예측 유지 관리 – 알아야 할 사항

Momenta Partners의 Ed Maguire

여기 Momenta Partners에서 Insights 파트너인 Ed Maguire는 "우리는 물리적 자산의 데이터를 활용하여 프로세스를 최적화하고 위험을 줄이며 비즈니스를 성장시키고 새로운 비즈니스 모델을 강화하는 방법에 대해 혁신가 및 최종 사용자와 많은 시간을 이야기합니다.

예측 유지 보수는 신생 기업, 전문 서비스 회사 및 기존 산업 회사가 "고장되기 전에 수리"하여 잠재적으로 막대한 시간, 돈 및 평판 위험을 절약함으로써 이점을 실현할 방법을 모색하는 전반적으로 가장 중요하게 생각합니다.

예측 유지보수란 무엇입니까?

예측 유지보수에는 실제 데이터를 기반으로 기계나 부품이 고장날 가능성이 있는 시기를 간단히 예측하고 문제를 방지하기 위한 조치를 취할 수 있는 것이 포함됩니다. 이것은 간단한 개념이지만 실현하기 어렵습니다. 항공우주 및 운송과 같은 산업에서 실패를 예방할 수 있으면 생명을 구할 수 있습니다.

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최근 Southwest Airlines 사망자는 예측할 수 없었을 수 있습니다. 엔진 폭발의 데이터를 사용하여 다음 폭발을 예방할 수 있다면 어떨까요? 잠재적인 오류를 예측할 수 있으려면 보류 중인 문제의 징후를 표시할 수 있는 알고리즘을 생성하기 위해 데이터(특히 오류로 이어지는 과거 데이터)로 시작해야 합니다.

예측 유지 관리를 위한 경로

오늘날 산업 유지 보수는 본질적으로 대부분 "예방적"입니다. 예방 유지 관리는 일정으로 시작됩니다. 기업이 산업 자산 또는 기타 자산을 구매할 때 일반적으로 권장되는 유지 관리 간격을 따릅니다. 3,000마일마다 자동차의 오일을 교체하라는 권장 사항을 생각해 보십시오. 정해진 일정 외에 대부분의 주요 수리는 장비 고장이 났을 때 이루어지며, 자산 자체는 일정 수명이 되면 교체됩니다. 일정을 지키는 것은 유용하지만 미래에 어떤 일이 일어날지 알 수 없습니다.

상태 모니터링이 추가되어 기업은 사전 예방적 유지 관리에 참여할 수 있습니다. 상태 모니터링에는 실시간 추적 데이터가 포함됩니다. 예를 들어 온도 또는 진동 센서의 데이터일 수 있습니다. 이렇게 하면 문제가 발생할 때 식별하는 데 도움이 될 수 있으며, 과도한 진동이나 지나치게 높은 온도와 같은 비정상적인 상태가 있는 경우 사전 예방적 유지 관리가 필요하다는 신호일 수 있습니다(예:부품 변경).

예방 유지 관리는 미리 정의된 일정에 따라 작동하며 사전 예방 유지 관리는 일반적으로 상태 모니터링을 사용하지만 두 접근 방식 모두 비즈니스에서 미래에 문제가 발생할 가능성을 예측하는 데 반드시 도움이 되지는 않습니다.

장애를 예측할 수 있으려면 예측 알고리즘을 개발하기 위해 과거 데이터가 필요하며, 바람직하게는 장애 또는 고장까지 이어지는 기간을 포함합니다. 데이터를 수집하고 데이터에 대한 분석을 수행한 다음 새로 수집된 데이터로 알고리즘을 테스트, 조정 및 업데이트하는 작업이 포함됩니다. 과거에는 전문 모델을 개발할 수 있는 고도로 전문화된 통계 전문가를 필요로 하는 값비싼 프로세스였습니다.

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예측 유지 관리 솔루션이 일정 기간 동안 배치되면 특정 권장 사항 또는 비즈니스가 문제가 발생하기 전에 문제를 해결할 수 있도록 지침과 결합될 수 있습니다. 예측 유지 관리라고 하는 이 개념은 분석이 보류 중인 문제를 식별하고 수정 사항을 안내하며 최소한의 사람 개입으로 시스템을 계속 가동 및 실행할 수 있다는 아이디어입니다.

1980년대부터 예측 유지 관리는 군대 및 항공 우주 분야와 같이 실패 또는 가동 중지로 인한 비용이 많이 드는 가장 큰 조직의 영역이었습니다. 오늘날 머신 러닝에 적합한 GPU와 같은 특수 칩, 스토리지, 처리 능력의 급격한 가격 하락으로 예측 유지 보수의 접근성이 대중화되고 있습니다.

오늘날 현실은 기계의 실제 상태에 대한 통찰력이 부족하기 때문에 기업이 실패를 방지하기 위해 불필요하게 지출하는 많은 자산이 과도하게 유지되고 있다는 것입니다. 다운타임과 중단으로 인한 비용을 절감할 수 있는 엄청난 기회가 있을 뿐만 아니라 기계 수리 빈도와 범위에 대해 훨씬 더 효율적으로 지출할 수 있습니다. 대부분의 산업 기업이 예방에서 사전 유지 관리로 이동하는 초기 단계에 있지만 예측 유지 관리를 민주화하기 위해 진행 중인 많은 신생 기업과 프로젝트가 있습니다.

데이터로 시작하는 것이 중요하므로 측정된 접근 방식을 권장합니다. 상태 모니터링으로 시작하여 데이터 및 프로세스의 편안함과 정확성을 보장합니다. 적절한 사전 유지 관리 작업이 있으면 데이터 및 도메인 전문가를 참여시키십시오(데이터 과학자가 직접 하거나 전문 서비스 회사 또는 소프트웨어 스타트업의 업계 전문가).

알고리즘을 개발하고, 실생활에서 테스트하고, 측정하고, 조정하고, 업그레이드하고, 프로세스를 계속하십시오. 예측 유지 관리는 목표이지만 목적지라기보다는 여정에 가깝습니다. 도움을 줄 수 있는 많은 리소스와 전문가가 있으며 끈기 있게 성공하면 비용 절감, 계획에 없던 가동 중지 시간 제거, 안전 개선, 프로세스 효율성 향상, 무엇보다도 고객 만족도 향상 등의 성공을 거둘 수 있습니다.

자세히 알아보려면 예측 유지 관리(PdM) 분석의 기회 실현을 읽어보시기 바랍니다. .

이 블로그의 저자는 Momenta Partners의 Insights 파트너인 Ed Maguire입니다.

저자 정보:

Ed는 기업 소프트웨어에 대한 깊은 전문 지식을 바탕으로 Momenta에 주식 리서치 및 투자 금융 분야에서 17년 이상의 월스트리트 경험을 제공합니다. 그는 기술, 운영, 경쟁 및 시장에 대한 엄격한 분석을 기반으로 전략적 기회를 식별하고 실행 가능한 통찰력을 명확히 제시하는 데 성공했음을 입증했습니다. 가장 최근에는 CLSA Americas의 수석 분석가이자 전무 이사였습니다. 소프트웨어 산업, 기술 및 혁신을 다룹니다.