제조 성공을 위한 현대적 유지보수 전략

제조업체는 유지보수가 특히 고부가가치, 빠른 움직임, 치열한 경쟁 분야에서 성패를 가르는 활동임을 이해합니다. 과거의 유지보수 전략은 오늘날의 빠른 세상에서 통하지 않으며, 여전히 이러한 관행을 사용하는 제조업체는 빠르게 도태되고 있습니다. 현대적 유지보수는 데이터 수집을 위한 IoT 디바이스와 데이터 처리를 위한 머신러닝 등 기술을 활용해 더 나은 예측과 실행 가능한 인사이트에 도달합니다. 이를 결합하면 비계획 다운타임을 사실상 제거할 수 있을 정도까지 줄일 수 있을 뿐 아니라, 직원 사기 진작, 기회 비용 감소, 고객 인상 개선, 낭비 감소 등 기타 혜택도 있습니다.

이 모든 게 좋아 보이지만, 질문이 남습니다: 귀사의 제조 기업을 반응형 유지보수 상태에서 예측·처방 유지보수로 어떻게 옮길 수 있을까? 그 과정에서 함정을 피하면서 현대적 유지보수 전략의 혜택을 어떻게 누릴 수 있을까?

이 질문들의 답을 이해하려면 현재 작동 중인 유지보수 방법들과 한 단계에서 다음 단계로 넘어갈 때 무엇이 변하는지 먼저 이해해야 합니다. 이 글에서는 다양한 산업 유지보수 기법을 다룹니다.

제조업의 유지보수 유형

아래 각 유지보수 전략을 제조 맥락에서 다룹니다. 원하는 항목을 선택해 해당 섹션으로 이동하세요:

• 반응형 유지보수: 고장 나면 고친다.
• 예방 유지보수: 부품이 고장 나기 전 정기적 간격으로 교체를 미리 예약한다.
• 사용량 기반 유지보수: 부품이 고장 나기 전 기계가 일정량 사용되면 교체한다.
• 상태 기반 유지보수: 부품이 너무 마모돼 더 이상 적절히 작동하지 않을 것 같으면 교체한다.
• 예측 유지보수: 과거 데이터를 활용해 부품이 언제 고장날지 예측하고, 고장 나기 전 이 예측에 기반해 교체한다. 보통 인공지능과 머신러닝을 활용하지만 필수는 아니다.
• 처방 유지보수: 고장 지점 예측을 넘어, 고장·안전 위험·품질 이슈 발생 전 최적의 조치와 구현 시기를 선택할 수 있는 가상 결과를 제공하는 고급 데이터 분석 방법을 사용한다.

반응형 유지보수

반응형 유지보수는 대부분의 제조업체 시작점입니다. 제조가 존재하는 한 제조와 함께해 온 전통적 유지보수 방법입니다.

반응형 유지보수란?

이름 그대로, 무슨 일이 일어나든 반응하는 유지보수 유형입니다. 준비됐거나 예상했거나 하지 않을 수 있습니다. 부품이 고장 나 전체 생산 라인을 막히게 하며, 종종 말 그대로 그리고 은유적으로 막힙니다. 비계획 다운타임이 발생합니다. 근로자는 임금을 잃습니다. 회사는 수익을 잃습니다. 그리고 랄프 아저씨(유지보수 담당자)가 문제의 부품을 교체하러 올 때까지(여분이 있을 수도, 없을 수도) 모두 기다려야 합니다.

이는 수일간의 다운타임, 마감일 지연, 예산에 막대한 타격을 의미할 수 있습니다. 특히 고장난 공구, 기계, 부품이 비싸거나 구하기 어려운 경우 더욱 그렇습니다. 직원들은 '지연이 발생했습니다...'라는 두려운 메시지로 고객에게 연락하기 위해 급여를 받습니다. 비용과 위험이 전체 공급망으로 흘러내립니다. 악순환이고 비싼 순환입니다.

캘린더 기반 유지보수 (예방 유지보수)

제조업체가 반응형 유지보수가 효과 없음을 깨닫으면, 다음 논리적 단계는 캘린더 기반 유지보수, 즉 시간 기반 유지보수(TBM) 또는 예방 유지보수입니다.

