예방 유지 관리:가동 중지 시간에서 가동 시간까지

제조업체는 오랫동안 장비 고장을 처리해 왔습니다. 불가피할 수 있지만 장비 고장으로 인해 심각한 가동 중지 시간이 발생하거나 이익이 줄어들거나 제조업체가 예산을 과도하게 지출해서는 안 됩니다. 이는 일반적으로 최악의 시나리오이며 장비 고장을 피해야 하는 이유입니다.

이러한 문제는 데이터 네트워크, 통합 하드웨어 및 다수의 자동화 시스템으로 구성된 오늘날의 복잡한 제조 시설로 인해 더욱 가중됩니다. 결과적으로 대부분의 제조업체에는 충분한 유지 관리 방법이 마련되어 있지 않습니다. 실제로 Infraspeak의 보고서에 따르면 93%의 기업이 유지 관리 프로세스가 그다지 효율적이지 않다고 생각합니다.

이는 제조 영역에서 효과적인 유지 관리 프로그램이 부족하여 공장이 안전하지 않고 경쟁력이 떨어지며 수익성이 훨씬 떨어진다는 사실을 보여줍니다.

고맙게도 예측 유지 관리가 솔루션을 제공합니다.

미래 예측

예측 유지 관리는 하드웨어 오류의 모든 가능한 시나리오를 예측하고 유지 관리가 필요한 시기를 식별하고 필요할 때 유지 관리 직원에게 경고하고 예방 솔루션을 제공하는 방법입니다.

제조 생태계 내에서 운영하는 사람이라면 누구나 실패와 고장이 매일 발생한다는 것을 이해할 것입니다. 예측 유지보수의 목적은 이러한 고장을 예방하거나 줄이는 것뿐만 아니라 제조 공장이 고효율 표준을 달성하고 그 과정에서 고품질 제품을 제공할 수 있도록 돕는 것입니다.

예측 유지보수 프로그램은 예상치 못한 고장을 최대 90%까지 줄여 고장을 거의 제거할 수 있습니다. 이를 달성하기 위한 첫 번째 단계는 유지 관리 전략이 모범 사례를 따르도록 하는 것입니다. 예를 들어, 공장 관리자는 고장을 방지하기 위해 정기적인 검사, 업그레이드 및 문제 해결 일정을 잡아야 예측 제조 프로그램을 구축할 수 있는 강력한 기반을 형성해야 합니다.

위험 감지

예측 제조를 효과적으로 수행하려면 공장 관리자가 가능한 한 많은 데이터를 수집해야 합니다. 분석할 데이터가 많을수록 고장 예측이 더 정확해지기 때문에 예방 유지 관리 전략을 구현할 때 중요합니다.

시작점은 스마트 센서를 사용하는 것입니다. 기계 학습 알고리즘과 결합된 스마트 센서는 산업 기계의 이상을 감지하는 데 도움이 됩니다. 또한 더 잘 훈련된 알고리즘을 통해 소프트웨어는 기계가 언제 고장날 위험이 있는지 정확하게 예측할 수 있습니다.

예를 들어, 산업용 IoT 환경에서 데이터를 수집하는 스마트 센서는 온도를 추적하여 전기 회로 오작동과 같은 마모된 구성 요소를 식별할 수 있습니다. 마찬가지로, 전문 스마트 센서는 특정 구성 요소에 대한 진동 분석을 수행하여 정렬 불량, 구부러진 샤프트 또는 기타 모터 문제의 경우를 식별할 수 있습니다. 기술이 발전함에 따라 스마트 센서는 더 많은 매개변수를 모니터링하여 기계 상태에 대한 보다 정확한 그림을 제공할 수 있습니다.

이 데이터에서 제조업체는 주요 자산을 분석하여 고장 모드를 설정할 수 있습니다. 이 경우 고장의 빈도, 기계 고장의 심각성 및 고장 식별의 어려움에 중점을 둡니다.

상태 모니터링 장치를 CMMS에 연결함으로써 공장 관리자는 경고를 설정하여 장비의 결함이나 이상을 유지보수 직원에게 알릴 수 있습니다. 이를 통해 부품 교체가 필요할 때 예정된 유지 관리를 계획할 수 있어 심각한 고장이 발생할 가능성을 제거합니다.

예를 들어, 센서 기술은 커넥터, 호스 및 튜브에서 펌프, 모터, 액추에이터 및 필터에 이르기까지 다양한 저수준 유체 동력 제품과 통합될 수 있습니다. 제어 밸브에서 생성된 진단 데이터 중 일부는 전원 문제를 해결하는 데 중요할 수 있습니다.

가동 시간

PricewaterhouseCoopers의 최근 설문 조사에 따르면 응답자의 95%가 예측 유지 관리가 하나 이상의 주요 유지 관리 가치 동인을 개선했으며 60%는 장비 가동 시간이 확실히 개선되었다고 보고했습니다.

그러나 공장 관리자가 시설에서 이러한 성공을 확인하려면 센서를 사용하여 장비에 대한 정보를 수집하는 것이 필수 중요 구성 요소입니다. 최신 장비에는 일반적으로 실시간 데이터 수집을 위한 다양한 옵션이 제공되지만 기존 장비는 저렴한 추가 센서로 개조할 수도 있습니다. 예측 유지보수는 노후된 자산을 처리할 때 중요한 도구가 될 수 있으며, 노후된 예비 부품을 조달하기 위한 신중한 계획이 필요합니다.

여기에서 EU Automation과 같은 자동화 부품 공급업체의 전문 컨설턴트가 부품 소싱을 돕고 예측 유지보수 여정을 지원할 수 있습니다. 플랜트 운영자가 예측 유지보수 여정을 시작하기 위한 스마트 센서를 찾고 있든, 기존 기계에 대한 수정 유지보수를 수행하기 위한 교체 부품을 찾고 있든, 신뢰할 수 있는 부품 공급업체와의 관계를 발전시키는 것은 필수적입니다.

어느 정도의 장비 고장은 불가피하지만 예기치 않은 다운타임과 자산 품질 저하를 초래해서는 안 됩니다. 이로 인해 제조 및 공정 산업에 매년 수십억 달러의 비용이 듭니다. 대신, 완전하고 효과적인 예측 유지보수 계획은 가동 중지 시간을 크게 예방하고 줄이는 동시에 가동 시간 증가를 통해 플랜트의 수익성을 높이는 데 도움이 됩니다.