AEMP 표준
이 기능은 무엇이고 어떻게 사용할 수 있으며 어떤 이점이 있나요?
요약
이 백서에서는 AEMP API에 대한 유익한 개요와 그 기원, 그리고 OEM과 독립적으로 오프로드 중장비용 텔레매틱스 솔루션에 포함될 수 있는 부분에 대해 설명합니다.
AEMP API의 배경에 대해 간략하게 소개한 후, 실제 사용 사례를 제시하고 AEMP API가 건설 업계의 수익성을 어떻게 지원하는지 논의합니다.
또한 AEMP API를 사용하여 다양한 OEM의 데이터를 전달하는 방법과 API에서 제공하는 올바른 텔레매틱스 데이터를 폴링하는 것과 관련된 몇 가지 과제를 살펴봅니다. 또한 가용성, 정확성, 빈도 등 AEMP 데이터 품질에 영향을 미치는 요소와 데이터를 해석하고 사용 사례를 구축할 때 표준화해야 할 필요성에 대해서도 논의합니다.
마지막으로, 건설 비즈니스에서 AEMP API를 구현함으로써 얻을 수 있는 가능성에 대해 간략하게 전망합니다.
업계에서 AEMP 표준을 채택하기 시작한 것에 감사드립니다. AEMP를 통해 모든 텔레매틱스 제공업체가 단일 데이터 수집을 공유할 수 있으므로 통합의 기회가 열리고 장비 소유자의 효율성과 생산성이 향상됩니다.
AEMP를 통해 건설 업계는 더 밝고 창의적인 미래를 맞이할 수 있을 것으로 보입니다.
소개
텔레매틱스는 컴퓨터화된 정보의 장거리 전송을 다루는 정보 기술의 한 분야입니다. 텔레매틱스는 장비에 대한 필수 정보를 제공하므로 차량을 효율적으로 관리하고 비즈니스를 위한 데이터 기반 의사 결정을 내릴 수 있습니다.
오프로드 혼합 차량의 관리를 최적화하려면 정확한 텔레매틱스 데이터를 수집하고 분석할 수 있는 통합 포털이 필수적입니다. 신뢰할 수 있는 사용, 상태, 유지보수 및 운영 데이터는 신뢰할 수 있는 사용 사례를 구축하고 비즈니스에 가치를 제공하는 데 도움이 되는 필수 입력 정보입니다.
그러나 대부분의 OEM은 장비에 자체 텔레매틱스 시스템을 장착하기 때문에 혼합 차량의 서로 다른 시스템이 데이터를 제공하고 표시하는 방식에 상당한 차이가 있을 수 있습니다. 이는 정보에 입각한 비즈니스 의사 결정을 내리기 위해 모든 데이터에 대한 간결한 개요가 필요한 혼합 차량 관리자에게도 어려운 과제입니다.
이러한 상황에서 AEMP API는 혼합된 오프로드 장비에 표준화되고 통찰력 있는 텔레매틱스 데이터를 제공함으로써 가치를 제공합니다.
장비 관리 전문가 협회(AEMP)는 건설 장비 텔레매틱스 표준을 수립하며, 이를 "AEMP API"라고 부릅니다. AEMP API는 여러 OEM의 장비 데이터를 일관된 명명 규칙과 계산 표준에 따라 정규화합니다.
AEMP API의 기원
장비 관리 전문가 협회(AEMP)는 무거운 비포장도로 차량을 관리하고 유지보수하는 기업을 위해 만들어진 단체입니다. 이 단체는 표준화된 형식과 데이터 유형을 포함하여 텔레매틱스 데이터의 모범 사례에 대한 벤치마크와 표준을 설정합니다.
AEMP는 업계 표준의 통합을 강력하게 지지해 왔습니다. 2016년에는 이러한 옹호 활동의 결과로 건설 장비 텔레매틱스에 대한 ISO 표준을 제정했으며, 이를 흔히 "AEMP API"라고 부릅니다.
