제조의 다양한 유형의 유지보수

제조업체는 유지보수가 특히 고가이고 빠르게 움직이며 경쟁이 치열한 업종에서 성패를 가르는 활동이라는 것을 이해합니다. 과거의 유지 관리 전략은 오늘날과 같이 빠르게 변화하는 세상에서 단순히 잘라낼 수 없으며 여전히 이러한 관행을 사용하는 제조업체는 빠르게 지도에서 멀어지고 있습니다. 최신 유지 관리는 더 나은 예측과 실행 가능한 통찰력에 도달하기 위해 데이터 수집을 위한 IoT 장치와 데이터 처리를 위한 기계 학습을 포함한 기술을 활용합니다. 직원 사기 증진, 기회 비용 감소, 고객 인상 증대 및 낭비 감소와 같은 다른 이점은 말할 것도 없고 계획되지 않은 가동 중지 시간이 결합되어 실질적으로 제거될 정도로 줄일 수 있습니다.

모든 것이 좋게 들리지만 다음과 같은 질문이 필요합니다. 제조 회사를 사후 유지 관리 상태에서 예측 및 처방적 유지 관리로 전환하려면 어떻게 해야 합니까? 도중에 함정을 피하면서 현대적인 유지 관리 전략의 이점을 얻는 방법은 무엇입니까?

이러한 질문에 대한 답을 이해하려면 먼저 현재 진행 중인 유지 관리 방법과 한 단계에서 다음 단계로 변경되는 사항을 이해해야 합니다. 이 기사에서는 다양한 산업 유지 관리 기술을 다룰 것입니다.

제조업의 유지보수 유형

제조의 맥락에서 아래의 각 유지 관리 전략을 다룹니다. 해당 섹션으로 이동하려면 아무거나 선택하세요.

• 반응적 유지보수:고장나면 수리합니다.
• 예방 유지보수:일반적으로 정기적으로 부품이 파손되기 전에 미리 교체 일정을 잡습니다.
• 사용 기반 유지 관리:기계가 고장나기 전에 일정량을 사용한 경우 부품을 교체합니다.
• 상태 기반 유지 관리:부품이 너무 마모되어 계속해서 적절하게 작동할 수 없을 때 부품을 교체합니다.
• 예측 유지보수:과거 데이터를 활용하여 언제 부품이 파손될지 예측하고 파손되기 전에 이러한 예측을 기반으로 부품을 교체합니다. 항상 그런 것은 아니지만 일반적으로 인공 지능과 기계 학습을 활용합니다.
• Prescriptive Maintenance:고급 데이터 분석 방법은 고장 지점을 예측하는 것 이상을 수행하는 데 사용되지만 고장, 안전 위험 및 품질 문제가 발생하기 전에 취할 수 있는 최선의 조치를 선택하기 위해 가상 결과를 제공합니다. 시행 시기.

적극적인 유지 관리

사후 유지 보수는 대부분의 제조업체에서 출발점입니다. 제조업이 존재하는 한 제조업과 함께 해온 전통적인 유지보수 방식입니다.

반응적 유지 관리란 무엇입니까?

이름에서 알 수 있듯이 이러한 유형의 유지 관리는 어떤 일이 발생하더라도 반응한다는 것을 의미합니다. 준비하거나 기대하지 않을 수도 있습니다. 부품이 전체 생산 라인을 망가뜨리고 막히게 하는 경우가 종종 있습니다. 예정에 없던 다운타임이 발생합니다. 근로자는 급여를 잃습니다. 회사는 수익을 잃습니다. 그리고 모든 사람은 Ralph Maintenance Guy가 문제가 되는 부품을 교체하기 위해 끼어들 때까지 기다려야 합니다.

이는 특히 고장난 도구, 기계 또는 부품이 비싸거나 찾기 어려운 경우 가동 중지 시간, 마감 기한 누락, 예산에 대한 막대한 손실을 의미할 수 있습니다. 직원들은 "지연이 발생했습니다..."라는 두려운 메시지와 함께 고객에게 연락하기 위해 돈을 받습니다. 그리고 비용과 위험은 전체 공급망으로 흘러 들어갑니다. 악순환의 악순환입니다.

캘린더 기반 유지 관리(예방 유지 관리)

제조업체에서 사후 유지 관리가 작동하지 않는다는 것을 알게 되면 다음 논리적 단계는 TBM(시간 기반 유지 관리) 또는 예방 유지 관리라고도 하는 달력 기반 유지 관리입니다.

