사물 인터넷으로 유지 관리 개선

우리는 날마다 차세대 인터넷인 사물인터넷(IoT)에 대해 점점 더 많이 듣고 있습니다. , 하지만 정확히 무엇을 의미합니까? 기본적으로 사물 인터넷은 일상적인 장치를 인터넷에 연결하는 것입니다. IoT의 개념이 워낙 커서 스팀, 양산, 인터넷에 이은 4차 산업혁명이라 일컬어질 정도다.

오늘날 집에 도착했을 때 집이 적절한 온도로 유지되도록 전화나 태블릿을 통해 난방 시스템을 제어할 수 있습니다. 앞으로 기술자는 고장이 발생하면 Google 유리에서 실시간으로 장비 고장 코드를 볼 수 있을 것입니다.

Gartner Inc.에 따르면 2020년까지 사물 인터넷에는 거의 260억 개의 장치가 있을 것입니다. 이러한 성장은 주로 유선 연결이 필요하지 않은 더 빠르고 안정적인 모바일 네트워크의 가용성에 기인합니다.

앞으로 IoT는 모든 곳에서 생산성과 효율성을 개선하는 데 기본이 될 것입니다. 필요하지 않을 때 에너지 소비를 줄이기 위해 환경 제어 시스템을 자동으로 조정하여 공장 및 공장에서보다 효율적인 전력 관리로 이어질 것입니다.

예를 들어, 조명 및 난방, 환기 및 공조 시스템은 인접한 시스템의 전원이 꺼지면 더 낮은 모드로 전환될 수 있습니다. IoT는 또한 더 많은 자동화, 실시간 데이터 분석 및 지능적인 의사 결정을 도입하여 자산 관리 프로세스를 향상시킬 것입니다.

다음은 IoT가 자산 관리 방식을 개선할 수 있는 7가지 방법이지만 의심할 여지 없이 더 많은 방법이 있습니다.

1. 예방적 유지보수의 더 큰 채택

자산 관리에 IoT를 적용하는 주된 이유는 예측 유지 관리입니다. 일상적인 달력 기반 검사 및 구성 요소 교체를 수행하는 대신 예측 기술은 보류 중인 오류에 대해 장비를 모니터링하고 부품 교체가 필요한 시기를 알려줍니다. 장비에 내장된 센서는 비정상 조건을 확인하고 안전한 작동 한계를 위반할 때 작업 지시를 트리거합니다.

예측 유지보수 전략이 효과적으로 작동하면 필요할 때만 기계에 대한 유지보수가 수행되므로 교체와 관련된 부품 및 인건비가 절감됩니다. 인터넷 연결과 함께 제공되는 시스템이 점점 더 많아짐에 따라 사물 인터넷에서 예측 유지 관리의 개념이 기하급수적으로 확장될 것입니다.

2. 실시간 데이터 분석

M2M(Machine-to-Machine)은 기계가 서로 통신할 수 있도록 하는 기술로 정의됩니다. 사물 인터넷은 세 번째 요소인 데이터를 포함하여 M2M을 다음 단계로 끌어 올립니다. 하나의 가상 네트워크에서 모든 머신 데이터를 사용할 수 있으므로 OEM(Original Equipment Manufacturer)은 데이터를 집계 및 분석하여 더 나은 예측 분석 모델을 생성할 수 있습니다.

작동 조건이 사양을 벗어날 때 센서가 다시 보고하기 시작하기 때문에 제조업체는 시스템 오류를 기다리는 대신 오류를 정확하게 예측할 수 있습니다. 사용자 행동을 정확하게 매핑하고 오류 패턴을 식별하며 반복되는 문제를 신속하게 인식함으로써 OEM은 오류를 설계하고 제품을 개선하며 가동 시간을 보장할 수 있습니다. 그 결과 고객 만족도가 높아지고 보증 청구가 줄어듭니다.

3. 정확한 성능 지표

가용성, 안정성 및 MTBF(평균 고장 시간) 및 MTTR(평균 수리 시간)과 같은 기타 주요 성능 메트릭은 시스템에서 자동으로 계산되어 보고 대시보드에 제공될 수 있습니다. 이렇게 하면 모든 가동 중지 시간을 캡처할 때 인적 요소가 제거되어 데이터가 최대한 정확합니다. 또한 다양한 고객 사이트의 안정성 메트릭을 분석하여 전 세계적으로 구현하기 위한 모범 사례를 식별할 수 있습니다.