AEMP API는 일부 비포장도로 자산 클래스에 대한 건설 장비 텔레매틱스 데이터 통신을 위한 ISO 표준입니다. 이는 2010년 버전 1.0에서 AEMP가 처음 제안하고 2016년경 버전 2.0에서 일반 사용을 위해 추가로 개발된 ISO 표준과 관련이 있습니다. AEMP 기술 표준은 "ISO 15143-3"입니다.
AEMP에 포함된 많은 표준은 선택 사항이라는 점에 유의하는 것이 중요합니다. 따라서 AEMP의 엄격한 준수가 보장되는 것은 아니며, 준수 수준은 OEM과 타사 텔레매틱스 공급업체마다 다를 수 있습니다.
건설 산업의 수익성을 높이는 AEMP API
현대의 기업은 비용을 절감하면서 매출과 수익성을 높여야 한다는 압박에 시달리고 있으며, 모든 자산을 활용하는 것 외에는 다른 선택의 여지가 없습니다.
현명한 건설 업계 전문가들은 이미 AEMP API가 제공하는 귀중한 인사이트를 활용하여 재무 성과를 높이고 효율성을 높이며 최종 사용자에게 실질적인 이점을 제공하고 있습니다.
OEM은 일반적으로 자체 버전의 텔레매틱스 솔루션을 제공하기 때문에 다양한 공급업체의 차량을 보유하고 있는 경우 차량에 대한 정확한 통합 뷰를 생성하기가 어렵습니다. 품질에 관계없이 서로 다른 소스에서 데이터를 가져오는 것은 많은 공급업체가 사용하는 결함이 있는 방법론입니다.
경쟁력을 유지하고자 하는 기업에게 AEMP API에서 폴링된 데이터를 사용하는 솔루션을 포함한 최신 텔레매틱스 솔루션을 활용하는 것은 선택의 문제가 아니라 필수가 되고 있습니다.
프로이미온이 AEMP API와 타사 데이터를 사용하여 혼합 차량 텔레매틱스를 제공하는 방법
Dropbox는 OEM(주문자 상표 부착 생산업체/3자) 클라우드 솔루션에서 AEMP(장비 관리 전문가 협회) 표준에 부합하는 데이터를 수집합니다. 그런 다음 데이터를 정리하고 표준화(데이터 확인)한 후 자체 클라우드 플랫폼인 DataPlatform으로 전달하여 웹 포털, DataPortal 또는 데이터 소유자가 선택한 다른 장소를 통해 처리, 저장 및 해석합니다.
혼합 차량 솔루션은 건설 회사, 렌탈 회사, 장비 소유자가 종이 기반 프로세스를 없애고 디지털화하여 차량 관리 수준을 한 단계 높일 수 있도록 지원합니다. 이를 통해 효율성을 개선하고 생산성을 높일 수 있습니다.
당사와 파트너 관계를 맺고 있는 OEM의 예
1987년 창립 이래, 콘티넨탈은 다양한 유명 OEM과 긴밀한 관계를 구축해 왔습니다. 그 결과, 우리는 고객에게 오프로드 기계 및 장비 부문의 최대 공급업체로부터 데이터를 수집하는 표준화된 혼합 차량 솔루션을 제공할 수 있는 사내 지식과 경험을 개발했습니다.
올바른 AEMP 텔레매틱스 데이터 폴링과 관련된 과제
다양한 비포장도로용 기계 및 장비에서 정확한 AEMP 데이터를 얻는 것은 결코 간단한 과정이 아닙니다. 특정 요인이 데이터의 전반적인 품질에 영향을 미치며, OEM마다 서로 다른 텔레매틱스 솔루션을 제공하기 때문에 서로 다른 주파수에서 서로 다른 데이터를 제공하는 경우가 많습니다. 이러한 요소는 가치를 제공하는 신뢰할 수 있는 사용 사례를 구축하는 능력에도 큰 영향을 미칩니다.
기계가 위치 데이터를 제공하도록 구성되지 않아서 기계에서 위치 데이터를 얻지 못할 수도 있습니다. 또는 데이터 클라우드 소유자가 AEMP 인터페이스를 통해 위치 데이터를 제공하지 않아서 위치 데이터를 얻지 못할 수도 있습니다.
