예측 유지보수란?
예측 유지 보수는 장비 상태를 실시간으로 지속적으로 평가하여 장비 성능, 가동 시간 및 수명을 극대화하는 동시에 총소유비용을 최소화할 수 있도록 도와줍니다.
예측 유지 보수 정의
예측 유지 보수는 기업 자산에서 무엇을 말하고자 하는지 파악하는 데 중점을 둔 유지 보수 접근법입니다. 공장의 기계, 트럭, 산업용 설비는 오랜 기간에 걸쳐 이러한 신호를 보냅니다. 귀를 기울이면 언제 기계가 고장 날지, 더 오래 더 원활하게 작동하려면 무엇이 필요한지 파악할 수 있습니다.
예측 유지 보수를 통해 장비 고장을 예측하고 즉시 필요한 시기와 장소에 유지 보수를 예약할 수 있습니다. 자산을 무리하게 사용하거나 비용이 많이 드는 고장 내역의 위험 없이 최고의 성능으로 운영하는 데 필요한 정보를 제공합니다. IoT 지원 엔터프라이즈 자산을 연결하고, 생성되는 실시간 데이터에 고급 분석을 적용하고, 관련 인사이트를 사용하여 비용 효과적이고 효율적인 유지 보수 프로토콜을 알려줌으로써 예측 유지 보수는 장비 실패와 다운타임을 방지하고 중요한 자산의 전체 수명을 연장합니다.
오늘날 예측 유지 보수가 중요한 이유는 무엇인가요?
예측 유지 보수가 중요한 이유는 비용이 많이 들고 업무에 지장을 주는 장비 고장을 사전에 방지하여 기업의 시간과 비용을 절약할 수 있기 때문입니다. 제품 가용성에 대한 소비자의 수요가 증가함에 따라 예측 유지 보수 프로그램을 갖춘 조직은 중단 없이 생산할 수 있습니다. 그 결과, 지속적인 고객 충성도와 매출 증대, 경쟁 우위를 확보할 수 있습니다.
스마트 예측 유지 보수 솔루션은 자산 유지 보수가 필요한 시기를 예측하고 비용 효율성을 높이며 복잡한 엔터프라이즈 자산 관리 요구사항을 간소화합니다. 간단히 말해, 예측 유지 보수 기술을 사용하면 시간, 비용, 절차상의 골칫거리를 줄일 수 있습니다.
예측 유지 보수는 어떻게 작동하나요?
예측 유지 보수는 장비 데이터를 실시간으로 캡처하고 분석하여 장비 고장으로 이어지기 전에 잠재적인 문제를 예측하는 방식으로 작동합니다.
이 프로세스의 첫 번째 단계는 장비 상태에 대한 정보를 전송하는 네트워크로 연결된 IoT 센서에서 실시간 데이터와 정보를 수집하는 것입니다. 그런 다음 이 데이터를 쉽게 액세스, 처리, 분석할 수 있는 방식으로 저장하고 관리해야 합니다. '예측' 요소는 데이터에 인공 지능(AI) 및 머신러닝 기술을 적용하여 유용하고 실행 가능한 스토리를 전달할 때 작동합니다.
예측 유지 보수와 산업용 IoT(IIoT) 네트워크의 아키텍처는 다음 네 가지 기본 단계로 구성됩니다.
예측 유지보수 프로세스
- 진동, 온도, 습도, 압력, 소음 등과 같은 기계 특성을 모니터링할 수 있는 센서에서 데이터 수집
- 이 데이터를 네트워크를 통해 중앙 비즈니스 시스템으로 실시간 전송
- 해당 데이터에 AI 및 머신러닝 분석과 같은 지능형 기술을 적용하여 유용하고 관련성 있는 인사이트 도출
- 자동화된 대응 또는 사람의 개입을 통해 이러한 인사이트를 기반으로 신속한 조치를 취함
예측 유지 보수 기술 사용
상태 모니터링
예측 유지 보수는 기계와 소프트웨어를 지능형 IoT 네트워크로 통합하는 사이버-물리 시스템을 통해 가능합니다. 이러한 네트워크를 구축하려면 먼저 모니터링해야 할 자산 상태를 파악하는 것부터 시작해야 합니다.
자산 상태를 식별하는 데 필요한 분석은 시각, 청각, 열화상 또는 가장 일반적으로 이러한 기준을 조합한 것일 수 있습니다. 이 시점에서는 올바른 센서와 모니터링 툴을 결정하는 데 중점을 둡니다.
