예방적 유지보수: 다운타임을 업타임으로 전환하고 수익 보호하기

제조업체는 오랫동안 장비 고장을 다뤄왔습니다. 피할 수 없는 일이지만, 장비 고장이 심각한 다운타임을 초래하거나 수익을 갉아먹거나 예산을 초과하게 해서는 안 됩니다. 이는 보통 최악의 시나리오이며, 장비 고장을 피해야 하는 이유입니다.

오늘날의 복잡한 제조 시설—데이터 네트워크, 통합 하드웨어, 다양한 자동화 시스템으로 구성—로 인해 이러한 과제는 더욱 복잡해졌습니다. 그 결과 대다수 제조업체는 충분한 유지보수 방법론을 갖추지 못하고 있습니다. 실제로 Infraspeak의 보고서에 따르면 기업의 93%가 자사의 유지보수 프로세스가 그다지 효율적이지 않다고 생각합니다.

이는 제조 현장에서 효과적인 유지보수 프로그램이 부족함을 보여주며, 플랜트를 안전하지 않게 만들고 경쟁력을 떨어뜨리며 수익성을 크게 저하시킵니다.

다행히도 예측 유지보수가 해결책을 제시합니다.

미래 예측하기

예측 유지보수는 하드웨어 고장의 모든 가능한 시나리오를 예측하고, 유지보수가 필요한 시점을 식별하며, 필요시 유지보수 직원에게 알리고 예방 솔루션을 제공하는 방식입니다.

제조 생태계에서 일하는 사람이라면 고장과 고장이 매일 발생한다는 것을 이해할 것입니다. 예측 유지보수의 의도는 이러한 고장을 예방하거나 줄이는 것뿐만 아니라, 제조 플랜트가 고효율 표준을 달성하고 그 과정에서 고품질 제품을 제공하도록 돕는 것입니다.

예측 유지보수 프로그램은 예기치 않은 고장을 최대 90%까지 줄여 고장을 거의 제거할 수 있습니다. 이를 달성하기 위한 첫 단계는 유지보수 전략이 모범 사례를 따르도록 하는 것입니다. 예를 들어, 플랜트 관리자는 정기적인 검사, 업그레이드, 문제 해결을 예약해 고장을 방지함으로써 예측 제조 프로그램이 구축될 강력한 기반을 형성해야 합니다.

위험 감지하기

예측 제조를 효과적으로 수행하려면 플랜트 관리자는 가능한 한 많은 데이터를 수집해야 합니다. 이는 모든 예방적 유지보수 전략을 구현할 때 매우 중요합니다. 분석할 수 있는 데이터가 많을수록 고장 예측이 더 정확해지기 때문입니다.

시작점은 스마트 센서를 사용하는 것입니다. 머신러닝 알고리즘과 결합된 스마트 센서는 산업용 기계의 이상 징후를 감지하는 데 도움이 됩니다. 또한 더 잘 훈련된 알고리즘을 통해 소프트웨어는 기계가 고장 위험에 처한 시점을 정확하게 예측할 수 있습니다.

예를 들어, 산업용 IoT 환경에서 데이터를 수집하는 스마트 센서는 온도를 추적해 오작동하는 전기 회로와 같은 마모된 부품을 식별할 수 있습니다. 마찬가지로 전문 스마트 센서는 특정 구성요소에 대한 진동 분석을 수행해 정렬 불량, 휜 샤프트 또는 기타 모터 문제를 식별할 수 있습니다. 기술이 더욱 발전함에 따라 스마트 센서는 더 많은 매개변수를 모니터링할 수 있어 기계 상태에 대한 점점 더 정확한 그림을 제공합니다.

이 데이터로부터 제조업체는 중요 자산의 분석을 수행해 고장 모드를 설정할 수 있습니다. 이때 초점은 고장 빈도, 기계 고장의 심각도, 고장 식별의 난이도에 맞춰집니다.

상태 모니터링 장치를 CMMS에 연결함으로써 플랜트 관리자는 장비의 결함이나 이상 징후를 유지보수 직원에게 알리는 경보를 설정할 수 있습니다. 이는 부품 교체가 필요할 때 계획된 유지보수를 위한 기회를 제공해 심각한 고장 발생 가능성을 제거합니다.

예를 들어, 센서 기술은 커넥터, 호스, 튜빙부터 펌프, 모터, 액추에이터, 필터에 이르기까지 다양한 저수준 유체 동력 제품과 통합될 수 있습니다. 제어 밸브에서 생성되는 일부 진단 데이터는 전원 문제 해결에 필수적일 수 있습니다.

업타임 달성하기

PricewaterhouseCoopers의 최근 조사에 따르면 응답자의 95%가 예측 유지보수가 최소 한 가지 핵심 유지보수 가치 동인을 개선했다고 보고했으며, 60%는 장비 가동 시간에서 명확한 개선을 확인했습니다.

그러나 플랜트 관리자가 자사 시설에서 이러한 성공을 보려면 센서를 사용해 장비 정보를 수집하는 것이 필수적인 핵심 요소입니다. 최신 기계는 보통 실시간 데이터 수집을 위한 다양한 옵션을 제공하지만, 레거시 장비도 저렴한 추가 센서로 개조할 수 있습니다. 예측 유지보수는 노후 자산을 다룰 때 중요한 도구가 될 수 있으며, 이는 단종된 예비 부품을 조달하기 위한 신중한 계획이 필요합니다.

이것이 EU Automation과 같은 자동화 부품 공급업체의 전문 컨설턴트가 부품 조달을 돕고 예측 유지보수 여정을 지원할 수 있는 부분입니다. 플랜트 운영자가 예측 유지보수 여정을 시작하기 위한 스마트 센서를 찾든, 레거시 기계의 시정 유지보수를 위한 교체 부품을 찾든, 신뢰할 수 있는 부품 공급업체와의 관계 구축은 필수적입니다.

어느 정도의 장비 고장은 불가피하지만, 이로 인해 예기치 않은 다운타임과 열악한 자산 품질이 발생해서는 안 됩니다. 이는 제조 및 공정 산업에 매년 수십억 달러의 비용을 초래합니다. 대신 본격적이고 효과적인 예측 유지보수 계획은 다운타임을 크게 예방하고 줄이는 동시에, 가동 시간 증가를 통해 플랜트 수익성을 높이는 데 도움이 될 것입니다.