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는 프레임워크를 제공합니다. 이 프레임워크의 데이터 분석 구성, 추상화,
확장 모듈을 통해 분석 실행을 관리할 수 있습니다.

Clarity Advisor IoT 애플리케이션은 가동 시간 개선에 중점을 둡니다.
이를 위해 기계 효율성, 운영자 효율성, 불량 분류율이라는 세 가지 주요

지표를 모니터링합니다. 각각은 백분율로 표시되며, 이상적인 수치는 기계

및 운영자 효율성 100%, 불량 분류율 0%입니다. 기계 효율성은 처리 속도
와 가동 중단 시간을 고려해 계산합니다. 운영자 효율성은 운영자가 프로세

스에 얼마나 주의를 기울이고 있는지를 측정한 것입니다. 예를 들어 운영자
가 기계에 원료를 잘 채워 넣는지, (산업용 기준으로) 정상 운영 기간에 종

이 걸림을 효과적으로 제거했는지 등을 측정합니다. 마지막 지표인 불량 분
류율은 그 수치가 낮을수록 산출량이 커짐을 의미입니다. 불량품이거나 검

증이 필요한 제품의 비율이 불량 분류율입니다.

오류로 인해 기계가 멈추면 오류 코드가 기록됩니다. 단일 오류가 발생했
을 때 반드시 장비 고장의 징후라고 볼 수는 없지만, 다양한 조건에서 오류

의 추세를 분석하여 고장이 발생하기 시작하거나 교체해야 하는 장비 구성
요소를 식별할 수 있습니다. 오류 추세는 기계별로 관찰할 수 있으며, 기계

와 특정 운영자 조합이나 기계와 특정 작업의 조합을 관찰하여 더욱 세분화
된 오류 추세를 분석할 수 있습니다. 오류 추세를 한 단계 더 깊이 분석하

기 위해 기계, 특정 운영자, 특정 작업의 세 가지 조합으로 분석할 수도 있

습니다.

15장 정밀 우편물 발송 149

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