진동 분석: 진동 패턴의 경미한 변화는 불균형 또는 정렬 불량을 의미할 수 있으며, 높은 진동 레벨은 베어링 문제가 곧 발생할 가능성을 의미할 수 있습니다. 진동 분석은 고장을 조기에 경고할 수 있고, 특히 불균형, 정렬 불량, 기계의 헐거움, 마모되거나 손상된 부품 등을 감지하는 데 유용합니다.
소리 및 초음파 분석: 정상적으로 작동하는 경우 대부분의 시스템은 균일한 소리 패턴을 생성합니다. 참조 소리 패턴에 변화가 있는 경우 마모 또는 기타 유형의 성능 저하를 의미할 수 있습니다. 또한 초음파 분석은 고주파음(증기 또는 기체 누출 시 발생하는 소리)을 가청 범위로 변환하여 시스템의 전체적인 상태에 대한 정보를 제공합니다.
적외선 분석: 서모그래피는 초음파 분석과 마찬가지로 적외선 분석을 통해 온도 변화를 가시 스펙트럼으로 변환하여 숨겨진 상태를 보여줍니다. 정상적인 작동 온도가 경미하게 변화하더라도 문제가 곧 발생할 가능성을 암시할 수 있습니다.
유체 분석: 단순히 수위와 온도를 모니터링하는 것을 뛰어넘어 유체의 물리적, 화학적 분석을 통해 기계 구성요소 상태에 대한 중요 정보를 제공할 수 있습니다. 냉각수와 윤활유 저하율을 관찰하여 이러한 인사이트가 확실시되는 즉시 예방 조치를 취할 수 있습니다.
기타: 그 밖에도 다양하고 고유한 산업 요구사항을 충족시키는 특수한 예측 유지 보수 기술이 있습니다. 여기에는 레이저 조정, 전기 회로 모니터링, 크랙 감지, 부식 모니터링, 전기 저항 변화와 그 밖의 부식 또는 노후화 측정을 위한 산업별 수단 등이 포함됩니다.
주요 예측 유지 보수 기술
위의 기준이 설정되면 적절한 센서와 모니터를 장착하고 클라우드에 연결된 IoT 네트워크를 통해 중앙 비즈니스 시스템, 가장 일반적으로 엔터프라이즈 자원 계획(ERP) 시스템에 연결해야 합니다. 마지막으로, 데이터를 분석하고 수집된 데이터에서 실행 가능한 인사이트와 권장 사항을 제공하기 위해 AI 기반 솔루션이 마련되어 있어야 합니다.
IoT 네트워크: 센서, 처리 능력 및 기타 여러 기술을 통해 보강된 기업 자산은 중앙의 비즈니스 시스템과 데이터를 송수신할 수 있습니다(일반적으로 클라우드 연결을 통해). 이는 IoT 네트워크를 구성하고 예측 분석 전략의 기반을 제공합니다.
IoT 게이트웨이: 기존 자산 중 다수가 아직 문제없이 작동하기는 하지만, 디지털 통합 이전의 아날로그 기술을 사용합니다. 이러한 기계에 카메라, 마이크, 온도계 등의 IoT 게이트웨이 기기를 설치하여 운영 상태에 대한 실시간 데이터를 수집하여 전송할 수 있습니다.
클라우드 연결: 클라우드 연결은 컴퓨터 시스템 리소스에 대한 온디맨드 가용성을 제공합니다. 여러 산업용 자산으로 구성된 IoT 네트워크에서는 여러 장소에 분산된 데이터 센터를 하나의 데이터베이스와 시스템으로 통합하는 것이 매우 중요합니다.
최신 데이터베이스 및 ERP: 기존의 디스크 기반 데이터베이스는 빅데이터와 복잡한 데이터 세트를 구성하는 방대한 양의 비선형 데이터를 관리하기에 적합하지 않습니다. 또한 예측 유지 보수는 AI와 머신러닝을 사용하여 이러한 데이터에 대한 고급 분석을 수행합니다. 이 모든 프로세스는 빠르고 반응성이 뛰어나며 거의 무한대로 확장 가능한 인메모리 데이터베이스를 갖춘 최신 AI 기반 ERP가 가장 우수한 성능을 발휘합니다.
