기계 유지 관리란 무엇입니까? 장비 상태 및 가동 시간 개선

기계 유지보수란 무엇입니까?

기계 유지 보수는 지속적인 작업 순서를 보장하기 위해 기계를 유지 관리하는 프로세스입니다. 여기에는 표면 청소, 기어 윤활, 벨트와 같은 부품의 마모 확인과 같은 일상적인 일상의 일부로 또는 모든 종류의 파손 또는 손상 이전에 발생하는 유지 관리가 포함될 수 있습니다. 또한 진동 패턴의 변화나 온도 또는 에너지 소비의 증가와 같은 잠재적인 문제의 징후에 대해 장비를 모니터링하는 것도 포함될 수 있습니다. 기계 유지보수에는 손상 평가 및 부품 교체와 같이 기계가 고장난 후 발생하는 프로세스도 포함됩니다.

기본적으로 공장 현장에서 기계가 기능하고 의도한 대로 작동하도록 유지하는 모든 것은 기계 유지보수로 간주될 수 있습니다. 기계 유지보수 서비스는 일반적으로 유지보수 기술자가 수행하며, 유지보수가 필요하거나 필요할 때를 평가하는 데 도움이 되는 기계 제어, 센서 및 기계 인터페이스의 데이터에 의해 지원됩니다.

기계를 어떻게 유지보수합니까?

기계 유지보수에는 여러 가지 접근 방식이 있으며, 각 접근 방식은 해당 기계와 유지보수 요구의 예측 가능성에 따라 전략적으로 사용할 수 있습니다.

많은 시나리오에서 보다 성숙하고 복잡한 유지 관리 전략을 사용하면 장비 가동 시간과 비용을 가장 많이 절감할 수 있습니다. 예측 및 처방적 유지보수와 같은 고급 유지보수 전략은 기계 모니터링 기술을 사용하여 공장 현장 기계에 대한 정보를 수집한 다음 이를 처리하여 임박한 유지보수 요구 사항에 대한 통찰력을 생성하는 데 사용합니다.

데이터는 산업용 IoT 장치 및 센서를 통해 수집될 수 있을 뿐만 아니라 기계의 작업자로부터 수집될 수 있습니다. 이 정보는 실시간으로 수집 및 분석될 수 있으며, 주요 기계 손상을 방지하고 현장 작업자의 안전을 강화할 수 있는 거의 즉각적인 통찰력에 사용할 수 있습니다. 이러한 유형의 데이터는 주어진 시간에 준비할 예비 부품의 수와 같은 결정을 안내할 수 있는 장기적인 통찰력에도 사용할 수 있습니다.

기계 모니터링은 기계 가동 중지 시간과 손상을 예측하고 예방할 수 있을 뿐만 아니라 최대 효율성을 달성하기 위해 문제를 해결하기 위해 유지보수를 수행하는 방법과 시기에 대한 솔루션을 규정할 수 있는 유지보수 접근 방식을 지원합니다. 이는 부품을 완전히 사용하고 합리적으로 가능한 한 고장(또는 품질 저하) 시점에 최대한 가깝게 부품을 교체하는 것을 의미합니다.

고도로 예측 가능한 기계의 경우 사용 기반 예방 유지보수와 같은 덜 복잡한 전략으로 유지보수의 일부 측면을 동등하게 관리할 수 있습니다. 이에 대한 비제조적 예는 정해진 마일 수 후에 자동차 엔진 오일을 교환하는 것입니다. 거의 모든 경우에 보다 데이터 중심적인 접근 방식으로 전략을 조합하면 최상의 결과를 얻을 수 있습니다.

기계 유지보수 유형

다양한 유형의 유지보수에 대해 더 자세히 알아보려면 해당 주제에 대한 전체 기사를 참조하세요. 다음은 다양한 기계 유지보수 전략에 대한 간략한 요약입니다.

• 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 부품이 파손될 시기를 예측하고 이러한 예측을 기반으로 파손되기 전에 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.

예측 기계 유지보수는 제조업체가 문제가 발생하기 전에 문제를 해결할 수 있는 "Goldilocks" 유지보수 솔루션입니다. 그러나 불필요한 유지 관리 활동에 과도하게 지출하지 마십시오.

기계 유지 관리를 어떻게 개선할 수 있습니까?

대부분의 제조업체에서 기계 유지보수를 개선하는 가장 효과적인 방법 중 하나는 데이터 수집 및 분석에 집중하는 것입니다. 데이터 기반 유지 관리는 리소스를 절약하고 다양한 방식으로 이점을 제공합니다.

• 아직 사용 가능한 부품을 낭비하지 않고 필요할 때만 부품 교체
• 예기치 않은 장애로 인한 다운타임 감소
• 유지보수 직원의 시간 단축
• 잘못된 기계로 인한 기계 및 안전 사고의 위험 감소
• 교체 부품을 과도하게 보관하는 데 필요한 보관 공간 감소
• 예산, 일정, 생산 기대치 등을 안내할 수 있는 예측 가능성을 높입니다.

정확한 실시간 기계 데이터를 수집하기 위해 제조업체는 MachineMetrics와 같은 기계 모니터링 소프트웨어를 사용하여 기계 제어에 직접 연결할 수 있습니다. 이 머신 데이터는 다양한 이해 관계자가 공장 전체에서 사용할 수 있도록 컨텍스트화됩니다. 그리고 제조업체의 성숙도에 따라 데이터는 점점 더 가치 있는 방식으로 사용될 수 있습니다.

예를 들어, 제조업체는 기계 모니터링을 사용하여 기계가 다운된 시기를 확인하고 가능한 한 빨리 문제를 해결하기 위해 유지 관리를 배포할 수 있습니다. 그러나 고급 제조업체는 그렇게 많은 기계 가동 중지 시간으로 인한 비용이 발생하는 것을 원하지 않을 것입니다.

유지보수에 대한 사후적 접근 방식의 대안은 상태 기반 유지보수입니다. 제조업체는 장비 제어 및 센서의 정보가 장비 상태를 전달하고 장비 오류가 발생하기 전에 알림을 트리거할 수 있도록 하고 있습니다.

이러한 방식으로 제조업체는 장비를 과도하게 유지 관리하는 달력 기반 전략에 많은 시간과 비용을 들이지 않고도 기계를 계속 작동시킬 수 있습니다. 유지보수 프로그램을 개선하면 더 많은 데이터를 사용하여 더 고급 전략을 추진하는 방식으로 진행되며, 각 단계는 비용을 절감하면서 더 큰 기계 가동 시간을 유도합니다.

데이터 기반 유지 관리의 어떤 측면에 초점을 맞춰야 하는지 결정하려면 다음을 고려하십시오.

• 데이터를 수집하면 현재 위치를 알 수 있습니다. 유지 관리 프로그램을 측정할 수 없으면 개선되고 있는지 알 수 없습니다.
• 정확한 데이터가 있으면 가장 눈에 띄는 고장 원인과 필요한 기계 유지 관리를 식별하고 예방하기 위해 노력할 수 있습니다.
• 실시간 머신 데이터는 팀이 문제를 예방하거나 수정하기 위해 지금 조치를 취할 수 있음을 의미합니다.

장비가 어떻게 작동하는지 더 잘 이해하기 위해 기계 데이터 수집에 중점을 둡니다. 이 핵심 요소가 있으면 유지 관리 리소스에 오류 및 잠재적 오류를 처리하기 위해 경고해야 하는지 여부와 시기를 훨씬 쉽게 알 수 있습니다.