예정된 유지 보수에서 예측 유지 보수로의 IoT 전환 산업

1차 산업혁명 이후로 기계는 제조 회사의 필수적인 부분이 되었습니다. 3세기가 지나도 기계 부품끼리 부딪히는 소리와 요란한 소리가 들리지 않는 산업은 거의 찾아볼 수 없습니다.

분명히, 기계가 없는 산업 부문의 존재를 이해하는 것은 거의 불가능합니다. 그들의 사용은 생산되는 제품의 품질을 높이고 재료 낭비를 줄이며 가장 중요한 것은 모든 회사의 생산 속도를 향상시킵니다. 또한 혼합, 분쇄, 제조, 제조, 조립, 창고 보관, 물류 및 유통과 같은 모든 필수 산업 작업에 영향을 미치는 전체 공급망을 최적화합니다.

기계의 상태가 양호하면 작업장 또는 공장 설정의 속도, 정확성 및 효율성을 향상시키는 귀중한 자산입니다. 그러나 성능 저하 및 고장으로 인해 회사는 장비 가동 중지 시간과 심지어 공장 가동 중단을 목격할 수 있으며, 그 결과 수요 조건을 충족할 수 없고 결과적으로 재정적 손실이 발생할 수 있습니다.

따라서 기계의 중단 없는 지속적인 기능과 장기적인 수익성을 위해 작업자가 취약한 기계 구성 요소를 식별하고 필요한 수리를 수행할 수 있는 강력한 검사 및 유지 관리 체제를 따릅니다.

유지 보수에는 시정, 예방, 시간 절약, 위험 감소 및 상태 개선 조치가 포함됩니다. 표준 수리 및 유지 관리 절차는 아래에 언급된 하위 범주로 분류됩니다.

1) 정기 점검

2) 예방적 유지보수

이 두 가지 접근 방식을 간단히 살펴보겠습니다.

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정기 유지 관리 – 사전 설계된 검사 방식

기한이 있는 기술자나 작업자에게 주어지는 모든 일반 작업은 기계의 성능을 최적화하여 예정된 유지 관리 작업에 영향을 줍니다. 이러한 작업에는 반복적인 청소, 검사, 조정, 정밀 검사 및 공장이 가동 중지 상태가 된 후 종종 수반되는 교체가 포함됩니다.

정기 유지 보수의 표준 예는 정기적으로 기계의 두 슬라이딩 구성 요소 사이에 필요한 오일링입니다.

정기 유지 관리 체제의 목적은 기계가 고장난 후 수리되는 사후 유지 관리를 방지하는 것입니다. 전체 기계 장치의 정기 점검은 자산의 수명을 연장하고 기업이 장기간에 걸쳐 자원과 자산의 할당을 효율적으로 최적화하면서 불필요한 수리 및 교체를 줄일 수 있습니다.

그러나 정기 유지 관리를 사용하는 데에도 몇 가지 단점이 있습니다. 우선 정기점검을 하기 위해서는 산업 전체를 셧다운(shutdown) 상태로 유지해야 하므로 기업의 생산성에 영향을 미치게 된다. 게다가 전체 장치를 한 번에 검사하고 수리해야 하므로 많은 수작업 시간과 다른 생산적인 목적에 사용할 수 있는 귀중한 자원을 소모합니다.

필요에 따라 조정 및 조정을 수행하는 데 더 중점을 둔 개념인 예측 유지 관리는 이러한 모든 문제를 제거하는 훨씬 더 나은 유지 관리 기술입니다.

예측 유지보수 – 필요에 따라 수리를 수행하기 위한 접근 방식

예측 유지보수는 성능이 저하되기 직전에 기계나 장비를 수리하는 사전 예방적 유지보수 전략입니다. 이 기술에서는 장비의 성능과 상태를 기반으로 장비의 고장 또는 고장을 예측합니다. 그 후 특정 손상될 자산에 필요한 수리 및 교체가 이루어지므로 전체 장치를 종료할 필요가 없고 연속 생산을 위한 운영이 간소화됩니다.