4. 자동 소프트웨어 업그레이드

소프트웨어 변경은 장비 성능을 향상시키거나 기술적 문제를 제거할 수 있습니다. 인터넷에 연결된 기계는 소프트웨어 업그레이드 프로세스를 보다 쉽고 효율적으로 만듭니다. 소프트웨어 수정 또는 패치가 필요한 경우 OEM 공급업체는 고객 지원 없이 동시에 전체 시스템에 대한 업그레이드를 푸시할 수 있습니다.

5. 권장 수리 작업

장비가 다운되면 다양한 소스의 장애 데이터를 클라우드 내에서 실시간으로 수집, 집계 및 분석할 수 있습니다. 시스템에서 자동으로 수리 옵션을 선택할 수 있으며 필요한 경우 기술자에게 조치를 권장할 수 있습니다.

고장 시 시스템 작동 조건, CMMS(Computerized Maintenance Management System)의 이전 수리 데이터, 마모 패턴 및 장비 집합의 작동 데이터를 포함하여 가능한 모든 고장 데이터는 수리를 지시하는 데 사용됩니다. 사실상 기술자는 보다 효과적인 의사 결정과 가장 빠른 해결 방법에 필요한 모든 정보를 제공받게 됩니다. IoT 장치와의 연결을 가능하게 하는 API(응용 프로그래밍 인터페이스)와 함께 CMMS를 배포하는 것은 실행 가능한 정보가 최종 사용자에게 유용한 방식으로 제공될 수 있도록 하는 데 중요합니다.

6. 더욱 강화된 부품 및 재고 관리

효과적인 재고 관리는 장비 가동 중지 시간을 제한하고 유지 관리 예산을 관리하는 데 상당한 영향을 미칠 수 있습니다. 현장에서 필요한 만큼만 보유하고 있는지 확인하기 위해 재고 이동 및 재고를 사전에 모니터링하는 연결된 창고는 모든 시설에서 일반화될 것입니다. OEM은 예측 유지보수 및 데이터 분석을 통해 권장 예비 부품 목록을 최적화하여 필요한 자본을 확보하고 고객 만족도를 높일 수 있습니다.

7. 원격 자산

계획되지 않은 고장 유지 관리와 관련하여 IoT를 사용하면 지리적으로 분산된 자산을 쉽게 수리할 수 있습니다. 위에서 언급했듯이 예측 유지 관리를 통해 원격 또는 지리적으로 분산된 자산에 대한 불필요한 서비스 방문을 줄입니다. 풍력 발전 단지, 변전소 및 펌프와 같은 연결된 자산이 CMMS에서 제안된 작업 항목 목록과 작업 완료를 위한 권장 예비 목록과 함께 자체 작업 지시를 생성한다고 상상해 보십시오. 이렇게 하면 평균 수리 시간이 줄어들어 긴급 수리와 관련된 비용이 절감됩니다.

모든 비즈니스 유형은 IoT 장치 및 서비스에서 최종 가치를 찾을 수 있지만 이는 IoT가 CMMS 소프트웨어와 같은 다른 애플리케이션과 원활하게 상호 작용할 때만 발생합니다. IoT는 OEM에게 게임 체인저가 될 수도 있습니다. 장비 공급업체가 소프트웨어 및 데이터 분석 서비스로 제품을 보완함에 따라 비즈니스 모델을 재정의할 것입니다. 하드웨어는 더 강력한 컴퓨팅 성능과 함께 제공되어 더 지능적이고 더 연결될 것입니다.

OEM은 지속적인 모니터링 및 분석을 통해 부가가치를 창출하여 불필요한 유지 관리 비용을 줄이면서 신뢰성을 향상시킬 것입니다. 그러면 조직에서 보다 효율적인 방식으로 리소스를 할당할 수 있습니다.

사물 인터넷의 진정한 가치는 자산 관리를 총체적으로 볼 때만 완전히 실현될 수 있습니다. 강력한 가상 클라우드 네트워크는 지속적으로 데이터를 수집, 집계 및 모델링하여 오류를 정확하게 예측하고 시스템 가용성에 미치는 영향을 제한하기 위해 비상 상황을 마련합니다. IoT는 연결된 시스템 또는 최종 사용자에게 실행 가능한 지능적이고 실행 가능한 실시간 데이터를 제공함으로써 자산 신뢰성을 개선하고 비용 절감을 주도하는 데 기본이 될 것입니다. 귀사가 IoT 데이터 기반 조직이 되기까지는 시간이 걸릴 수 있지만 변화가 오고 있으므로 이에 대비해야 합니다.