R&D 팀에 고객 및 기계 행동에 대한 명확한 인사이트 제공

새로운 기계 모델을 개발하는 데는 오랜 시간과 비용이 소요되는 경우가 많으며, 기계 제조업체는 고객이 기계를 사용하는 방식에 대한 불확실성을 관리해야 합니다.

현장 운영에서 얻은 기계 데이터는 OEM이 많은 연구 개발(R&D) 질문에 대한 답을 제공할 수 있습니다(예: 기계에 연료를 너무 자주 주유해야 하므로 탱크 크기를 늘려야 하는가?). 냉각 시스템 사양에 적합한 온도는 어느 정도인가?). 기계의 실제 사용에 대한 불확실성을 줄이면 R&D가 더욱 효과적입니다.

엔지니어, 개발자 및 제품 관리자는 텔레매틱스 데이터를 사용하여 현재 기계 모델을 최적화하고 미래 제품을 개발하는 데 중요한 인사이트를 얻고 신뢰할 수 있는 결론을 도출할 수 있습니다.

OEM은 데이터 포털을 통해 수집된 기계 데이터를 통해 기계의 실제 작동을 분석할 수 있습니다. 가동 시간, 연료 소비량과 같은 메트릭이 포함된 보고서를 생성하여 기계가 의도한 대로 작동하는지 더 잘 이해할 수 있습니다.

예를 들어, 유지보수 작업에 대한 보고를 통해 기계 구성 요소의 취약점을 파악할 수 있습니다. 진단 문제 코드(DTC)는 작동 중 기계 오작동을 표시하고 R&D 팀이 더 나은 기계를 설계하는 데 도움이 되는 오류 원인에 대한 전반적인 그림을 제공합니다. 과거 날씨 보고는 조건이 현장에서 기계의 성능에 어떤 영향을 미칠 수 있는지에 대한 정보를 제공합니다. 또한 기계 모델에 대한 현장 데이터를 검토하기 위해 보고서를 생성하여 테스트 중 기계의 성능에 대한 자세한 정보를 얻을 수 있습니다.

마찬가지로 프로이미온의 데이터플랫폼은 REST API와 데이터펌프를 통해 텔레매틱스 데이터를 데이터 분석 도구로 직접 전송하여 OEM의 R&D 중심 분석을 지원할 수 있습니다. 프로이미온의 데이터 과학 서비스를 통해 OEM이 데이터 기반 R&D를 개선할 수 있도록 지원합니다.

텔레매틱스 솔루션을 통합하여 R&D 프로젝트에 도움이 되는 인사이트를 확보하면 OEM은 더 나은 제품을 개발하고 테스트 절차를 개선할 수 있습니다. 또한 보다 효율적이고 비용 최적화된 제품 개발 프로세스와 기계 제조 비용 절감에도 기여할 수 있습니다. 결국 더 나은 제품은 제품 품질에 대한 평판을 높이고 고객 만족도를 높입니다.