캘린더 기반 유지보수란?

이는 부품이 고장 나기 전 미리 예약해 교체하는 계획 유지보수 형태입니다. 30, 60, 90일 등 설정된 간격으로 수행됩니다. 이렇게 하면 제조업체는 일정량의 다운타임을 예상하거나 유지보수를 근무 외 시간에 예약할 수 있습니다. 비상사태나 예기치 못한 상황을 제외하면 모든 계획된 생산 기간 동안 설비가 가동 중임을 보장하는 데 도움이 됩니다. 캘린더 기반 유지보수는 과거 고장 시점을 기반으로 부품 교체 최적 간격을 결정하는 '평균 고장 간격(MTBF)' 개념을 사용합니다. 정기적으로 사용되고 예측 가능한 마모를 겪는 부품에 가장 효과적입니다.

예방 유지보수는 정기적 일정으로 사용되는 기계, 저렴하고 쉽게 교체 가능한 부품, 예측 가능한 마모율을 가진 경우에 잘 작동합니다. 단순하고 예측 가능하며 이런 경우 효과적입니다. 예방 유지보수는 예측·처방 유지보수 같은 다른 유지보수 전략과 결합 시 혜택을 줄 수 있습니다.

사용량 기반 유지보수

예방 유지보수로 쉽게 커버되지 않거나 그 방법이 너무 과도하고 비싼 모든 사례는 어떨까요? 제조업체는 가변적인 기계 사용량을 고려하고, 더 합리적인 타임라인을 만들며, 장기적으로 비용을 줄이기 위해 사용량 기반 유지보수로 이동합니다.

사용량 기반 유지보수란?

캘린더 기반 유지보수가 부품 교체를 위해 설정된 시간 간격을 사용하는 것처럼, 사용량 기반 유지보수는 사용 간격을 활용합니다. 예:

• 샤워 타월을 30일마다 교체 (캘린더 기반 유지보수)
• 자동차 오일을 5,000마일마다 교환 (사용량 기반 유지보수)

후자 시나리오에서 5,000마일을 달리는 데 한 달이 걸리든 일 년이 걸리든, 오일은 잠재력만큼 사용되고 더 사용하면 자동차 다른 부품의 열화를 일으킬 수 있을 때만 교체하면 됩니다.

비유를 계속하자면, 5,000마일 달리는 데 일 년 걸리는 사람에게 월간 오일 교환은 터무니없습니다. 매달 비슷한 양을 운전한다면 약 416마일마다 오일 교환을 하는 셈입니다. 이는 오일 교환 비용이 필요한 것보다 1200% 더 높고, 불필요한 11번 교환에 따른 시간과 위험이 추가됩니다. 사용량 기반 유지보수 시스템에서는 동일하거나 더 낮은 다운타임 위험으로 12개월 동안 많은 돈을 절약합니다. 제조 기계에도 동일하게 적용됩니다. 일관되게 사용되지 않는 기계의 경우, 사용량 기반 유지보수가 설비 과잉 유지보수를 방지하고 많은 시간과 돈을 절약할 수 있습니다.

사용량 기반 유지보수는 시간 간격이 어떤 경우엔 자의적일 수 있는 실제 사용량을 고려한다는 점에서 올바른 방향의 한 걸음입니다. 과잉 유지보수 가능성을 줄이고 낭비를 줄입니다. 그러나 예측·처방 유지보수로 더 큰 효과를 낼 수 있습니다.

상태 기반 유지보수

상태 기반 유지보수는 앞서 언급한 캘린더·조건 기반 유지보수 방법을 사용해 유지보수 일정 예측의 추측을 일부 덜어냅니다.

상태 기반 유지보수란?

이 유지보수 형태는 사용량 기반 유지보수와 유사하지만, 훨씬 더 빈번한 모니터링과 더 많은 양과 깊이의 데이터가 특징입니다. 공구에 마모 징후가 보이나요? 성능이 저하되거나 임박한 고장의 다른 징후가 보이나요? 품질이 특정 사전 결정된 임계값 이하로 떨어질 때만 유지보수가 수행됩니다. 측정은 센서를 공구나 기계에 연결해 지속적으로 수행되거나, 시각 검사 같은 덜 빈번한 아날로그 데이터 수집 방법에서 올 수 있습니다.

