통합 예측 분석: 유지보수를 선제적 전략과 새로운 비즈니스 모델로 전환

무선 연결을 통해 원격으로 사용 가능해진 IoT 및 센서 데이터는 추세를 찾기 위해 분석되어 선제적 유지보수를 가능하게 합니다.

팬데믹에서 벗어나면서 기업들은 배운 많은 교훈이 앞으로 표준 운영 절차가 되어야 함을 깨닫고 있습니다. 그것이 현장의 장비와 제품을 서비스하고 관리하는 것보다 더 명확한 곳은 없습니다. 다행히 조직이 현장 장비 성능을 실시간으로 원격 모니터링할 수 있게 해주는 기술이 중요한 역할을 할 수 있습니다. 그 정보를 갖는 이점은 해당 데이터에 예측 분석을 사용하여 임박한 문제를 발견함으로써 보완될 수 있습니다. 이를 통해 수정 조치와 선제적 유지보수를 취할 수 있어 다운타임이나 예정에 없는 현장 방문이 필요 없게 됩니다.

팬데믹이 현장 제품 제조사와 현장 제품 서비스 기업들이 정상 운영 절차를 개편해야 할 필요성을 확실히 각인시켰다는 데 의심의 여지가 없습니다. 여행 제한으로 사람들을 멀리 보내 문제를 평가하고 해결하는 것이 금지되었습니다. 사람들이 현지에 있어 이론적으로 시설을 방문할 수 있어도, 지방 정부나 회사 자체가 누구도 시설에 들어오는 것을 금지했을 수 있습니다.

전환을 위한 기술 요소

봉쇄 기간 동안의 그런 장애물들은 제품이 현장에서 어떻게 작동하는지에 대한 실시간 통찰을 갖는 필요성을 부각시켰습니다. 그것을 하는 방법은 여러 기술을 함께 사용하는 것입니다.

먼저 필요한 것은 현재 조건과 핵심 성과 지표(KPI)를 모니터링하고 측정하기 위한 제품 내 임베디드 센서입니다. 측정 매개변수에는 모터의 작동 속도, 온도, 압력 등이 포함될 수 있습니다. 프린터의 잉크, 엔진의 오일, 이미징 시스템의 필름 같은 소모품의 상태 수준과 소비량 같은 것도 포함될 수 있습니다. 다행히 스마트 센서와 사물인터넷(IoT)의 광범위한 채택이 그런 데이터 접근에 필요한 기술적 토대를 제공합니다.

과거에는 그런 데이터가 현장에서만 사용 가능했고, SCADA(감시 제어 및 데이터 수집) 시스템이나 DCS(분산 제어 시스템) 같은 산업 제어 시스템(ICS)에서만 접근 가능했습니다. 일반적으로 센서는 사설 온프레미스 네트워크를 통해 그런 시스템에 하드와이어링되었습니다.

기존 무선 서비스(Wi-Fi, 3/4G 셀룰러)와 새로운 무선 연결 서비스(Wi-Fi 6, 5G 등)의 사용 증가는 그 데이터를 더 널리 이용 가능하게 만들 수 있습니다. 그런 연결성은 ICS 시스템 외의 다른 시스템들도 데이터에 접근할 수 있게 합니다. 그리고 무선 연결성을 사용하여 데이터에 원격으로 접근할 수도 있습니다. 이제 장비를 공급하거나 관리하는 조직이 현장 기기 상태를 중앙에서 모니터링할 수 있습니다. 그런 데이터에 대한 원격 접근은 전술적으로 사용될 수 있습니다. 예를 들어 많은 조직이 그런 역량을 사용하여 수동적 유지보수(고장 나면 고침)에서 예방 유지보수로 이동했습니다.

기술 삼위일체의 마지막 조각은 분석입니다. 무선 연결을 통해 원격으로 사용 가능해진 IoT 및 센서 데이터는 추세를 찾기 위해 분석될 수 있습니다.

