예측 유지 관리를 위한 AI의 장단점

인공 지능(AI)은 오늘날의 자동화된 예측 유지 관리(PdM) 솔루션을 뒷받침합니다. 예를 들어, Senseye PdM의 알고리즘은 고장을 방지하기 위해 사용자에게 적시에 기계 성능 저하를 경고하여 가동 중지 시간 감소, 보다 정확한 유지 관리 노력, 지속 가능성 및 효율성 향상과 같은 풍부한 관련 이점을 제공합니다. 이러한 도구는 매우 강력하여 PdM의 맥락에서 AI의 기능에 쉽게 빠져들 수 있습니다.

일반적인 오해 중 하나는 AI 기반 시스템이 인간 전문가에게 보이지 않는 단서를 찾아 기계가 언제 어떻게 고장날지 예측할 수 있다는 것입니다. 그러나 훈련된 상태 모니터링 분석가가 기계 상태를 이해하기 위한 황금 표준을 설정한 것이 사실입니다. 인간의 손길과 자동화가 제공할 수 있는 것 사이의 가장 중요한 차이점은 데이터 분석의 마법 같은 형태가 아니라 확장성입니다.

전문가는 동시에 하나의 자산만 검사할 수 있지만 자동화 시스템은 수천 개의 자산을 동시에 모니터링할 수 있습니다. 이것은 중대한 변화를 위한 길을 열어줍니다. 과거에는 수동 상태 모니터링과 관련된 시간, 노력 및 비용으로 인해 가장 중요한 자산에만 국한되었습니다. 대조적으로, 자동화된 PdM 시스템은 이제 전체 작업에 걸쳐 모든 기계에 동일한 접근 방식을 확장하는 것을 실용적으로 만듭니다.

의사결정 지원 도구
확장성의 이점은 PdM 솔루션이 일자리를 위협한다는 신화에도 영향을 미칩니다. 이러한 도구는 운영자와 유지보수 팀이 교체가 아니라 더 나은 결정을 내릴 수 있도록 권한을 부여하는 것입니다. PdM 솔루션을 사용하면 사용자가 지금까지 솔직히 불가능한 방식으로 자산 관리 노력을 지시할 수 있으므로 기존 팀이 종종 예산을 절감하면서 생산성을 높일 수 있습니다.

진정한 혜택은 양질의 데이터에 달려 있습니다.
AI 기반 PdM 솔루션은 올바른 종류의 머신 데이터에 액세스할 수 있는 경우 유지 관리 작업으로 변모합니다. 핵심은 사용자가 자동화된 PdM 시스템에 대해 충분히 확신할 수 있도록 하여 시스템에서 경고가 발생했을 때 적절하게 대응할 수 있도록 하는 것입니다. 신뢰 수준은 주로 시스템에 입력되는 사용 가능한 데이터의 품질에 따라 달라집니다. “쓰레기 인, 쓰레기 아웃”이라는 옛말에서 벗어날 수 없습니다.

기본 상태 모니터링 데이터는 PdM에 필요한 최소한의 것입니다. 여기에는 모터에 의해 소비되는 전류 또는 두 설정점 사이의 타이밍과 같은 매개변수가 포함될 수 있습니다. 여기서 단기 글리치 또는 장기 추세는 자산 상태가 악화되고 있음을 의미할 수 있습니다.

프로세스 또는 환경 변화가 많은 매개변수에 영향을 줄 수 있기 때문에 사용자는 기본 데이터를 사용하여 발생하는 경고에 대해 제한된 신뢰를 가질 수 있습니다. 밀도가 높은 제품이나 주변 온도의 변화를 처리하기 위해 펌프를 전환하면 상당한 영향을 미칠 수 있습니다.

상태 표시기는 이러한 오해의 소지가 있는 정보를 고려하고 기계 자체의 동작보다는 처리 및 환경 요인과 관련된 변경 사항을 제거하는 것을 목표로 합니다.

고급 상태 표시기는 특정 오류 모드를 대상으로 하여 한 단계 더 나아갑니다. 전형적인 예는 진동 모니터링에서 누군가가 특정 주파수에서 볼 수 있는 고장 표시기를 찾기 위해 조정할 수 있습니다. 예를 들어 모터 샤프트가 잘못 정렬되었음을 나타낼 수 있습니다.

사용자는 각 자산의 유지 관리 이력 및 이와 관련된 일반 엔지니어링 정보를 검사하여 PdM 구현 시작 시 오류 모드를 식별할 수 있습니다. 그런 다음 사용자는 가치를 더하는 상태 표시기를 선택하고 가장 상당한 이점을 제공할 수 있는 오류 모드에 초점을 맞추도록 센서를 설정할 수 있습니다.

입증된 성공
AI 기반 PdM 솔루션은 마술 지팡이가 아니지만 성공적인 PdM 체제로 전환할 때의 엄청난 이점은 잘 입증되었습니다. Senseye에서는 독점적인 AI 및 ML 기반 알고리즘을 사용하여 고객이 전 세계적으로 수만 대의 기계를 모니터링하여 유지 관리 효율성을 높이고 정확한 정보를 미리 제공할 수 있도록 지원합니다. 그 결과 예상치 못한 기계 가동 중지 시간이 50% 감소하고 유지 관리 비용이 40% 감소했으며 유지 관리 직원의 생산성과 가동 중지 시간 예측 정확도가 각각 55% 및 85% 증가했습니다.

Senseye에 연락하여 데모를 보고 기계 안정성 및 지속 가능성 목표를 달성하는 데 도움이 되는 방법에 대해 자세히 알아보십시오.