AI 및 머신러닝: 머신러닝은 알고리즘을 사용하여 데이터를 분석하고 이해하는 AI의 하위 집합입니다. 예측 유지 보수 솔루션은 엔터프라이즈 자산의 운영 데이터를 분류, 이해, 학습할 뿐만 아니라 실행 가능한 권장 사항과 인사이트를 생성하기 위해 AI와 머신러닝을 활용합니다.
고급 분석: AI와 머신러닝은 고급 분석을 지원합니다. 관리자는 평가할 특성과 조건, 원하는 분석 결과를 결정해야 합니다. 이러한 방식으로 고급 분석을 알려주는 알고리즘을 최대한 통찰력 있고 실행 가능하며 시간이 지남에 따라 데이터와 새로운 경험으로부터 가장 잘 학습하도록 프로그래밍할 수 있습니다.
디지털 트윈: 디지털 트윈은 실제의 실물 자산을 가상에서 재현한 것입니다. 관리자는 디지털 트윈을 생성하여 고가의 기계나 기기를 실제로 손상할 위험을 없애고 트윈에서 가능한 모든 시나리오를 확인할 수 있습니다. 디지털 트윈에서 머신 러닝과 AI 툴을 사용하여 이전에 일어난 적이 없는 경험을 통합하고 이를 통해 학습함으로써 예측 유지 보수를 보강할 수 있습니다.
예측 유지 보수와 예방적 유지 보수 비교
이러한 유지 보수 모델의 차이점은 유지 보수 작업의 수행 방법이 아니라 수행 시점에 있습니다.
예측 유지 보수: 과거 성능과 엔지니어 및 운영자의 지식과 경험에 기반한 유지 보수입니다. 여기에는 일상적, 정기적, 계획적 또는 시간 기준 유지 보수가 포함됩니다. 종종 고장을 예방할 수 있지만, 정확하지 않을 수 있으므로 필요하기 전에 유지 보수 비용이 발생하거나 유지 보수 프로세스에서 발견되지 않은 약점을 발견할 수 있습니다. 예측 유지 보수는 미리 설정된 시점에, 종종 오래전에 이루어집니다.
예측 유지 보수: IoT 네트워크가 모든 엔터프라이즈 자산을 라이브 에코시스템에 통합할 때 가능한 유지 보수입니다. 데이터를 실시간으로 전송하고 분석할 수 있다는 것은 캘린더가 아닌 실시간 자산 상태 모니터링이 유지 보수 프로토콜의 기반이 된다는 것을 의미합니다. 예측 유지 보수는 필요한 시기와 장소에 정확히 맞춰 실시간으로 이루어집니다.
기타 자산 유지 보수 기술
반응형 유지관리
장비의 갑작스러운 고장이나 실패에 대응하여 수행되는 유지 보수입니다. 이러한 유형의 유지 보수는 계획되지 않은 경우가 많으며 다운타임과 비용이 증가할 수 있습니다.
수정 유지 보수
장비의 결함이나 오류를 수정하기 위해 수행되는 유지 보수입니다. 이러한 유형의 유지 보수는 일반적으로 문제가 확인된 후에 수행되며 추가 문제 발생을 방지하는 데 도움이 될 수 있습니다.
처방적 유지 보수
특정 장비에 대한 제조업체의 권장 사항이나 가이드라인에 따라 결정되는 유지 보수입니다. 이 유형의 유지 보수는 제조업체가 정한 유지 보수 작업 일정을 기반으로 합니다.
상태 기반 유지 보수
미리 정해진 일정이 아닌 장비의 상태에 따라 수행되는 유지 보수입니다. 이 유형의 유지 보수는 모니터링과 검사를 통해 개입이 필요한 시기를 결정합니다. 불필요한 유지 보수 작업을 줄이고 다운타임을 최소화하는 데 도움이 될 수 있지만, 상태 기반 유지 보수는 수작업과 시간이 많이 소요됩니다.
신뢰성 기반의 유지관리
장비의 신뢰성과 중요도에 따라 작업의 우선순위를 정하는 유지 보수입니다. 이 접근 방식은 장비의 신뢰성과 효율성을 극대화하기 위해 가장 중요한 유지 보수 작업을 식별하는 데 중점을 둡니다.
자산 유지 보수의 진화
다음 차트(딜로이트(Deloitte)의 자료를 각색)는 산업 혁명에 따른 기술 능력의 발전과 그 결과 유지 보수 전략 및 장비 효율성에 미치는 영향을 보여줍니다.