다음은 예정된 유지 관리보다 예측 유지 관리를 사용할 때의 몇 가지 이점입니다.

A. 오작동이 발생하기 전에 예기치 않은 고장을 예측하는 데 도움이 됩니다. 이렇게 하면 장비의 가용성과 가동 시간이 증가하여 자산 안정성과 장비 활용도가 향상됩니다.

나. 예측 유지 보수는 작업자가 검사 및 유지 보수를 위해 사전에 계획된 엄격한 체제를 따를 것을 요구하지 않으므로 보다 생산적인 작업에 활용할 수 있습니다. 또한 과도한 유지 관리로 인해 낭비되는 시간을 절약하고 작업자가 다른 필요한 작업을 수행할 수 있도록 하여 운영 비용을 절감합니다.

다. 또한 전체 장비 검사에 소요되는 시간을 줄이고 작업자의 효율성을 극대화하여 전체 공급망의 효율성을 높입니다.

장비 및 장비의 상태 및 성능에 대한 다양한 상태 모니터링 시스템과 기술에서 수집한 데이터 분석을 기반으로 장비 고장을 판단하기 위한 예측이 이루어집니다. 이러한 대규모 산업 장치에서 데이터를 수집하고 처리할 수 있는 기술 중 하나가 사물 인터넷이라는 첨단 기술입니다.

IoT – 산업 분야의 예측 유지 관리를 위한 기술 지원

사물 인터넷 기술은 공장에 설치된 장비의 작동 및 성능에 대한 중요한 데이터를 수집하는 고급 지능형 센서 장치를 사용합니다. 데이터는 일련의 IoT 인프라를 거쳐 최종적으로 클라우드 플랫폼에 저장됩니다.

저장된 데이터는 분석 및 데이터 처리 장치를 통해 처리될 수 있습니다. 그리고 미리 입력된 임계값과 비교하여 검사 중인 매개변수가 허용 범위 내에 있거나 초과하는지 여부를 결정합니다. 이를 통해 기술자와 작업자는 기계가 산업 표준에 따라 작동하는지 확인하여 힘든 검사 작업을 완화할 수 있습니다.

장비 성능과 관련된 특정 매개변수의 값이 허용 범위를 초과하는 경우 작업자는 모바일 모니터링 장치의 알림을 통해 경고를 받아 사전 조치를 취하고 파손되기 전에 취약한 구성 요소에 수리 및 조정을 수행할 수 있습니다.

또한 자산의 다양한 내장 센서에서 수집된 데이터를 종합적으로 분석하여 향후 예상되는 기계 고장에 대한 통찰력, 추세 및 패턴을 결정할 수 있습니다. 이후 고장확률이 최고조에 달할 때 그에 따라 유지보수 및 점검 작업을 계획할 수 있습니다.

따라서 IoT는 기업이 기계 및 장비의 상태와 성능을 감독하고 예측적으로 조정 및 유지 관리하는 상태 모니터링 시스템 역할을 합니다.

IoT – 제조의 미래

예측 유지 관리의 성장은 자산 가동 중지 시간과 운영/유지 관리 비용을 줄이는 것에 대한 산업의 관심 증가에 힘입은 것입니다. 예측 유지보수의 시장 가치는 현재 가치인 40억 달러에서 2025년에는 123억 달러로 25.2%의 CAGR로 성장할 것으로 예상됩니다.

상태 모니터링을 가능하게 하는 IoT는 이러한 성장에 중요한 역할을 하며 기업이 유지 관리 작업을 혁신할 수 있도록 합니다.

또한 사물 인터넷 기술은 산업계에서 인간 대 기계 상호 작용 및 기계 대 기계 동기화를 개선할 수 있도록 지원합니다. 결과적으로 각각의 작업장 활동과 자동화된 제조에 최적화되었습니다.

따라서 IoT는 유지 관리 기술의 최적화를 가능하게 할 뿐만 아니라 전반적인 장비 효율성을 개선하고 공장 효율성을 높이고 생산 속도를 높이는 측면에서 새로운 가능성을 제공합니다.