설비건강등급동적조정재고전략을기반으로, 30%를 점용하는 예비부품자금을줄입니다.


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