예측 유지 보수의 실제 적용 예시
석유 가스 산업: 석유 시추는 자산을 크게 마모시키기 때문에 고장 발생 시 매우 큰 위험을 초래합니다. 시추 장비의 오일 온도와 기어박스의 속도를 모니터링함으로써 예측 유지 보수를 통해 안전성을 크게 개선하고 유지 보수 비용을 최대 38%까지 절감했습니다.
자동차 산업: 조립 라인에서 스폿 용접 건은 매일 약 15,000회에 달하는 스폿 용접 작업을 수행합니다. 자동차 제조업체는 전 세계의 용접 건을 연결하고 운영 데이터를 수집하여 수백만 개의 데이터 지점을 수집할 수 있고, 궁극적으로 이러한 자산의 상태를 훨씬 더 정확하게 예측할 수 있습니다.
가전제품 제조: 건조기 생산 프로세스에서 드럼 회전의 진동을 측정하여 오작동 또는 고장을 효과적으로 예측했습니다. 이 예측 유지 보수 애플리케이션은 제조 결함을 33% 줄이고 소비자의 유지 보수 비용을 27% 절감했습니다.
철도 자산 관리: 트랙 아래의 빈 공간이 커지면 '공동'이 발생하여 열차의 지연 또는 탈선을 초래할 수 있습니다. 최근의 혁신은 레일 위를 굴러갈 때 다양한 변수를 모니터링하는 운전실 기반 시스템으로 이어졌습니다. 이를 통해 공극 감지가 개선되고 고객 안전이 전반적으로 향상되었습니다.
철강 산업: 이상 상황 감지를 통해 철강 가공에 사용되는 냉각 압연 설비의 진동, 회전 속도, 전류(암페어)의 실시간 측정값을 수집합니다. 이 애플리케이션으로 설비 수명을 60% 늘리고 다운타임 및 지연으로 인한 손실을 크게 줄였습니다.
예측 유지 보수 프로그램의 이점
예측 유지 보수 시스템을 구현함으로써 여러 산업에서 인상적인 결과를 얻었습니다. 딜로이트(Deloitte)의 2022년 리포트에서는 정량화할 수 있는 수많은 개선 사항을 언급하고 있습니다. 여기에는 다운타임 최대 15% 감소, 노동 생산성 20% 증가, 재고 수준 30% 감소로 재고 부품 재고 필요성 감소 등이 포함됩니다.
AI 및 통합 ERP와 같은 기술을 통해 조직은 예측 유지 보수 솔루션의 이점이 실제로 작동한다는 것을 보여주고 있습니다. 예를 들면 다음과 같습니다.
전체 운영에 대한 가시성 향상: 현장 자산 및 기타 오프사이트 장비에 대한 가시성이 향상되어 OEM 및 타사 서비스 공급업체는 더 많은 정보에 기반한 서비스와 더 큰 가치를 제공할 수 있습니다.
유지 보수 비용 절감 및 자산 성능 향상: 다운타임을 최소화함으로써 예측 유지 보수를 통해 비용을 절감하고 기존 자산의 수명을 연장하면서 더 많은 활용도를 얻을 수 있습니다.
팀의 역량 강화: 데이터 과학과 실시간 분석으로 무장한 자산 운영자, 서비스 공급자, 공급망 관리자는 소방수에서 계획 담당자와 전략가로 전환할 수 있습니다.
일반적인 예측 유지 보수 과제 해결
이 섹션에서는 일반적인 예측 유지 보수 문제를 강조하고 이를 극복하기 위한 전략을 살펴봅니다.
데이터 품질 및 가용성: 예측 유지 보수는 고품질 및 충분한 과거 데이터에 크게 의존합니다. 데이터 품질이 좋지 않거나 데이터가 충분하지 않으면 예측이 부정확해질 수 있습니다. 데이터 품질을 보장하려면 주요 이해관계자의 지원을 받는 데이터 거버넌스 프로그램을 구축하는 것이 가장 좋습니다.
IoT 연결: 연결된 IoT 네트워크를 설정하려면 데이터 레이크에 연결하고 플랫 파일 형식으로 데이터를 전송할 수 있는 센서가 있는 스마트 장비와 엣지 장치가 필요합니다. 연결 시나리오를 간소화하여 모든 IoT 데이터 원본에 문제없이 연결할 수 있도록 하는 데 중점을 둡니다.