상태 기반 유지보수의 장단점

상태 기반 유지보수는 부품 비용 측면에서 사용량 기반, 캘린더 기반, 반응형 유지보수보다 한 단계 진보했습니다. 상태 기반 유지보수는 부품이 곧 고장날 것으로 예상될 때만 교체하므로, 제조업체는 부품을 고장 지점까지 밀어붙여 손상과 비계획 다운타임이 발생하는 반응형 전략 없이 더 많은 사용량을 얻습니다.

빈번한 모니터링과 관련된 추가 비용이 있습니다. 센서나 인간 검사자를 통해 수행되든 상관없이. 그러나 이러한 비용은 일반적으로 다운타임 감소와 부품·기계 수명 연장에 따른 절감으로 상쇄됩니다.

센서가 사용되면 설치 관련 비용이 합산될 수 있으며, 센서가 정기적으로 파괴될 수 있는 적대적 운영 환경에서는 특히 그렇습니다. 일부 센서는 구현을 위해 제조업체가 기계를 수정하도록 요구할 수 있으며, 종종 보증을 무효화합니다. 또한 직원이 센서를 검사, 설치, 보정하도록 교육하는 데 비용이 들 수 있습니다.

부품이 필요할 때만 교체되므로 이 방법을 사용한 유지보수 조치 간 시간은 예측 불가능할 수 있습니다. 이는 예정된 다운타임을 훨씬 앞서 계획하기 어렵게 만듭니다.

상태 기반 유지보수는 부품 사용을 개선하면서 중요한 고장과 비계획 다운타임으로부터 기계를 크게 보호하지만, 작업자 교육과 애프터마켓 센서 사용이 비싸고 시간이 많이 들 수 있습니다. 특히 센서를 자주 교체해야 하는 경우. 일정 예측 불가능성도 기회 비용 증가로 이어질 수 있습니다. 이 시스템은 빈번한 부품 교체가 필요하고 쉽게 모니터링되며 수리가 간단한 기계에 구현하기 최적입니다. 제조업체에 더 광범위한 혜택을 위해서는 예측·처방 유지보수가 종종 현저히 더 효과적입니다.

예측 유지보수

예측 유지보수는 앞서 논의한 각 범주의 많은 혜택을 혼합해 이전 옵션들을 능가합니다. 이 시스템은 제조업체가 유지보수가 가장 필요할 가능성이 높은 시점을 예측하도록 돕고, 점점 더 정확하게 그렇게 합니다.

예측 유지보수란?

예측 유지보수는 인공지능, 머신러닝, IoT 디바이스 같은 기술을 활용해 고장 발생 시기를 예측해 제조업체가 사전에 계획하고 결과가 발생하기 전 부품을 교체할 수 있게 합니다. 예측 유지보수의 목표는 유지보수 빈도의 '골디락스 존(Goldilocks zone)'을 맞추는 것입니다. 너무 자주도, 너무 드물지도 않게. 이는 과잉 유지보수의 함정(과도한 부품·인건비, 낭비, 인적 오류 위험 증가)을 피합니다. 또한 중요 고장, 비계획 다운타임, 기계나 직원 손상 같은 과소 유지보수 관련 이슈도 방지합니다.

이를 위해 IoT 센서가 장착된 공장 기계에서 데이터를 수집한 후, 현재와 과거 데이터 모두를 기반으로 분석하며, 종종 머신러닝을 활용해 트렌드를 찾고 고장을 예측합니다.

MachineMetrics 예측 유지보수 솔루션

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예측 유지보수의 장단점

제조업체는 주어진 설비의 가장 가능성 높은 고장 기간을 알면 더 적은 예비 부품을 보유할 수 있습니다. 예측 유지보수 기법 사용자는 다운타임을 줄이면서 리소스 사용을 최적화해 두 마리 토끼를 모두 잡습니다.

