장비 신뢰성에 대한 자동화의 영향

자동화는 유지보수 작업, 데이터 관리 및 품질 관리를 향상시켜 장비 신뢰성을 향상시킵니다.

Bryan Christiansen은 Limble CMMS의 설립자이자 CEO입니다. 여기에서 그는 자동화가 유지 관리 작업, 데이터 관리 및 품질 관리를 어떻게 지원할 수 있는지 설명합니다.

신뢰성은 장비가 효과적이고 저렴하게 기능할 수 있는 가용성과 능력을 다룹니다. 수명 기간 동안 장비의 고장 위험과 생산성을 추정하는 데 매우 중요합니다. 장비의 신뢰성을 정량화하기 위해 조직은 MTBF(평균 고장 간격) 및 OEE(전체 장비 효율성)와 같은 메트릭을 고려합니다. 이는 장비 작동 상태를 지속적으로 모니터링해야 하는 데이터 집약적인 측정항목입니다.

자동화는 공정 및 장비의 효율성을 높이는 동시에 운영 및 유지보수 데이터의 관리를 향상시킵니다. 조직이 프로세스의 복잡성, 관련된 안전 위험, 공장 레이아웃 등에 따라 장비를 자동화하는 몇 가지 방법이 있습니다.

• 수치 제어(NC) 및 컴퓨터 수치 제어(CNC)
• 프로그래머블 로직 컨트롤러(PLC)
• 산업용 자동화 로봇
• Computer-Aided Manufacturing(CAM)
• 실리콘 기반 자동화 칩

다음은 유지 관리 작업, 데이터 관리 및 품질 관리를 단순화하여 자동화가 안정성에 영향을 미치는 몇 가지 방법입니다.

1. 자동화 및 유지 관리

생산 장비와 기술의 발전은 생산 시설을 최소한의 인간 개입이 필요한 첨단 장치로 계속 변화시키고 있습니다. 초점은 예측 유지 관리의 전략적 구현을 ​​통해 프로세스 및 장비 가동 중지 시간을 제한하는 데 있습니다. 센서 및 상태 모니터링 유틸리티가 장착된 자동화 시스템은 장비의 작동 조건을 실시간으로 캡처합니다. 사물인터넷(IoT)을 통해 중계되는 이 데이터를 분석하면 유지보수팀이 공정 중단이나 장비 손상을 유발할 수 있는 결함이나 오류를 사전에 식별할 수 있다.

고도로 자동화된 시스템에는 취급 또는 유지보수 시 주의가 필요한 여러 센서와 장치가 통합되어 있습니다. 추가 장치는 검사 및 검사 지점의 수를 늘려 유지 관리 작업을 복잡하게 만들 수 있습니다. 상태 모니터링 센서를 사용하여 기술자는 수정 또는 교체가 필요한 장비의 정확한 결함 부품을 찾아내고 분리할 수 있습니다.

정확한 장비 데이터에 대한 액세스를 통해 조직은 운영을 최적화하고 안전 표준을 설정하며 중요한 장비의 사용 수명을 개선할 수 있습니다. 수집된 데이터는 나중에 참조할 수 있도록 전용 서버 또는 클라우드 플랫폼에 저장됩니다. 데이터는 근본 원인 분석(RCA), 고장 모드 및 영향 분석(FMEA)을 수행하고 중요 자산의 신뢰성을 평가하는 데 매우 중요합니다.

실제 유지보수 작업을 조직하고 실행하는 측면에서 CMMS(Computerized Maintenance Management System)는 유지보수 작업을 자동화하는 데 중요한 역할을 합니다. 그들은 모든 장비의 충분하고 시기 적절한 유지 보수를 보장합니다. 이 소프트웨어는 센서 및 예측 분석과 통합되어 수정 및 일상적인 유지 관리 작업에 대한 경고를 생성하고, 모든 장비에 대한 유지 관리 작업의 평생 로그를 유지하고, 예비 부품 및 도구 인벤토리를 조정할 수 있습니다. 이러한 방식으로 회사는 자산이 생산 주기 전반에 걸쳐 사용 가능하고 최적으로 운영되도록 보장합니다.

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자동화 및 데이터 관리

항공우주 엔진, 현대 자동차 또는 첨단 제조 시스템과 같이 비싸고 정교한 장비를 취급하는 제조업체는 장비의 실제 성능에 대한 정보가 거의 없는 상태에서 더 적은 수의 장치를 운영할 수 있습니다. 이러한 조직은 클라우드 기술에 의존하여 물리적 장비의 디지털 복제본을 생성합니다. 물리적 장비에는 실제 작동 특성을 클라우드 기반 장비에 전달하는 센서가 장착되어 있습니다.

이 데이터를 수신하면 기계 학습 기술과 알고리즘이 관련 운영 데이터를 추출합니다. 이러한 데이터 교환을 통해 제조업체는 물리적 장비의 작동에 영향을 미치는 적절한 작동 패턴과 일반적인 이상을 식별할 수 있습니다. 디지털 트윈이라고도 하는 이 기술을 통해 제조업체는 생산 시 장비를 최적화하고 안정성을 극대화할 수 있습니다.

클라우드 기술과 IoT 플랫폼을 활용하여 고급 생산 장비를 사용하는 조직은 개발 팀과 실시간으로 협업하고 원격 문제 해결 또는 수리를 수행할 수 있습니다. 그 대가로 조직은 운영을 계속 실행하고 더 높은 안정성 점수를 유지할 수 있습니다. 반면에 제조업체는 생산 장비의 품질을 개선하는 데 필요한 더 많은 데이터와 통찰력을 얻습니다.

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자동화 및 생산 시스템

생산에는 수동으로 수행되는 경우 지루한 여러 반복 프로세스가 수반됩니다. 작업자는 피로와 오류가 발생하여 결함이 있거나 품질이 낮은 제품을 생산하기 쉽습니다. 생산 시스템을 자동화함으로써 조직은 이송 속도와 같은 생산 조건을 일정한 수준으로 유지합니다. 이는 품질 관리를 위해서도 중요하지만 장비의 신뢰성을 높이는 역할도 합니다.

자동화된 시스템은 정확한 생산 로그를 유지합니다. 이 데이터를 통해 조직은 프로세스의 효율성을 평가하고 고장이나 생산성 저하를 유발하는 사례를 식별할 수 있습니다.

최종 생각

장비를 자동화함으로써 기업은 제품의 양과 품질을 향상시킬 수 있습니다. 대부분의 자동화 시스템은 시간이 지남에 따라 생산 데이터의 수집 및 저장을 용이하게 합니다.

또한 프로세스 또는 장비 오류의 가능성을 높이는 인적 오류의 경우를 최소화합니다. 정확한 데이터에 대한 액세스를 통해 유지보수 팀은 올바른 유지보수 활동을 수행하고 반복적인 다운타임을 유발하는 결함을 사전에 제거할 수 있습니다. 적절한 유지 관리, 최적의 가용성 및 저렴한 운영 비용은 안정적인 시스템에 기여합니다.