IoT 장치 관리: IoT 네트워크 장치를 관리하려면 사이버 공격에 대한 취약성을 최소화하기 위해 장치 보안에 중점을 두어야 합니다. 동시에 장치 간의 상호 운용성을 촉진하고 필요에 따라 확장할 수 있어야 합니다. 적절한 균형을 유지하려면 내장된 고급 장치 관리와 강력한 연결 기능을 지원하는 최신 자산 성능 관리 솔루션을 채택하는 것이 가장 좋습니다.
데이터 통합: IoT 센서, 레거시 시스템, 유지 보수 기록 등 다양한 데이터 원본의 데이터를 통합하는 작업은 복잡하고 시간이 많이 소요될 수 있습니다. 데이터 통합 요구사항을 지원하기 위해 사전 구축된 포괄적인 커넥터 라이브러리를 갖춘 강력한 엔터프라이즈급 통합 플랫폼을 찾아보세요.
센서 데이터 복잡성: IoT 센서 데이터는 이해하기 어려울 수 있으며, 전문 데이터 지식이 필요한 경우가 많아 신뢰성 엔지니어에게 장벽이 될 수 있습니다. 비전문가도 이해하고 조작할 수 있도록 데이터를 추출할 수 있는 자산 성능 관리 솔루션을 찾아보세요.
알고리즘 선택: 예측 유지 보수에 적합한 알고리즘을 선택하는 것이 성공의 열쇠입니다. 특정 사용 사례와 데이터의 특성을 면밀히 평가하여 기계 및 비즈니스 요구사항에 가장 적합한 알고리즘을 선택해야 합니다.
유지 보수 전략 통합: 예측 유지 보수를 구현하려면 기존 유지 보수 전략 및 워크플로에 통합해야 합니다. 변화에 대한 저항과 조직의 관성은 성공적인 구현을 방해할 수 있습니다. 성공을 위해서는 강력한 리더십, 경영진의 지원, 명확한 커뮤니케이션, 전문적인 변경 관리가 필요합니다.
간단한 3단계로 예측 유지 보수 프로그램을 구현하는 방법
- 목표 정의 및 범위 결정: 각 자산에 적합한 모니터링 조건을 파악하는 것부터 시작하세요. 예를 들어, 적외선 서모그래피는 공기나 증기가 누출될 수 있는 장비에 가장 적합하고, 진동 분석은 회전하는 장비에 가장 적합하지만 천천히 회전하는 장비(5rpm 미만)에는 적합하지 않습니다. 오일 분석과 음향 분석은 느리게 회전하는 장비에 더 적합합니다. 또한 작업 범위를 결정해야 합니다. 예를 들어, 특정 개별 자산을 모니터링할 것인가, 아니면 더 포괄적인 범위를 모니터링할 것인가를 결정해야 합니다.
- 적절한 IoT 센서 설치: 모니터링하는 각 자산에 가장 적합한 분석 유형에 따라 IoT 센서를 설치한 다음 데이터 수집을 시작하세요. 이러한 센서를 자산 성능 관리 솔루션에 일반적으로 통합된 것과 같은 데이터 처리 시스템에 연결하여 비용, 시간, 인적 오류를 줄이세요.
- 프로토콜 설정: 이상 징후 감지에 효과적으로 대응하려면 가동 시간 목표에 맞춰 자산을 효율적으로 수리할 수 있도록 프로토콜을 설정하세요. 이러한 프로토콜은 자동화, 수동 또는 두 가지를 혼합하여 사용할 수 있습니다.
예측 유지 보수 솔루션으로 공급망 혁신
많은 기업이 다른 비즈니스 영역은 현대화하면서 자산 유지보수 전략은 수십 년 동안 수정하지 않고 있습니다. 오래된 프로세스를 변경한다는 것은 매우 큰 도전이고, 팀의 동의를 얻기가 어려울 수 있습니다. 가장 성공적인 비즈니스 혁신 계획은 팀과 소통하고 사일로를 해체하기 위한 원활한 커뮤니케이션 및 변경 관리 전략으로부터 출발합니다. 소프트웨어 공급업체와 상담하여 조직의 고유한 요구사항에 가장 적합한 툴 및 솔루션에 대해 자세히 알아보고 로드맵에 따라 디지털 혁신 여정을 원활하게 추진하세요.
