예측 유지보수란 무엇이며 왜 고려해야 합니까?

예측 유지보수가 정확히 무엇인가요?

예측 유지 보수는 현재 약간의 유행어입니다. 인더스트리 4.0의 다음 단계의 일부로 예측적 유지보수에 대해 충분히 이야기하고 있지만 구현을 시작한 기업은 거의 없습니다. 왜 그럴까요?

주요 문제 중 하나는 대부분의 사람들에게 예측 유지 관리라는 주제가 여전히 모호하다는 것입니다. 서비스 엔지니어나 시스템 통합자에게 예측 유지보수가 무엇인지 묻는다면 그들은 그 질문에 답하는 방법을 알고 있을 것입니다. "예측 유지 관리는 기계 고장을 피하기 위해 시스템 유지 관리를 수행해야 하는 시기를 미리 예측하는 것입니다." 대부분의 설명에서는 예측 유지 관리를 달성하는 방법에 대해 아무 말도 하지 않습니다.

이 기사에서는 예측 유지 관리를 설정하는 방법을 정확히 설명합니다. 하지만 먼저 예측 유지 관리가 관심을 가져야 하는 주제인 이유를 살펴봐야 합니다.

예측 유지보수 구현을 고려해야 하는 이유

유지 보수는 수십 년 동안 기계 제조 및 시스템 엔지니어의 일부였습니다. 지난 몇 년 동안 우리는 예측 유지 관리가 사후 또는 예방 유지 관리에 대한 시간과 비용 효율적인 대안이 되는 것을 보았습니다. 이점은 무엇입니까?

서비스 부서의 일부로 예측 유지 관리를 사용하기 시작하면 몇 가지 주요 이점을 기대할 수 있습니다. 시스템의 미래 장애 지점을 예측한 후에는 미리 서비스 부서의 작업 계획을 시작할 수 있습니다. 구성 요소는 장애가 발생하기 직전에 교체할 ​​수 있습니다. 모두 예측된 계획에 따릅니다.

결국 장비 가동 중지 시간을 최소화하고 구성 요소 수명을 극대화할 수 있습니다. 귀하와 귀하의 고객 모두를 위한 부가 가치. 서비스를 확장하기 위해 예측 유지 관리를 사용할 수도 있습니다. 새로운 비즈니스 모델로 예측 유지보수를 사용하는 방법을 알아보세요.

성공적인 예측 유지 관리의 핵심:작게 시작

대부분의 인더스트리 4.0 관련 트렌드와 마찬가지로 예측 유지보수의 성공적인 구현의 핵심은 작게 시작하는 것입니다. 물론, 모든 단계를 완전히 자동화하기 위한 매력적인 솔루션(예:인공 지능)이 많이 있지만 올바른 기반을 마련하지 않으면 실제로 작업하기에는 너무 복잡한 큰 혼란을 초래할 가능성이 높습니다.

우리는 이전에 예측 유지 보수가 무엇인지 언급했습니다. 본질적으로 그것은 다른 어떤 것보다 더 많은 기술입니다. 일하는 방식입니다. 반짝이는 새 도구를 구입한다고 해서 작업 방식이 바뀌는 것은 아닙니다.

다음 단계를 따르면 성공적인 예측 유지 관리 구현의 기회를 극대화할 수 있습니다.

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전략 수립

데이터 수집 시작

미래의 실패 지점 결정

알람 구성

이제 고객에게 예측 유지 관리를 제공하는 데 필요한 모든 것이 준비되었습니다! 이제 이 단계를 더 자세히 살펴보겠습니다.

예측 유지보수를 구현할 때 취해야 할 4단계

1. 예측 유지 관리 전략 설정

필요한 도구를 구매하거나 준비하기 전에 견고한 비즈니스 전략을 수립하는 것이 중요합니다. 먼저 예측 유지 관리가 무엇인지 정확히 알아야 하고 무엇을 할 수 있는지 알아야 합니다. 따라서 이 기사를 읽으면 이미 훌륭한 출발을 하고 있는 것입니다!

전략을 설정할 때 예측 유지 관리를 통해 가치가 있는 시스템을 고려해야 합니다. 기계에 대한 예측 유지보수를 수행하는 것이 실현 가능하고 권장되는지 확인해야 합니다. 결국 설정하는 데 약간의 시간과 노력이 필요합니다.

마지막으로 추적할 변수도 식별해야 합니다. 이것은 기계 상태를 나타내는 변수여야 합니다. 이것은 시스템의 상태를 모니터링해야 하는 변수입니다. 자동화 혁신으로 인해 이제 바로 쉽게 자동화할 수 있는 단계입니다. 이는 우리를 다음 단계로 안내합니다.

2. 데이터 수집, 처리 및 저장

전략이 준비되었으므로 이제 구현을 시작할 때입니다. 머신 데이터를 수집, 저장 및 모니터링하는 것은 예측 유지보수 여정의 중요한 부분입니다.

먼저 선택한 변수와 구성 요소 수명 간의 역사적 상관 관계를 설정하는 것이 중요합니다. 이는 구성 요소가 실패할 때까지 일정한 간격으로 데이터를 수집하여 수행됩니다. 다양한 데이터 로깅 방법을 확인하세요.

머신 데이터 시각화

3. 미래의 실패 지점 결정

모든 과거 데이터를 마음대로 사용할 수 있으므로 미래의 실패 지점을 결정할 때입니다. 데이터 시각화 도구를 사용하여 시간에 대한 변수를 플롯하면 일반적인 곡선이 표시됩니다. 이 곡선은 이후에 구성 요소를 교체해야 하는 시기를 제안합니다. 예를 들어 전기 연결 온도가 40도에 도달한 후 장애가 발생한 경우입니다.

4. 알람 및 알림 구성

현재 유지 보수 예측을 시작하기 위해 알아야 할 모든 것을 알고 있습니다. 이전 요점에서 사용한 예를 계속 사용하겠습니다. 수집된 데이터를 사용하여 문제를 미리 파악할 수 있도록 알림을 보내야 하는 온도 온도를 파악합니다. 알람을 구성하고 서비스 엔지니어에게 임박한 장애에 대해 미리 경고하기만 하면 됩니다.

기계 알람

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