캘린더 기반 유지 관리란 무엇입니까?

이것은 부품이 고장나기 전에 교체하기 위해 미리 예약된 계획된 유지 관리의 한 형태입니다. 이 작업은 30, 60 또는 90일과 같이 설정된 간격으로 수행됩니다. 이러한 방식으로 제조업체는 특정 양의 가동 중지 시간을 예상하거나 근무 외 시간에 유지 관리 일정을 잡을 수 있습니다. 이렇게 하면 비상 상황이나 예측할 수 없는 상황을 제외하고 계획된 모든 생산 기간 동안 장비를 가동하고 실행할 수 있습니다. 달력 기반 유지 관리는 "MTBF(평균 고장 간격)" 개념을 사용하여 과거에 고장이 발생한 시기를 기준으로 부품을 교체할 최적의 간격을 결정합니다. 정기적으로 사용하고 예측 가능한 마모가 발생하는 부품에 가장 적합합니다.

예방 유지보수는 정기적으로 사용되는 기계, 쉽게 교체할 수 있는 저렴한 부품, 예측 가능한 마모율을 가진 기계에 적합합니다. 이러한 경우에는 간단하고 예측 가능하며 효과적입니다. 예방적 유지보수는 예측적 또는 처방적 유지보수와 같은 다른 유지보수 전략과 함께 사용할 때 유용할 수 있습니다.

사용 기반 유지 관리

예방 유지 관리로 쉽게 처리되지 않거나 해당 방법이 너무 과도하고 비용이 많이 드는 모든 경우는 어떻습니까? 그런 다음 제조업체는 가변 기계 사용을 고려하고 보다 합리적인 일정을 만들고 장기적으로 비용을 줄이기 위해 사용 기반 유지 관리로 이동합니다.

사용 기반 유지 관리란 무엇입니까?

일정 기반 유지 관리가 부품 교체를 위해 설정된 시간 간격을 사용하는 것처럼 사용량 기반 유지 관리는 사용 간격을 활용합니다. 예:

• 30일마다 수세미 교체(캘린더 기반 유지 관리)
• 5,000마일마다 자동차 오일을 교체하십시오. (사용량 기반 유지 관리)

후자의 시나리오에서는 5,000마일을 주행하는 데 1개월이 걸리든 1년이 걸리든 상관없습니다. 오일은 잠재력을 다 사용한 후에만 교체하면 되며 더 사용하면 다른 부품의 성능이 저하될 수 있습니다. 자동차.

비유를 계속하자면, 5,000마일을 운전하는 데 1년이 걸리는 사람에게 월별 오일 교환은 터무니없을 것입니다. 그들은 매달 같은 양으로 운전한다면 대략 416마일마다 오일을 교환하게 될 것입니다. 이는 오일 교환 비용이 필요한 것보다 1200% 더 높으며 불필요한 11가지 교환에 수반되는 시간과 위험을 의미합니다. 사용량 기반 유지 관리 시스템에서는 가동 중지 시간의 위험이 낮지 않더라도 동일하며 12개월 동안 많은 비용을 절약할 수 있습니다. 제조 기계에도 동일하게 적용됩니다. 지속적으로 사용되지 않는 기계의 경우 사용량 기반 유지 관리를 통해 장비의 과도한 유지 관리를 방지하고 많은 시간과 비용을 절약할 수 있습니다.

사용량 기반 유지 관리는 경우에 따라 임의적일 수 있는 시간 간격에 따른 실제 사용량을 설명한다는 점에서 올바른 방향으로 나아가는 단계입니다. 과도한 유지 관리의 가능성을 줄이고 낭비를 줄입니다. 그러나 예측 및 처방적 유지 관리를 통해 더 큰 효과를 얻을 수 있습니다.

상태 기반 유지 관리

상태 기반 유지 관리는 앞서 언급한 달력 및 상태 기반 유지 관리 방법을 사용하여 유지 관리 일정을 예측할 때 추측을 일부 제거합니다.

상태 기반 유지 관리란 무엇입니까?

이러한 형태의 유지 관리는 사용량 기반 유지 관리와 유사하지만 훨씬 더 자주 모니터링하고 데이터의 양과 깊이가 더 큽니다. 공구가 마모된 흔적이 있습니까? 성능이 저하되고 있습니까 아니면 임박한 실패의 다른 징후를 보이고 있습니까? 유지 보수는 항목의 품질이 미리 결정된 특정 임계값 아래로 떨어질 때만 발생합니다. 측정은 도구나 기계에 연결된 센서를 사용하여 연속적으로 수행되거나 육안 검사와 같은 덜 빈번한 아날로그 데이터 수집 방법에서 올 수 있습니다.