상태 기반 유지보수와 유사하게, 이러한 목적으로 사용되는 일부 IoT 센서는 금속 파편, 윤활유, 부식성 물질 등이 있는 적대적 제조 환경을 견디지 못합니다. 센서 교체와 재보정은 비용이 많이 들 수 있으며, 특히 그 센서가 공장 기계의 보증을 무효화하는 경우 더욱 그렇습니다. 또한 센서 데이터를 모니터링하고 분석해 실행 가능한 인사이트를 만드는 데이터 전문가 고용에도 상당한 비용이 들 수 있습니다.

MachineMetrics는 이러한 모든 문제 등을 해결합니다. 우리의 데이터 모니터링 디바이스는 기계 보증을 그대로 유지하며, 민감한 보정이 필요 없으므로 가장 까다로운 제조 환경 요구사항도 견딥니다. 우리 디바이스는 기계 컴퓨터에서 데이터를 끌어와 암호화해 클라우드로 보냅니다. 사내 데이터 사이언티스트가 없으신가요? 문제없습니다, 우리가 대신 처리해 드립니다. 우리의 산업용 IoT 플랫폼은 유연하고 직관적이어서 디지털 전환 노력의 결과를 거의 즉시 볼 수 있습니다. 단 5일 만에 ROI 달성.

처방 유지보수 (RxM)

처방 유지보수(RxM)는 예측 유지보수를 한 단계 더 나아가 임박한 유지보수 이슈에 대한 가장 가치 있는 솔루션을 제공합니다. 처방 유지보수는 제조업체가 방대한 전문가 배열 없이 자신의 유지보수 니즈를 해결할 수 있게 합니다.

처방 유지보수란?

처방 유지보수는 예측 유지보수와 같은 기술(산업용 IoT와 머신러닝)을 활용하지만, 행동을 안내하기 위한 시나리오 시뮬레이션도 제공합니다. 예측 유지보수가 현재 진동 패턴과 그 패턴이 고장 앞섰다는 과거 데이터로 공구가 30분 내 고장날 것이라고 말한다면, 처방 유지보수는 지금 그 공구 부하를 30% 줄이면 공구 수명을 3시간 연장할 수 있다고 말합니다. 처방 유지보수는 시간과 공구 모두에서 가진 것에서 최대한의 가치를 얻기 위해 다음에 무엇을 해야 할지 알려줍니다.

성숙도 상태: 처방 유지보수

성숙한 유지보수 전략은 다변량 접근을 활용하고 예측·처방 유지보수 역량을 모두 결합할 수 있습니다. 이는 오늘날 가능한 절대적 최대 정확도로 단기, 중기, 장기 스케일에서 부품 고장 시기를 예측할 수 있게 합니다. 또한 공정 최적화로 공구와 부품에서 최대한의 수명을 뽑아내면서 비계획 다운타임을 높은 정밀도로 피할 수 있게 돕습니다. 처방 유지보수 솔루션은 인공지능을 사용해 기술자의 상황 인텔리전스와 지식 베이스를 보강함으로써 신속한 수리를 안내할 수 있습니다.

일부 처방·예측 유지보수 구현은 취약하고 비쌀 수 있지만, MachineMetrics는 광범위한 제조 환경을 견디고, 초당 10,000 포인트로 데이터를 수집하며, 이 정보를 최적화를 위해 대기 중인 데이터 전문가에게 보낼 수 있는 산업용 IoT 플랫폼을 제공합니다. 첨단 디지털 전환 전문가로서, 우리는 우리 프로세스를 단순화해 DIY 플랜으로 우리 공장에 발 한번 들이지 않고도 귀사의 기계에 IoT 디바이스를 설치할 수 있게 했습니다(보증 무효화 없이). (원하시면 기꺼이 도와드리러 갈 수도 있습니다.)

그러면 귀사는 완전히 성숙하고, 이해하기 쉽고, 사기를 북돋우고, 수익을 급증시키는 슈퍼 시스템으로 모든 유지보수와 제조 니즈를 해결하는 길에 들어섭니다. 오늘 연락해 우리가 무엇을 할 수 있는지 확인하세요.