“알람, 수집을 넘어 의미 있는 정보로 바꾸는 방법”

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지난 뉴스레터에서는 공정 알람을 자동으로 수집하고 데이터베이스화하는

‘iPAMS Collector’를 소개했습니다.

이제 데이터는 충분히 쌓였습니다.

하지만 데이터가 많다고 해서 알람 관리가 잘 되고 있는 것은 아닙니다.

오히려 수천, 수만 건의 알람이 쌓여만 가고,

그 안에서 ‘무엇이 문제인지’를 찾아내지 못한다면

그 데이터는 단순한 로그로 남을 뿐입니다.

이제 필요한 것은,

“알람의 패턴을 분석하고, 원인을 진단하고, 개선 방향을 제시하는 것”

바로 iPAMS Analysis의 역할입니다.

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📊 왜 알람 분석이 중요한가?

플랜트의 알람 시스템은 본래 운전자의 주의를 환기시키고, 이상 상황을 조기에 알리는 목적으로 설계되었습니다.

그러나 실제 현장에서는 다음과 같은 문제가 자주 발생합니다.

결과적으로 알람 시스템이 조기경보(Early Warning)의 역할을 잃고,

운전자는 ‘알람 피로(Alarm Fatigue)’에 빠집니다.

데이터를 기반으로 “어떤 알람이 빈번한가?”, “어떤 알람이 중복되는가?”,

“시간대별·운전 상태별 패턴은 무엇인가?”를 찾아내면,

플랜트의 알람 품질을 정량적으로 개선할 수 있습니다.

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iPAMS Analysis는 단순히 알람을 보여주는 도구가 아닙니다.

Collector가 수집한 데이터를 기반으로,

알람의 발생 빈도·유형·시간대별 분포를 분석하고,

반복·중복 알람을 자동으로 식별하여 시각적으로 보여줍니다.

이를 통해

아래는 iPAMS Analysis의 대표적인 분석 기능에 대한 소개입니다.

알람이 자주 발생하는 경우,

장치 문제 또는 알람 설정 오류 가능성이 있습니다.

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