예지보전: 인더스트리 4.0 시대의 신뢰성과 비용 절감 동력

실시간으로 유지보수 이슈를 식별하는 예지보전(Predictive Maintenance)은 기계와 차량 소유자가 고장이나 손상 발생 전에 비용 효율적인 유지보수를 수행하고 시기를 미리 결정할 수 있게 한다. 올바르게 활용하면 산업 자산의 수명을 연장하고 비용을 줄이며 가용성을 높일 수 있다.

스페인은 4,900km(3,050마일)가 넘는 고속 철도망을 보유해 세계 2위 규모다. 철도 운영사 렌페(Renfe)는 전국 모든 AVE(알타 벨로시닷) 고속열차의 정시 도착을 약속한다.

최근까지는 이런 서비스와 가용성을 위해 예기치 못한 고장과 유지보수 이슈에 대비해 상당수의 열차를 대기시켜야 했다.

하지만 이제 렌페는 실시간 모니터링, 예지보전, 온디맨드 부품 교체 덕분에 고속열차의 99% 이상을 상시 운행 상태로 유지하고 있다.

사진 제공: 렌페.

대부분의 열차를 제작하고 유지보수하는 지멘스(Siemens)는 수천 개의 센서, 에지 컴퓨팅, 실시간 분석을 조합해 잠재적 고장을 예측하고 유지보수나 부품 교체의 최적 시기를 결정한다. 시스템이나 부품에 유지보수가 필요하면 시스템이 필요한 다운타임을 스케줄링하고, 기술자와 교체 부품이 모두 준비돼 지연이 없도록 한다.

이 첨단 기술 덕분에 10분 이상 지연을 초래하는 기술적 고장이 평균 150만 킬로미터마다 한 번꼴로만 발생한다. 열차 가동률은 99.94%에 달한다.

또한 부품과 시스템이 필요할 때만 수리 또는 교체되므로 부품비와 인건비에서 상당한 절감 효과가 있다. 일부 요소는 설계된 운전 시간을 초과해 계속 사용 가능하다.

예지보전, 산업의 디지털화 이점 실현 돕다

예방보전은 정기 점검과 계획된 간격의 특정 부품 교체에 기반한다. 이는 많은 산업에서 효과적이었고 더 비싼 수리를 피하는 데 도움이 됐지만, 낭비 시스템을 만든다. 교체된 많은 부품이 여전히 정상 작동할 만큼 양호한 상태이기 때문이다.

예방보전과 달리 예지보전은 필요한 부품만 필요한 시기에 교체한다. 고장으로 이어질 기계 상태를 감지할 뿐 아니라, 고장 발생까지 남은 시간을 추정해 서비스 계획을 가능하게 한다.

이 개념이 이제 산업 자산에 적용되기 시작하고 있다. 인더스트리 4.0 진전의 가장 큰 과제 중 하나는 레거시 기계에 대한 막대한 투자다. 이제 많은 중장비 제조사들이 '렌탈' 모델을 검토 중인데, 자산을 운영자에게 리스하고 실제 기계 사용량에 따라 비용을 지불하게 한다. 유지보수와 예비 부품이 서비스에 포함된다.

실시간 모니터링과 예지보전을 활용해 제조사는 기술자 파견이나 부품 교체 지시가 필요한 시점을 판단할 수 있다. 이렇게 하면 자산 다운타임을 최소화하고 수년간 기계의 최적 성능을 보장할 수 있다.

예지보전, 자동차와 가전제품 등 소비자 제품으로 확대

전통적으로 차량은 주행 거리가 일정 수준에 도달하거나 마지막 점검 후 일정 시간이 지나면 예방 정비를 받는다. 어느 쪽이 먼저 오든 상관없이. 이 시스템은 수십 년간 자동차 제조사와 딜러들이 써온 방식이다.

오늘날 대부분의 전기차 가격에는 배터리가 포함되지 않는다. 배터리는 있지만 제조사로부터 리스하는 방식이다. 연료비 대신 많은 EV 소유자는 자동차 사용량에 기반한 월정액을 낸다. 배터리, 엔진, 충전 포트에 설치된 센서가 정보를 제조사에 전송한다. 배터리가 사용자 니즈에 맞는 합리적인 충전을 유지 못 하면 교체된다.

교체된 자동차 배터리는 보통 10년 이상 재생에너지용 전력 저장이나 그리드 밸런싱으로 제2의 삶을 산다. 그 후 분해돼 소재가 재조정돼 새 배터리나 다른 부품 제조에 재사용된다.

전동화로의 확실한 이동이 있지만, 오늘날 팔리는 대부분의 차는 여전히 내연기관이다. 자동차 제조사와 딜러들은 차량의 모든 중요 시스템을 지속적으로 모니터링해 유지보수를 최적화하는 방법을 찾고 있다. 연결된 센서와 온보드 분석을 사용하면 유지보수가 필요한 시점을 예측할 수 있다.

예를 들어 특정 조건에서 지속적인 제동이 필요해 패드와 브레이크액이 소모되면, 차량 서브시스템이 운전자에게 알리고 브레이크가 고장 나기 훨씬 전에 서비스를 예약한다.

차량 센서는 습도, 온도, 중량, 스트레스 등 환경 조건과 노면 상태, 기울기 등 다른 측정값도 측정할 수 있다. 그런 모든 데이터 포인트 수집은 차량이 운영된 환경 조건에 대한 완전한 정보를 제조사와 서비스 센터에 제공하며, 이는 고급 유지보수 니즈 평가 시 매우 귀중하다.

가전제품 제조사들도 같은 개념을 검토 중이다. 중장비 등 산업 자산과 달리 대부분의 가전제품은 5~10년 수명으로 설계된다. 소비자가 저렴한 제품을 원하고 고장 나면 새로 산다는 인식이 있기 때문이다.

예를 들어 세탁기 업체들이 소비자에게 기기를 임대해 꾸준한 수익을 올릴 수 있다면, 더 좋은 자재와 오래가는 부품을 쓰고 소형 센서 군단을 장착해 기계 건강을 지속적으로 모니터링할 것이다.

기계에 내장된 센서가 중요 부품의 임박한 고장을 감지하면, 기기가 유지보수 호출과 필요 부품, 기술자 방문을 스케줄링한다. 사용자는 더 이상 고장난 가전을 겪고 수리 기사를 기다리며 진단받고 나중에 부품 교체를 위해 다시 기다릴 필요가 없다.