로봇 기반 유지보수 관리: 안전성과 효율성 향상

프로세스와 기계를 최적 상태로 유지하려면 스케줄링과 계획, 효과적인 자원 배분의 전략적 조합이 필요합니다. 하지만 그렇다고 해도 산업 장비는 언젠가 고장 나게 마련입니다.

예상할 수 있듯 이 모든 것이 유지보수 관리를 비용이 많이 들고, 때로는 위험하며, 시간 소모적인 일로 만듭니다. 그렇다면 왜 기업들이 유지보수와 수리를 돕기 위해 로봇에 투자해야 할까요? 몇 가지 핵심 이점이 있습니다:

• 안전성 향상: 로봇은 인간에게 위험한 유해 환경에서 작업할 수 있습니다. 로봇은 이러한 위험 작업을 스스로 거의 손상 없이 완료할 수 있습니다.
  
  
• 최적의 정확성: 로봇은 인간 노동이 장기간 지속적으로 달성하기 어려운 일정한 품질과 정밀도를 보장합니다. 거의 실수 없이, 혹은 전혀 실수 없이 이러한 결과를 산출할 수 있습니다.
  
  
• 더 긴 작업 시간: 반복적 유지보수 작업의 경우 로봇을 통해 중단 없이 장시간 작업을 스케줄링할 수 있습니다.
  
  
• 유연성: 로봇 공정은 재설정, 용도 변경, 재프로그래밍으로 다양한 용도에 활용할 수 있습니다.

유지보수 관리의 자동화

유지보수 관리에서 대부분의 자동화는 소프트웨어 지원의 독점적 결과입니다. 산업 유지보수의 이점을 늘리기 위해 컴퓨터화 유지보수 관리 소프트웨어(CMMS)와 추가 솔루션들은 예방 유지보수 스케줄링, 자산 관리의 다양한 측면, 예비 부품 재고 예측 같은 작업 자동화에 집중해왔습니다.

센서와 함께 이 개념을 더 발전시킬 수 있습니다. 센서가 미리 정해진 임계값을 만나면, 적절한 통합을 갖춘 CMMS 솔루션이 자동으로 즉각적 알림을 발송하고 작업 지시를 스케줄링할 수 있습니다.

자동화는 반복적이고 낮은 기술이 필요한 작업을 자동화해 기술자의 업무량에서 제거함으로써 조직의 생산성을 높입니다. 진동 점검, 오일 샘플링, 미터 판독 같은 단순한 것들은 큰 노력 없이 자동화 상태로 이동할 수 있습니다.

목표는 기술자 역량을 더 잘 활용하는 것입니다. 사실 자동화는 작업자가 더 복잡한 이슈에 집중하며 기술을 향상시킬 기회를 만듭니다. 또한 자동화된 작업은 인적 오류에서 자유로우며 기술자가 부적절하게 수행해 특정 유지보수 작업을 반복해야 하는 상황을 줄입니다.

자동화를 통해 대부분의 유지보수 작업을 더 안전하게 만들거나 완전히 대체할 수 있습니다. 이는 주로 원격 검사를 포함하며, 기계적 방법으로 완료할 수 있습니다. 예를 들어 내부 탱크 검사를 들 수 있습니다. 이는 안전하게 들어가기 위한 준비가 필수적이어서 매우 위험하고 시간 소모적입니다. 자동화된 프로세스가 여기서 유리합니다. 게다가 클라우드 기반 유지보수 솔루션으로 예방 유지보수 작업을 자동화하면 유지보수 관리자가 완료를 보장할 수 있습니다. 향상된 유지보수 준수는 장비 가동 개선과 고장 감소로 이어집니다.

데이터 활용 최적화

자동화가 유지보수 관리를 개선하는 또 다른 방법은 데이터 활용 최적화입니다. CMMS 소프트웨어로 유지보수 프로그램을 관리하고 자동화하면 여러 긍정적 결과가 있습니다.

첫째, 유지보수 작업 스케줄링을 반자동화할 수 있습니다. 이는 중요 자산에 설치된 상태 모니터링을 수행하는 센서 데이터에 기반합니다. 예를 들어 시간 기반 작업을 자동 생성하고, 유지보수 관리자가 유지보수 소프트웨어가 작업 지시를 자동 생성하는 작업을 설정할 수 있습니다.

둘째, 연간 완료 작업 추적이 훨씬 간단해집니다. 모든 다른 작업 기록의 데이터베이스가 생성되기 때문입니다. 따라서 어떤 자산이 가장 많은 관찰을 받는지, 유지보수 시간이 어떻게 쓰이는지 이해하기 쉬워집니다. 관리자는 몇 번 클릭으로 운영 유지보수 비용, 성과, 재고 현황 보고서를 생성할 수 있습니다. 이 데이터로 유지보수 관리자는 의사결정에 더 확신을 가질 수 있습니다.

셋째, 유지보수 이력이 저장되고 소프트웨어로 매우 빠르게 접근 가능합니다. 유지보수 기술자는 이 데이터를 유리하게 활용할 수 있습니다. 장비가 마지막으로 수리된 때 무슨 일이 있었는지 신속히 파악하고 그 데이터로 의사결정을 안내할 수 있습니다. CMMS 소프트웨어 없이는 이 정보가 잊히거나 잃어버릴 수 있습니다.

상태 모니터링 데이터 접근으로 예측 분석이 진화했습니다. 이 데이터는 부품이 언제 고장날지 놀라운 정확도로 예측하는 알고리즘 생성에 사용됩니다. 이는 유지보수 부서에 두 가지 중요한 방식으로 영향을 미칩니다:

• 불필요한 유지보수 양이 크게 줄어 전체 유지보수 작업량이 감소합니다.
  
  
• 유지보수 기술자와 관리자가 예측 유지보수 프로그램과 상태 모니터링 기계를 최적화하기 위해 새로운 기술을 습득해야 합니다.