상태 기반 유지 관리의 장단점

상태 기반 유지 관리는 부품 비용과 관련하여 사용량 기반, 일정 기반 및 사후 유지 관리에서 한 단계 업그레이드된 것입니다. 상태 기반 유지 관리는 부품이 곧 고장날 것으로 예상되는 경우에만 부품을 교체하기 때문에 제조업체는 사후 유지 관리 전략에서 발생하는 것처럼 부품을 고장 지점으로 밀어 넣는 데 따른 손상 및 가동 중지 없이 비용 대비 더 많은 사용량을 얻을 수 있습니다.

센서를 통해 수행하든 사람 검사를 통해 수행하든 빈번한 모니터링과 관련된 추가 비용이 있습니다. 그러나 이러한 비용은 일반적으로 다운타임 감소와 부품 및 기계 수명의 절감으로 상쇄됩니다.

센서를 사용하는 경우, 특히 센서가 정기적으로 파괴될 수 있는 적대적인 운영 환경에서 설치와 관련된 비용이 추가될 수 있습니다. 일부 센서는 제조업체가 이를 구현하기 위해 기계를 수정하도록 요구할 수 있으며 종종 보증이 무효화됩니다. 또한 직원에게 센서를 검사, 설치 및 보정하도록 교육하는 것은 비용이 많이 들 수 있습니다.

부품이 필요할 때만 교체되기 때문에 이 방법을 사용하면 유지 관리 작업 사이의 시간을 예측할 수 없습니다. 이로 인해 예정된 다운타임을 미리 계획하기가 더 어려워집니다.

상태 기반 유지 관리는 부품 사용을 개선하는 동시에 치명적인 오류 및 예정에 없던 가동 중지 시간으로부터 기계를 크게 보호하지만 작업자 교육 및 애프터마켓 센서 사용은 특히 센서를 자주 교체해야 하는 경우 비용과 시간이 많이 소요될 수 있습니다. 일정을 예측할 수 없으면 기회 비용이 증가할 수도 있습니다. 이 시스템은 쉽게 모니터링하고 쉽게 수정할 수 있는 빈번한 부품 교체가 필요한 기계에 가장 잘 구현됩니다. 제조업체에 보다 광범위한 혜택을 제공하기 위해 예측 및 처방적 유지 관리가 훨씬 더 효과적입니다.

예측 유지보수

예측 유지 관리는 각 범주의 많은 이점을 혼합하여 이전에 논의된 옵션보다 성능이 뛰어납니다. 이 시스템은 제조업체가 유지보수가 가장 필요할 때를 예측하는 데 도움이 되며 정확도가 높아집니다.

예측 유지보수란 무엇입니까?

예측 유지 보수는 인공 지능, 기계 학습 및 IoT 장치와 같은 기술을 활용하여 고장이 발생할 시기를 예측하여 제조업체가 미리 계획하고 결과가 발생하기 전에 부품을 교체할 수 있도록 합니다. 예측적 유지보수의 목표는 너무 자주도, 너무 드물게도 아닌 유지보수 빈도의 Goldilocks 영역에 도달하는 것입니다. 이를 통해 과도한 부품 및 인건비, 낭비, 인적 오류 위험 증가와 같은 과도한 유지 관리의 함정을 피할 수 있습니다. 또한 심각한 고장, 계획되지 않은 가동 중지, 기계 또는 직원 손상과 같은 유지 관리 부족과 관련된 문제를 방지합니다.

이를 위해 IoT 센서가 장착된 공장 기계에서 데이터를 수집한 다음 현재 및 과거 데이터를 기반으로 분석하고 종종 기계 학습을 활용하여 추세를 찾고 장애를 예측합니다.

MachineMetrics 예측 유지보수 솔루션

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예측 유지보수의 장단점

제조업체는 주어진 장비의 고장 가능성이 가장 높은 기간을 알고 있을 때 더 적은 수의 예비 부품을 보유해야 합니다. 예측 유지 관리 기술 사용자는 리소스 사용을 최적화하면서 가동 중지 시간을 줄임으로써 두 가지 이점을 모두 누릴 수 있습니다.

