예측 유지 보수의 역사 | 센스아이

"고칠 수 없는 것은 고칠 수 없다"는 몇 년 전 전통적인 사후 유지 관리의 철학이었습니다. 기계가 완전히 고장난 경우에만 도움이 요청되었습니다.

보고서를 작성하고 교체 부품을 찾거나 주문하고 필요한 유지 관리 전문 지식을 수집하는 과정에서 종종 불필요한 지연과 가동 중지 시간, 초과 근무 비용이 발생했습니다.

리드 타임과 결과적으로 배송 일정은 창밖으로 사라졌습니다.

실패 계획

생각은 1980년대에 JIT(Just in Time)를 포함한 일본 제조 기술의 인기로 업데이트되었습니다. 새로운 아이디어는 예정된 또는 계획된 예방 유지 관리를 수행하는 것이었습니다. 이 개념은 장비를 항상 작동 상태로 유지하기 위해 유지 관리가 계획된 린 제조에 사용되는 전체 생산 유지 관리의 도입으로 더욱 개선되었습니다.

성공적인 구현은 고장 감소와 가동 중지 시간 감소를 의미하여 노동력을 보다 효율적으로 사용하고 기계 수명을 연장하며 작업장 안전을 개선했습니다.

이러한 명백한 이점은 전반적인 생산성을 향상시켰지만 유지 관리 계획에는 장비 제조업체, 숙련된 엔지니어 및 운영자의 정보를 장기간에 걸쳐 동화하는 작업이 포함되었습니다.

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유지 보수가 최적의 시간에 예정되어 있다고 어떻게 확신할 수 있습니까?

실패 예측

상태 모니터링의 도입으로 예측 유지보수를 통해 유지보수 타이밍의 최적화가 달성되었습니다.

이 방법론을 사용하면 특정 중요 지표의 데이터를 사용하여 장비의 성능이 저하되거나 고장으로 인한 시기를 입증할 수 있습니다. 조기 경보 시스템 역할을 하여 만일의 사태에 대한 계획을 세울 수 있도록 하여 유지 보수 지연으로 인한 손실을 줄입니다.

상태 모니터링의 성공은 결과를 구현하기 위해 신속하게 조치를 취하기 전에 이러한 중요한 구성 요소로부터 품질과 관련 정보를 적시에 얻고 이를 신속하게 분석 및 평가하는 데 달려 있습니다.

전통적인 공장에서는 산업 제어 시스템에서 제한된 정보를 이용할 수 있으며, 종종 전문가가 결과를 해석할 수 있기 전에 추가 처리 및 보고서 작성이 필요합니다.

이제 손끝에서

인더스트리 4.0과 스마트 팩토리의 도래로 장비 상태 분석을 자동화하는 데 필요한 모든 가능한 데이터가 준비될 수 있습니다. 디지털화는 실시간 데이터가 공장 전체의 여러 소스에서 수집되고 쉽게 액세스할 수 있는 방식으로 저장될 수 있음을 의미합니다.

이를 통해 고급 분석을 빠르고 쉽게 적용하여 상황을 거의 즉각적으로 평가하고 이상 징후를 강조 표시할 수 있습니다. 클라우드에서 처리하면 이 정보를 전체 조직에서 사용할 수 있으므로 모범 사례를 풀링하고 신속하게 대응할 수 있습니다.

자동 진단 기능은 사전 진단 기능을 추가하여 더욱 확장되었습니다. 기계 및 자산에서 수집된 데이터는 분석 시 기계가 고장날 때를 미리 알려주고 남은 사용 수명(RUL)을 식별하는 작업 모델을 구축합니다.

유지 보수 요구 사항에 대한 이러한 예상은 잘 이해된 시간 수평으로 보다 민첩한 운영을 허용하여 계획되지 않은 다운타임으로 인한 손실을 방지하거나 제한할 결정을 내리고 조치를 취할 수 있도록 합니다.

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