데이터 문제가 확인되면 이를 전달하고 데이터 추적을 거슬러 올라가 해결책을 찾기 위한 조사에 필요한 정보를 제공하는 것이 중요합니다. 데이터의 유효성을 검증해야 하는 가장 중요한 측면은 데이터의 가용성, 정확성 및 빈도입니다.
텔레매틱스 데이터를 사용하려면, 특히 사용 사례를 구축하려면 우선 데이터를 사용할 수 있어야 합니다. 데이터 가용성 문제는 처음에 의심할 수 있듯이 개별 OEM 수준에서만 존재하는 것이 아닙니다. 동일한 OEM의 특정 기계처럼 세분화될 수 있습니다.
예를 들어, 한 OEM이 일부 모델에 대해서는 운영 시간 데이터를 제공하고 다른 모델에 대해서는 제공하지 않을 수 있습니다. 즉, 이 특정 OEM 기계에 동일한 데이터를 제공할 수 없습니다. 일부 기계 모델은 특정 데이터를 제공하지 않거나 특정 기계만 데이터를 제공하지 않을 수도 있습니다.
부정확한 텔레매틱스 데이터는 잘못된 예측을 제공하며 정확한 사용 사례를 지원하지 못합니다. 결국 부정확한 데이터에 기반한 사용 사례에 의존하면 시간, 비용, 리소스만 낭비하게 됩니다. 반대로, 정확한 텔레매틱스 데이터를 기반으로 구축된 사용 사례는 의사 결정을 개선하고 생산성과 효율성을 높이며 비용을 절감합니다. 데이터가 정확할수록 추가 비용을 들이지 않고도 ROI를 높일 수 있습니다.
부정확한 데이터는 구성에 어떤 종류의 텔레매틱스 문제가 있는 기계에서 발생할 수 있습니다.
데이터 값은 일반적으로 정확합니다. 그러나 이상 징후가 있는 데이터는 분석을 방해하고 데이터를 쓸모없게 만들 수 있습니다.
마찬가지로, 운영 시간과 같은 일부 카운터 메트릭에 부정확한 데이터가 표시되면 문제가 발생합니다. 예를 들어, 운영 시간 카운터는 증가만 해야 하지만 운영 시간이 증가하거나 감소하는 경우를 보았습니다. 다시 말하지만, 이러한 부정확한 데이터는 '정리'할 수 있지만 정리할 때까지 보고서와 분석이 중단됩니다.
데이터 빈도는 OEM 클라우드에서 데이터를 폴링하는 빈도를 의미하며, 여기에는 중요한 고려 사항이 있습니다.
사용 사례마다 데이터 업데이트 빈도가 달라져야 합니다. 예를 들어, 연료 사용량을 모니터링하고 급유 계획을 세우려면 매시간 데이터를 업데이트하는 것이 이상적입니다. 반대로, 계획된 유지보수 사용 사례의 경우 매주 운영 시간을 업데이트하는 것으로 충분할 수 있습니다.
하지만 5분마다 데이터를 폴링한다고 해서 OEM이 동일한 빈도로 데이터를 업데이트하는 것은 아닙니다. 이에 대한 의미를 설명하는 좋은 비유는 온라인 Google 문서에서 어떤 일이 일어나는지 생각해 보는 것입니다.
예를 들어, OEM이 20분마다 또는 매시간마다 원할 때마다 Google 문서에 무언가를 작성한다고 가정해 보겠습니다. 프로이미온(또는 기계 소유자)인 저는 5분마다 Google 문서를 확인하지만, 그렇다고 해서 제가 문서를 확인하는 빈도와 동일한 빈도로 업데이트되거나 전혀 업데이트되지 않는 것은 아닙니다. 그건 바꿀 수 없습니다. OEM이 한 시간에 한 번만 데이터를 제공한다면 더 자주 업데이트할 수 없고, 제가 영향을 미칠 수 있는 부분이 아닙니다. 프로이미온은 장비 소유자가 데이터 소유자이기 때문에 장비 소유자가 필요한 만큼 데이터를 제공하도록 OEM에 요청하도록 안내하고 조언할 수 있을 뿐입니다.
