제조 분야의 예측 분석 – 중요한 이유와 작동 원리

제조의 수동 작업은 종종 비용 증가와 성장 감소로 이어집니다. 제조업체는 운영 최적화, 비용 절감, 생산 품질 개선, 수요 예측이라는 4가지 중요한 과제를 해결해야 합니다.

하나 또는 두 개의 프로세스를 디지털화하는 것은 어느 정도만 작동할 수 있으며 완전한 디지털 솔루션만이 유용할 수 있습니다. 특히 수요 예측과 같은 중요한 과제는 운영 데이터 분석을 기반으로 하는 강력한 예측 시스템이 필요하며 이 시스템이 없으면 제조업체는 미래를 계획할 수 없습니다.

제조 분야의 예측 분석 – 중요한 이유와 작동 원리

그러면 이러한 문제를 해결할 수 있는 가장 좋은 방법은 무엇입니까?

이 문제를 극복하는 흥미롭지만 가장 좋은 방법은 예측 유지 관리 솔루션으로 프로세스를 자동화하는 것입니다.

아래 섹션에서 자세한 비용으로 운영 및 생산 품질을 개선하고 미래에 대한 수요를 예측하는 전반에 걸쳐 제조 분야에서 예측 유지 관리의 적용을 시작해 보겠습니다.

예측 유지보수란 무엇입니까?

“예측 유지보수(PdM)는 고장 가능성을 줄이기 위해 정상 작동 중에 장비의 성능과 상태를 모니터링하는 유지보수입니다. 상태 기반 유지 관리라고도 하는 예측 유지 관리는 1990년대부터 산업계에서 활용되었습니다.

예측 유지 보수의 목표는 장비 고장이 발생할 수 있는 시점(특정 요인을 기반으로)을 먼저 예측한 다음 정기적인 계획 및 수정 유지 보수를 통해 고장을 예방하는 능력입니다.” (출처:Reliable Plant)

제조 예측 분석 시장 전망 2018~2026

"제조 예측 분석 시장 규모는 2018년에 5억 3,500만 달러로 평가되었으며 2019년에서 2026년까지 CAGR 21.7%로 성장하여 2026년까지 25억 달러에 이를 것으로 예상됩니다. 인더스트리 4.0의 도래는 제조의 실질적인 최근 혁신을 촉진합니다." (출처:연합 시장 조사)

전체 예측 유지 관리 시스템의 작동 방식

예측 유지 관리 시스템은 사물 인터넷(모든 표면에서 데이터 수집)으로 구성됩니다. 클라우드(데이터 처리용) 모바일 애플리케이션(데이터 기반 푸시 알림) AI/ML(데이터를 사용하여 통찰력 분석 및 예측) 웹 애플리케이션(한 지붕 아래 전체 운영 데이터 공유).

시스템은 이렇게 작동합니다. 초기에 데이터는 기계나 자산에 설치된 IoT 장치에 의해 수집됩니다.

데이터는 클라우드에서 처리되거나 알림/경고 또는 경고로 해당 직원과 공유됩니다.

처리된 데이터는 AI/ML 시스템에 입력되어 일정 기간 동안 축적된 데이터의 결과를 분석하고 예측합니다(일반적으로 최소 1년의 과거 데이터 권장).

예측 보고서는 필요한 조치 또는 결정을 내리기 위해 각 이해 관계자와 공유됩니다.

(참고: 위의 이미지는 제조 공장에서 예측 유지 관리가 작동하는 방식을 보여줍니다.

제조를 위한 예측 유지보수의 이점

<울>

조건 기반 실시간 데이터 수집을 정확하게 캡처

기계 가동 중지 시간을 조기에 예측 및 예측

높은 투명도

제품 지연 감소

계획 생산율 향상

낮은 유지 관리 비용

기계 고장 예측

수리 비용 절감

장비 수명 및 활용도 증가

직원 안전 개선

전체 수익 증가

예상 수요

지금쯤이면 예측 유지 관리의 기본 사항과 이점을 알게 되셨을 것입니다.

예측 유지 관리가 제조 운영과 성장을 어떻게 변화시키고 있는지 자세히 살펴보겠습니다.

운영 개선을 위한 예측 유지보수

운영 효율성은 제조 생산 속도와 품질에 중요한 역할을 합니다. 여기에는 사람, 기계 및 기술이 포함되므로 모든 것을 최적화하여 예상 결과와 일치하는 번거로움 없는 생산 출력을 즐기는 것이 중요합니다.

운영을 시작하기 전에 운영 효율성에 영향을 미치는 문제를 이해해야 합니다.

다양한 수준(피크, 중간 또는 정상)에서 작동되는 기계의 성능을 분석하는 것은 필수입니다. 기계의 효율성은 운영 효율성을 향상시킬 때 매우 중요합니다. 기계를 최대한 활용하고 최상의 성능을 발휘해야만 최대 출력을 달성할 수 있습니다.

이를 달성하려면 모든 기계의 성능과 가능한 모든 움직임을 모니터링해야 합니다. IoT를 사용하여 데이터를 수집하고 이력 데이터 분석을 기반으로 운영의 결함이나 비효율성을 식별하고 수정합니다.

IoT를 활용한 예측정비시스템으로 미래에 발생할 수 있는 문제를 예측할 수 있을 뿐만 아니라

일반적으로 IoT 데이터를 사용하여 OEE(전체 장비 효율성)를 계산하고 이를 분석 및 개선하여 전반적인 운영을 효율적이고 보람있게 만듭니다.

또 다른 시나리오는 시스템에 대한 리소스 성능입니다. 직원 효율성을 개선하려면 식별하고 수정해야 합니다. IoT와 같은 인더스트리 4.0 솔루션으로 프로세스를 디지털화하면 전체 운영의 효율성을 더 쉽게 높일 수 있습니다.

