머신 가용성 마스터하기: 계산 공식과 향상 전략

장비를 효율적으로 운영하려면 가동 시간, 운전 시간, 완전 생산 시간 등 수많은 요소 간의 역동적인 균형을 관리해야 합니다. 이를 제대로 맞추면 완제품을 최저 비용과 최고 효율로 생산할 수 있습니다. 잘못하면 예기치 않은 다운타임, 비계획적 유지보수, 높은 고장률로 플랜트 성능이 저하됩니다.

이 모든 변수는 머신 가용성의 일부입니다. 모든 생산 환경에서 완전 생산 시간을 확보하기 위해 가용성을 높이는 것은 성공의 필수 조건입니다.

머신 가용성이란?

머신 가용성, 또는 업타임(Uptime)은 머신이 실제로 가동된 시간 대비 예정된 가동 시간의 비율입니다. 가용성은 머신이 가동 중인 시간의 백분율입니다.

예정 시간은 가용 용량 파악, 적정량의 원자재 보유, 가동에 필요한 인력과 수주 확보를 기반으로 합니다.

이 예정 시간 동안 다운타임으로 머신이 느려지거나 멈출 수 있습니다. 총 다운타임에는 예방 정비, 체인지오버, 기타 통제된 알려진 변수가 포함됩니다. 비계획 다운타임은 고장, 품질 불량, 잼, 기타 예측하지 못한 정지를 의미합니다.

다운타임 이벤트 발생 시 머신의 MachineMetrics 태블릿이 작업자에게 다운타임 이벤트 분류를 요청합니다.

예를 들어, 머신이 8시간 가동 예정인데 실제로는 6시간만 가동되었다면 해당 머신의 가용성 점수는 75%입니다.

모든 제조 작업은 다운타임의 지속 시간과 이유를 고려해 가용성과 다운타임을 측정해야 합니다. 하지만 수작업으로 추적하면 매우 부정확하고 심각하게 지연되며 실행 가능성이 훨씬 낮아집니다.

머신 가용성의 기능

머신 가용성은 제조업의 기본적이지만 중요한 KPI입니다. 다운타임의 시간, 지속 기간, 이유를 측정함으로써 가용성은 '앵커(기준점)'로 사용됩니다. 가용성, 특정 장비의 활용도, 가동하거나 가동하지 않는 이유를 이해하면 다른 KPI를 종합해 머신 또는 플랜트 수준에서 공정을 최적화할 수 있습니다.

다운타임 데이터가 수집되면 최대 시간, 실제 시간, 고장률, 계획 생산 시간 같은 변수가 장비의 전반적인 비즈니스 목표 대비 성과와 직원 및 관리자의 의사결정에 직접적인 영향을 미칠 수 있습니다.

머신 가용성은 전체 설비 효율(OEE)을 결정하는 세 가지 KPI 중 하나입니다. 다른 두 가지는 성능과 품질로, 아래에서 다루겠습니다. 각 KPI는 고유한 공식을 가지며 제조업체가 운영 효율성을 이해하고 최적화가 필요한 공정을 식별하는 데 도움을 줍니다.

머신 가용성 계산 공식

머신 가용성은 다음과 같이 계산됩니다:

가용성 = 운전 시간 / 계획 생산 시간

예를 들어, 12시간 근무 중 머신이 8시간 가동되고 4시간 다운타임이 발생했다면, 해당 머신의 가용성은 66.6%입니다.

전통적인 방식으로 설비 가용성을 계산할 때의 문제점은 각 인스턴스를 기록해야 한다는 것입니다. 여기에는 다운타임, 이유, 실제 지속 시간이 포함됩니다. 이 프로세스는 작업자, 기술자, 관리자가 각 요소를 정확히 기록한다고 가정합니다.

그러나 실제 적용에서는 빈도가 잘못 기록되고 이유는 작업자 주관에 따라 달라집니다. 실시간 머신 데이터와 분석이 가용성을 결정하는 더 정확한 방법입니다.

가용성과 전체 설비 효율(OEE)의 관계

전체 설비 효율(OEE)은 제조 장비의 전반적인 효율성을 측정하는 지표입니다. 공장 내 머신 그룹이나 전체 멀티 팩토리 엔터프라이즈 전반에도 측정할 수 있습니다. OEE는 생산성이 시간이 지남에 따라 어떻게 개선되는지 판단하는 데 사용됩니다.