사용 사례에 상식 적용
가치 있는 사용 사례를 구축하기 위해 모든 데이터가 초고속으로 전송될 필요는 없습니다. 사실, 일부 장비의 경우 그런 일은 절대 일어나지 않을 것입니다.
경험상, 간단한 보고서에서 장비의 90%가 올바른 데이터를 올바른 빈도로 전송하는 것으로 나타났다면 이미 가치 있는 데이터이며 상당한 비즈니스 가치를 제공할 수 있습니다.
따라서 성공적인 사용 사례를 구축할 수 있는지 여부는 문제가 있는 장비가 전체 장비의 많은 비율을 차지하는지 여부에 따라 달라집니다. 대규모 장비에서 문제가 있는 장비가 1~2대에 불과하다면 상식적으로 문제가 되지 않을 수 있으며 여전히 가치 있는 사용 사례를 구축할 수 있습니다.
실제로 문제가 있는 장비의 수가 충분히 적다면 개별적인 단점을 파악하는 데 필요한 노력도 정당화되지 않을 수 있습니다.
AEMP API의 가능성에 대한 전망
통합 포털을 통해 서로 다른 OEM으로부터 정확한 AEMP 데이터를 수집하고 분석(AEMP API를 통해)하면 오프로드 혼합 차량 관리를 최적화할 수 있습니다. 또한 AEMP API를 구현하면 차량 관리 수준을 한 단계 끌어올려 비즈니스 기회를 발굴하고 효율성과 생산성을 높일 수 있습니다.
건설 회사가 혼합 차량용 통합 텔레매틱스 솔루션을 구현하면 다음과 같은 이점을 누릴 수 있습니다:
- 데이터 조화
- 운영 비용 절감(적절한 유지보수를 통한)
- 최적의 생산성
- 현금 흐름 개선
- 경쟁 우위
AEMP API를 통합하여 좋은 효과를 얻을 수 있는 일반적인 사용 사례는 다음과 같습니다:
유지보수가 매우 드물게 수행되더라도 최신 총 운영 시간은 매우 중요합니다. 예를 들어 500시간마다 유지보수가 필요한 기계의 경우 일반적으로 40~50시간 전에 유지보수 티켓을 생성하고 450시간에 티켓을 열 수 있습니다. 물론 이것은 일주일 이상 미리 작업하는 것이므로 운영 시간이 매일 업데이트되지 않더라도 그다지 중요하지 않습니다.
빈도는 일부 사용 사례에서만 중요합니다. 하지만 장비 연료 수준, 급유 필요성, 공급업체 제공, 주문 및 청구 모니터링 등 연료 관리 사용 사례를 고려하면 더 빈번한 데이터 업데이트의 필요성이 분명해집니다. 이제 적어도 몇 시간마다 연료 잔량과 소비된 연료를 추적해야 합니다.
건설 및 렌탈 회사는 정기적으로 장비를 재배치해야 합니다. 그러기 위해서는 장비의 최신 GPS 위치를 파악하여 운송업체를 정확한 위치로 보내 이전 예정된 장비를 픽업할 수 있어야 합니다. 기계 위치를 찾는 데 시간을 낭비할 뿐만 아니라 새 현장에 적절한 기계가 적시에 도착하지 않아 생산성 손실과 관련 비용이 발생하는 등 많은 비용이 발생할 수 있습니다. 따라서 이 사용 사례에서는 일반적으로 1~2시간에 한 번씩 AEMP 데이터 빈도가 허용됩니다.
다른 사용 사례로는 이산화탄소 보고, 기계 공회전 시간 모니터링, 기계 사용 최적화 등이 있습니다.
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혼합된 차량에 대한 통합 보기를 생성하는 것은 간단한 문제가 아닙니다. 이를 제대로 수행하려면 사용 사례에 의존하는 AEMP 데이터의 정확성을 점검하고 보장하는 데 전문성을 갖춘 숙련된 파트너가 필요합니다. 프로이미온이 바로 그런 파트너입니다.
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