기계 활용 및 관리를 위한 예측 유지보수

계획되지 않은 기계 유지 관리는 대부분의 제조 회사에서 비용을 더 많이 들이고 최대 출력을 달성하기 위해 모니터링하고 제어해야 합니다.

오작동이나 결함이 있는 기계는 두 가지 방식으로 제조에 영향을 미칩니다. 첫 번째는 생산 품질을 저하시키고 두 번째는 빈번한 수리 비용을 발생시킵니다.

따라서 정전이 발생하기 전에 기계의 비효율성을 찾아 성능을 향상시킬 수 있는 방법을 찾는 것이 필수이며, 이로 인해 팔과 다리가 손실됩니다.

예측 유지보수 시스템을 사용하면 기계의 모든 움직임에서 수집된 데이터가 상당한 양의 데이터를 제공하고 AI/ML 프로그램을 사용하여 분석하여 기계의 결함과 오작동을 식별할 수 있습니다.

예측 유지보수 시스템은 자산의 현재 상태, 가용성, 결함 정보에 대한 데이터를 제공하여 생산 계획을 재고하는 데 도움이 됩니다.

이러한 접근 방식과 데이터 추세를 통해 가능한 한 조기에 기계 고장을 예측하고 예측하여 유지 보수 수리 및 인건비를 절감할 수 있습니다. 이를 통해 비즈니스에 수백만 달러를 절약할 수 있습니다.

생산 품질을 위한 예측 유지보수

예측 유지보수 또는 IoT가 생산 품질이나 속도에 직접적인 영향을 미치지는 않지만, 이 두 요소의 조합은 실제로 전체 생산 현장에 큰 영향을 미칠 수 있습니다.

IoT가 기계, 사람 및 기술을 간소화하는 데 도움이 될 수 있기 때문입니다. 예측 유지보수 시스템은 기계의 개선된 효율성을 처리할 것입니다. 생산 품질과 속도의 개선을 기대하는 것은 제조업체에게 결코 어려운 일이 아닙니다.

수요 예측을 위한 예측 유지보수

제조업체를 위한 예측 유지 관리의 독점적인 이점은 수요 예측입니다.

제조업체에는 수많은 데이터가 있지만 통찰력이 없기 때문에 개선하고 미리 계획하는 프로세스가 항상 미끄러집니다. 예측 유지보수 시스템을 사용하면 과거 데이터를 기반으로 향후 몇 년 동안 수행할 수 있는 작업을 원활하게 예측할 수 있습니다.

예측 유지 관리 시스템은 데이터 사일로를 억제하고 전체 제조 공장에 대한 100% 투명성을 생성하므로 현재 위치와 미래에 기대할 수 있는 것을 실현하는 것이 불가능하지 않습니다.

계획과 예상 사항을 알고 있으면 제조 경영진은 고객 요구 사항을 충족하기 위해 미리 계획을 세울 수 있습니다. 기계, 직원 및 수리 비용의 효율성을 쉽게 식별하여 미래 목표를 계획할 수 있을 뿐만 아니라 실용적입니다.

예측 유지보수 사용 사례 – 자산 관리

예측 유지보수는 제조 산업, 특히 자산의 상태 기반 모니터링에서 다양한 사용 사례를 가지고 있습니다.

자산이 다양한 온도에서 작동되고 다양한 조건에서 자산의 성능을 모니터링하는 것은 생산 품질과 속도를 유지하기 위한 필수 시나리오가 될 수 있습니다.

이러한 종류의 자산은 지속적으로 모니터링하여 양호한 상태를 유지해야 하며 사소한 오작동이나 결함에도 수백만 달러의 비용이 발생할 수 있습니다.

예측 유지 관리 시스템을 사용하면 다양한 조건에서 자산을 원활하게 모니터링할 수 있으며 획득한 이력 데이터는 미래와 교체 또는 유지 관리가 필요한 시점의 자산 성능을 예측하는 데 도움이 됩니다.

예측 유지 관리는 다음을 찾는 데 도움이 됩니다.

<울>

자산 교체가 필요한 경우

자산 유지 관리가 필요한 경우

효율적인 기간

실패할 수 있는 경우

실패의 원인

실패와 관련된 위험은 무엇입니까

자산 활용도를 높이는 데 실용적인 유지 관리 방법

예측 유지보수 ROI

기능적 예측 유지보수 프로그램을 배치하면 ROI가 10배 증가하고 유지보수 비용이 25%-30% 감소하고 고장이 70%-75% 감소하고 가동 중지 시간이 35%-45% 감소하는 놀라운 결과를 얻을 수 있습니다.

절감액이 노동 시간당 표시될 때 예측 유지 관리 비용은 연간 $9 시간당 지불하는 반면 예방 유지 관리 비용은 연간 시간당 지불 $13입니다. (출처:Infoq.com)

요약

위에서 논의한 바와 같이 예측 분석은 유지 관리 비용을 줄이는 동시에 운영 효율성과 생산 품질을 개선하고 향후 프로그램을 계획하는 데 도움이 되기 때문에 제조업체에 도움이 됩니다.

예측 분석은 진화하고 있으며 예측 분석에 가장 최근에 추가된 처방 분석은 산업 환경에서 힘을 얻고 있습니다.

후자는 예측 분석의 하위 구성 요소이며 장비 고장의 원인에 대한 데이터와 고장 또는 결함을 개선하기 위한 권장 사항을 제공합니다.

예측 유지보수 시스템에 투자하는 회사가 너무 많기 때문에 경쟁에서 뒤처지지 않기로 결정해야 할 때입니다. 경쟁업체보다 먼저 시작하십시오.