예측 유지 관리란 무엇이며 왜 중요한가요?

오늘날의 시설은 데이터 연결, 통합 하드웨어 및 여러 자동화 시스템으로 인해 그 어느 때보다 복잡합니다. 오늘날의 현장 및 자산 관리 플랫폼에는 고급 장비 유지 관리 방법론을 사용할 수 있는 복잡한 데이터 분석 도구도 있습니다. 최근 몇 년 동안 모니터링 도구와 기술이 더욱 강력해짐에 따라 예측 유지 관리(PdM)에 대한 관심이 다시 높아졌습니다. PwC의 최근 설문 조사에 따르면 응답자의 95%는 PdM이 하나 이상의 주요 유지 관리 가치 동인을 개선했다고 보고했으며 60%는 장비 가동 시간이 확실히 개선되었다고 보고했습니다.

상태 기반 유지 관리라고도 하는 예측 유지 관리의 개념은 장비 문제가 발생하기 전에 이를 감지하는 방법으로 수십 년 동안 사용되어 왔습니다. 이 프레임워크는 실제 양적 데이터 세트를 나타내는 과거 및 실시간 측정을 사용합니다. 이 게시물에서 우리는 예측 유지 관리가 무엇을 포함하는지, 어떻게 구현하는지, 왜 많은 기업에서 중요한 자산 관리 솔루션인지 알아볼 것입니다. 예측 유지보수 프로그램은 예방 및 수정과 같은 다른 형태의 유지보수를 보완하여 운영 매개변수를 최적화하기 위한 대체 보기를 제공할 수 있습니다.

예측 유지보수의 핵심 구성요소

다른 형태의 장비 관리와 예측 유지 관리를 구별하는 핵심 기능 중 하나는 모니터링 하드웨어의 사용입니다. 시설 자산 관리 태그, LDAR 태그 및 스팀 트랩 태그 및 기타 자산 태그 또는 모니터링 도구와 같은 다양한 모니터링 구성 요소가 각 장비에 부착되고 EAM(Enterprise Asset Management) 또는 전산화된 유지 관리 시스템(CMMS). 이를 통해 사용자는 중요한 유지 관리 데이터를 보고 개별 구성 요소 및 주요 시스템의 성능을 모니터링할 수 있습니다.

모니터링은 연속(온라인), 주기적 또는 원격 하드웨어로 수행할 수 있습니다. 이 하드웨어를 장비에 연결하면 성능을 평가하고 예측하기 위해 다양한 매개변수를 측정할 수 있습니다. 가장 유용한 측정은 다음과 같습니다.

• 진동 분석
• 열화상
• 결함 검사
• 음향 모니터링
• 기름 분석
• 적외선 분석

이러한 데이터 입력의 품질은 매우 중요하며 이러한 구성 요소와 기본 장비의 성능을 정기적으로 검토하는 것이 중요합니다. 인공 지능(AI) 및 사물 인터넷(IoT) 장치와 같은 추가 기술은 데이터 수집 및 분석의 품질을 개선하는 데 자주 사용됩니다.

예측 유지보수 작동 방식

회사가 예측 유지 관리 방식을 채택하는 가장 좋은 방법은 공식 프로그램을 만드는 것입니다. 이를 통해 모든 관련 직원이 장비 결정이 얼마나 중요한지 쉽게 이해할 수 있습니다. 예측 유지 관리에는 지속적인 데이터 수집 및 분석이 필요하기 때문에 프로그램은 적절한 리소스와 예산 할당을 보장하는 데도 도움이 됩니다. 예측 유지보수 프로그램의 작동 방식을 설명하는 가장 쉬운 방법은 몇 가지 주요 단계를 검토하는 것입니다.

1. 장비 이력 및 요구 사항 검토
2. 데이터 캡처 및 원격 센서 구성
3. 주요 장비 매개변수 모니터링
4. 데이터 분석 및 예측 모델링 수행
5. 작업 주문 생성을 위한 설정 매개변수 정의
6. 측정항목 및 보고 최적화

전체 프로그램의 목표는 의사 결정을 개선하고 장비의 사용 수명을 연장하는 유지 관리 관리 프레임워크를 만드는 것입니다. 모든 형태의 유지보수와 마찬가지로 예측, 예방 및 수정 작업 간의 올바른 균형을 찾기 위해 주의 깊은 조치 계획이 필요합니다. 추세 분석은 절차 및 워크플로를 설계할 때 주의 깊게 이해해야 하는 예측 유지 관리의 중요한 기능입니다.

예측 유지보수 프로그램의 중요성

예측 유지 보수는 수리 비용이 많이 들고 복잡하거나 잠재적으로 치명적인 오류에 취약한 장비를 모니터링하는 데 특히 유용할 수 있습니다. 몇 가지 예는 항공기와 원자력 발전소입니다. 예측 유지 관리는 비용이 많이 드는 작업일 수 있으며 올바르게 실행하려면 고도로 전문화된 기술이 필요합니다. 이는 일부 회사의 경우 장벽이 될 수 있으므로 구현하기 전에 예측 유지 관리 프로그램에서 잠재적인 ROI를 신중하게 추정하는 것이 좋습니다.

적절하게 구현되면 예측 유지보수는 유지보수 시간을 줄이고 장비의 생산적인 작동 시간을 최대화할 수 있습니다. 또한 이러한 구성 요소의 작동 수명을 최대화하여 예비 부품 및 소모품과 관련된 비용을 절감할 수 있습니다. 회사는 공식적인 예측 유지 관리 프로그램을 진행하기 전에 철저한 요구 사항 평가 및 재정 예측을 수행해야 합니다.

클라우드 컴퓨팅, AI 및 IoT 장치를 사용하는 통합 하드웨어의 발전으로 인해 예측 유지 관리는 시설 엔지니어와 현장 관리자를 위한 강력한 도구가 되었습니다. 실시간으로 장비를 모니터링하고 데이터 기반 의사 결정을 내릴 수 있는 기능을 통해 이러한 관행을 올바른 상황에 적용하면 상당한 비용을 절감할 수 있습니다. 적절한 장비 유지 관리 및 자산 관리를 위해서는 다양한 형태의 유지 관리 및 제어 기술의 장단점이 균형을 이루는 포괄적인 접근 방식이 필요합니다.