다운타임 감소, 성능 최적화

센서와 연결성을 사용하면 제품 제조사와 현장 제품 서비스 기업이 캘린더 기반 유지보수에서 상태 기반 모니터링과 유지보수로 전환할 수 있습니다. 회사는 과거 데이터를 사용하여 공급업체 A의 부품이 자사 시설에서 제조사의 명시된 평균 고장 시간의 2배 정도 지속된다는 것을 알 수 있습니다. 그래서 제조사 일정에 따라 교체하는 대신 그 부품에서 더 많은 사용을 자신 있게 얻을 수 있습니다. 그것은 부품 교체 비용을 더 긴 시간에 분산시켜 연간 예비 및 교체 부품 전반적 지출을 줄입니다.

센서 데이터에 예측 분석을 사용하면 훨씬 더 많은 것이 가능합니다. 예를 들어 제품을 제조하거나 서비스하는 회사가 작동 온도가 급격히 20% 상승하는 것이 5일 후 기기 고장의 전조임을 발견할 수 있습니다.

그것은 시작에 불과합니다. 센서, 연결성, 예측 분석의 조합은 기업들이 비용을 절감하고, 설치된 장비에서 더 많은 수명을 얻고, 다운타임을 줄일 수 있게 하는 선제적 유지보수 접근을 가능하게 합니다.

언급했듯 과거 기업들은 정해진 유지보수 일정에 따라 부품을 정기적으로 교체했습니다. 장치나 부품의 성능 통찰로 회사는 해당 장치가 성능 저하 징후를 보이는지 직접 볼 수 있습니다. 임박한 문제를 감지하는 그런 예측 역량은 기업들이 중단 전에 진행 중인 문제를 고치고 추가적인 비용 회피 절감을 제공할 수 있게 합니다. 이는 계획되지 않은 다운타임을 피합니다. 그리고 긴급 수리 비용을 피할 수 있습니다. 예고 없이 기술자를 파견하면 높은 출장 비용이 발생합니다. 이 고장/수리 수리 모델은 부품을 현장으로 긴급 조달해야 하여 높은 배송비가 발생합니다. 분석에서 도출된 성능 및 상태 통찰로 그 모든 것을 최소화할 수 있습니다.

그런 역량 가치의 대표적 예는 공기 및 가스 처리 솔루션 제조 분야 글로벌 리더인 Howden의 작업입니다. 그들의 장비는 인프라, 발전, 석유 및 가스, 폐수, 금속, 광업, 운송 등 분야에서 사용됩니다.

이 회사는 PTC의 ThingWorx를 사용하여 Howden Uptime 솔루션을 개발했습니다. ThingWorx는 디지털 전환을 가속화하도록 설계된 IoT 플랫폼을 제공합니다. Howden Uptime 플랫폼은 전 세계 고객 시설에서 가동 중인 모든 종류의 회전 장비(컴프레서, 팬, 터빈 등)에 사용되는 원격 성능 모니터링 및 최적화 애플리케이션입니다.

북해 등 원격지에 있는 일부를 포함해 원격지에서 실행되는 기기를 선제적으로 모니터링하고 관리할 수 있습니다. 이 솔루션으로 Howden은 기계 바로 옆에 서 있는 것처럼 기계를 볼 수 있습니다.

새로운 비즈니스 모델 실현

장비에 연결성을 부여함으로써 제조사나 장비 서비스 회사는 운영과 비즈니스 모델을 전환할 수 있습니다.

수동적에서 예측적 운영으로 이동하여 유지보수 인력 효율성을 높이고 계획되지 않은 다운타임을 줄일 수 있습니다.

가장 중요하게, 연결 기술과 수집된 데이터는 Industry 4.0과 디지털 트윈 같은 미래 산업 이니셔티브에 참여하는 데 필수적입니다.

왜 이것이 중요합니까? Industry 4.0과 디지털 솔루션으로 나아가는 기업들은 경제적 혼란을 더 잘 견딜 수 있습니다. 위기 상황에서 경쟁사보다 더 빠르고 더 멀리 나아갈 수 있습니다. 그런 이점은 업계가 COVID 위기에서 벗어나면서 놓치지 않고 있습니다.

연결성과 분석을 활성화하여 장비를 모니터링하고 지원하는 방법에 대해 자세히 알아보려면: www.ptc.com/predictive-analytics를 방문하세요.