OEE 점수는 가용성, 품질, 성능의 세 가지 요소로 구성됩니다. 품질과 성능도 공식 기반으로 다음과 같이 계산됩니다:

성능 = (이상 사이클 타임 × 총 생산 수량) / 운전 시간

그리고

품질 = 양품 수량 / 총 생산 수량

OEE는 스프레드시트를 사용해 수동으로 계산하거나 MachineMetrics 같은 머신 데이터 플랫폼을 사용해 이 정보를 자율적으로 수집하고 리포팅할 수 있습니다. 데이터 수집이 정확할수록 통찰의 가치는 높아집니다. 하지만 수동 및 사일로화된 데이터 수집은 단일 플랫폼의 팩토리 모니터링 소프트웨어가 제공하는 심층 분석의 가치를 결여합니다.

가용성은 자동화의 필요성을 보여주는 훌륭한 예입니다. 가용성 공식에만 필요한 요소들을 고려해 보세요. "가용성 = 운전 시간 / 계획 생산 시간" 공식을 사용하면 작업자, 기술자, 관리자는 비계획 정지의 이유와 지속 시간을 완전히 기록해야 합니다.

데이터 수작업 수집이 정확하더라도 인간의 분석은 종종 편향되고 파편적이며, 비계획 정비의 트렌드와 원인이 관찰자에게 명확하지 않을 수 있습니다. 가용성은 다른 지표 계산의 앵커로서 OEE와 연결되어 있으며, 직원이 가용성을 정확히 측정할 수 없다면 품질과 성능 계산도 틀리게 됩니다.

머신 가용성과 머신 신뢰성의 차이

머신 가용성을 머신 신뢰성과 혼동해서는 안 됩니다. 둘 다 가용성 개선을 위한 실행 가능한 전략을 결정하는 데 도움이 되는 가치 있는 지표지만, 차이가 있습니다.

머신의 신뢰성 점수가 가용성 점수보다 낮은 것은 드문 일이 아닙니다. 함께 고려하면 중요한 역할을 하며, 여러 지표가 공정 개선을 주도하는 또 다른 방식입니다. 하지만 OEE 계산에는 가용성만 사용됩니다.

머신 가용성을 높이는 방법은?

머신 가용성은 업타임에 관한 것입니다. 이를 높이려면 모범 사례, 문화 변화, 소프트웨어를 광범위하게 적용해야 합니다. 비계획 다운타임이 높으면 기업은 가용성 손실을 겪습니다. 마찬가지로 계획 다운타임이 비효율적이면 설비 가용성은 낮아집니다.

전반적인 가용성을 높이는 몇 가지 방법은 다음과 같습니다:

문화

많은 작업장이 실제보다 OEE가 훨씬 높다고 믿습니다. 동일한 시스템, SOP, 수동 측정 도구로 운영해 왔기 때문에 관리자가 20% 이상 오차를 내는 것은 흔한 일입니다. 머신 가용성 향상은 문화 변화에서 시작됩니다. 이는 관리자가 생산 가용 시간을 이해하고 시스템을 어떻게 개선해 OEE를 높일지 원해야 함을 의미합니다. 이 변화는 보통 경쟁 압력, 비용, 시장 변동성 등 요인에 의해 탑다운으로 이뤄집니다.

유지보수

다운타임의 상당 부분은 유지보수 이벤트와 관련됩니다. 장비 수리, 스핀들 수리, 공구 파손, 교육 등 비계획적인 경우가 많습니다. 하지만 부품 스테이징 비효율, 문서화된 절차, 공구 정리 등 요인으로 수리가 필요한 것보다 더 오래 걸리는 계획 다운타임에도 반영될 수 있습니다.

과도한 유지보수로 인한 불필요한 다운타임 이벤트를 줄이기 위해 제조업체는 장비 데이터를 수집해 머신의 성능과 상태를 더 잘 이해할 수 있습니다. 하지만 이를 수동으로 수행하는 것은 시간만 많이 걸릴 뿐 아니라 지연되고 부정확한 데이터를 초래합니다.