상태 기반 유지 관리와 유사하게 이러한 목적으로 사용되는 일부 IoT 센서는 금속 파편, 윤활유, 부식성 물질 등이 있는 열악한 제조 환경을 견딜 수 없습니다. 센서 교체 및 재교정은 특히 해당 센서가 공장 기계의 보증을 무효화하는 경우 비용이 많이 들 수 있습니다. 또한 실행 가능한 통찰력을 생성하기 위해 센서 데이터를 모니터링 및 분석하기 위해 데이터 전문가를 고용하는 데는 막대한 비용이 따를 수 있습니다.

MachineMetrics는 이러한 모든 문제와 그 이상을 해결합니다. 당사의 데이터 모니터링 장치는 기계 보증을 그대로 유지하며 민감한 보정이 필요하지 않기 때문에 가장 까다로운 제조 환경 요구 사항도 견딜 수 있습니다. 당사의 장치는 기계의 컴퓨터에서 데이터를 가져와 암호화하여 클라우드로 보냅니다. 사내 데이터 과학자가 없습니까? 문제 없습니다. 저희가 처리해 드릴 수 있습니다. 당사의 산업용 IoT 플랫폼은 유연하고 직관적이므로 디지털 혁신 노력의 결과를 거의 즉시 확인할 수 있습니다. 단 5일이면 ROI를 달성할 수 있습니다.

처방적 유지 관리(RxM)

처방적 유지보수(RxM)는 예측적 유지보수를 한 단계 더 발전시켜 임박한 유지보수 문제에 대한 가장 가치 있는 솔루션을 제공합니다. 처방적 유지 관리를 통해 제조업체는 방대한 전문가 없이도 자체 유지 관리 요구 사항을 해결할 수 있습니다.

처방적 유지 관리란 무엇입니까?

처방적 유지보수는 예측적 유지보수와 동일한 기술(산업용 IoT 및 기계 학습)을 활용하지만 조치를 안내하는 시나리오 시뮬레이션도 제공합니다. 현재의 진동 패턴과 이러한 패턴이 고장에 선행한다는 과거 데이터 때문에 예측 유지보수에서 도구가 30분 이내에 고장날 것이라고 알려준다면, 처방적 유지보수에서는 지금 해당 도구의 부하를 30% 줄이면 다음과 같이 알려줍니다. 도구의 수명을 3시간 연장할 수 있습니다. 처방적 유지 관리는 시간과 도구를 포함하여 현재 가지고 있는 것을 최대한 활용하기 위해 다음에 해야 할 일을 알려줍니다.

성숙 상태:처방적 유지 관리

성숙한 유지 관리 전략은 다변수 접근 방식을 활용하며 예측 및 규정 유지 관리 기능을 모두 결합할 수 있습니다. 이를 통해 제조업체는 오늘날 실현 가능한 가장 정확한 정확도로 단기, 중기 및 장기 규모에서 부품 고장이 예상되는 시기를 예측할 수 있습니다. 또한 프로세스를 최적화하여 공구와 부품을 최대한 활용하는 동시에 계획에 없던 가동 중지 시간을 매우 정확하게 방지할 수 있습니다. 처방적 유지 관리 솔루션은 인공 지능을 사용하여 상황 지능과 지식 기반을 강화하여 기술자가 신속한 수리를 하도록 안내할 수 있습니다.

일부 규정 및 예측 유지 관리 구현은 취약하고 비용이 많이 들 수 있지만 MachineMetrics는 다양한 제조 환경을 견딜 수 있고 초당 10,000포인트로 데이터를 수집할 수 있는 산업용 IoT 플랫폼을 제공하고 이 정보를 준비된 데이터 전문가에게 보낼 수 있습니다. 공장 현장을 최적화하기 위해 기다리고 있습니다. 고급 디지털 변환의 전문가인 우리는 경험을 바탕으로 Do-It-Yourself로 공장에 발을 들여놓지 않고도 보증 무효화 없이 IoT 장치를 기계에 설치할 수 있을 정도로 프로세스를 단순화했습니다. 계획. (하지만 원하신다면 기꺼이 도와드리겠습니다.)

그런 다음 모든 유지 관리 및 제조 요구 사항에 대해 완전히 성숙하고 이해하기 쉽고 사기를 높이고 수익이 급증하는 슈퍼 시스템으로 가는 것입니다. 오늘 저희가 무엇을 해드릴 수 있는지 알아보십시오.