머신 데이터 플랫폼을 사용하면 데이터 수집과 표준화를 자동화할 수 있습니다. 이렇게 하면 유지보수 팀이 장비의 성능과 상태를 파악하고, 머신 상태 데이터를 사용해 다운타임 발생 빈도와 그 이유를 이해할 수 있습니다.

이러한 가치 있는 통찰은 유지보수 전략 최적화에 활용될 수 있습니다. 상태 기반 접근 방식 배치, 다운타임 발생 시 CMMS에 작업 명령 자동 생성, 임박한 장비 고장 예측 등이 가능합니다.

공정 최적화

많은 다운타임 발생은 비효율적인 SOP와 관련됩니다. WIP 및 스테이징 문제로 인한 대기 시간 등이 그 예입니다. 또는 최적이지 않은 재고 관리 관행이 시간을 소모할 수 있습니다. 이러한 원인으로 인한 대기 시간이 길어지면 가용성은 감소합니다.

교육도 과도한 다운타임의 원인이 될 수 있습니다. 한 작업자가 잼을 해제하고 머신을 재시작하는 데 다른 교대조 작업자보다 14% 더 오래 걸린다면, 올바른 절차 표준화로 이 시간을 맞출 수 있습니다. 정확한 데이터 수집과 분석으로 관리자는 머신별, 교대별로 이러한 문제를 식별해 더 나은 SOP를 개발하거나 재교육을 제공할 수 있습니다.

문화 변화와 유지보수 관행 개선에 대한 의지와 더불어, 데이터 중심의 포괄적인 공정 개선 프로그램은 문제를 식별하는 데 도움이 됩니다. 재고 관리, 스테이징, WIP, 교육 이슈에 대한 공정 최적화는 머신 가용성에 직접적인 영향을 미칩니다.

IIoT 플랫폼

위 각 항목을 구현해 머신 가용성을 개선할 수 있지만, 소프트웨어를 사용하면 이 모든 것을 더 효과적으로 달성할 수 있습니다. 실시간 머신 모니터링으로 공장은 수동 또는 파편화된 데이터 수집에 내재된 노력과 실수를 없앨 수 있습니다.

MachineMetrics 같은 최고 수준의 엣지 디바이스를 사용하면 데이터를 수집, 구조화, 정제하고 클라우드 기반 분석 엔진으로 전송할 수 있습니다. 리포트를 작성하고 데이터를 수동으로 입력할 필요 없이 말입니다. 클립보드를 버리고 작업자는 풍부한 시각화로 데이터를 맥락화하고 실행 가능한 통찰을 얻습니다.

실시간 머신 상태와 성능 분석은 계획 및 비계획 다운타임 감소에 도움이 됩니다. 데이터는 조건 기반 유지보수로 유지보수 프로그램을 강화해 비용을 낮추고 설비 수명을 연장하는 데 사용될 수 있습니다.

IIoT 실시간 머신 모니터링은 머신이 생성하는 주파수까지 분석해 고장을 예측하고 체인지오버 같은 최적의 시간대에 수리할 수 있습니다. 또한 가장 중요한 문제에 초점을 맞춘 강력한 리포팅 기능도 제공합니다.

이러한 통찰에 접근해 관리자와 임원은 진정한 OEE를 빠르게 이해하고 편향되지 않은 완전한 데이터를 다루는 공정 개선 절차를 제정할 수 있습니다.

실시간 데이터는 수동 공정 개선의 반복적 특성을 줄이고, 작업자와 기술자가 수동 데이터 수집과 오류 가능성이 있는 분석에 신경 쓰지 않고 장비 가동에 집중할 수 있게 합니다.

MachineMetrics로 머신 가용성 개선하기

MachineMetrics는 장비 데이터를 자율적으로 수집하고 표준화하는 머신 데이터 플랫폼입니다. 플러그 앤 플레이 솔루션으로 장비를 즉시 연결하고 팀에 실행 가능한 통찰을 제공할 수 있습니다.

대시보드를 활용해 장비가 부품 생산 목표에 뒤처지는 시점을 확인하고, 알림으로 유지보수 팀에 다운타임 이벤트를 통보하며, 사이클 타임, 계획 다운타임, 기타 KPI에 대한 정확한 벤치마크를 개발하세요.

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