고장 코드 관리로 시설 신뢰성 강화

귀사의 시설에 대해 다음 질문에 얼마나 정확하게 답할 수 있습니까?

• 지난 6개월 동안 가장 만성적인(저비용, 고빈도) 고장을 겪은 장비는 무엇입니까?
• 지난 2년 동안 예정된 예방 유지보수(PM) 사이에 가장 많은 고장이 발생한 장비 유형은 무엇입니까?

이 질문에 답할 수 없고 정보를 빠르고 쉽게 찾는 방법을 모른다면 고장 코드 구현을 고려해야 합니다.

고장 코드 이해

고장 코드는 부분적 및 전체 고장을 구성하여 데이터 마이닝을 용이하게 하기 위해 미리 결정된 일관된 범주입니다. 이것이 실제로 의미하는 바를 이해하기 위해 고장 코드가 없는 유지보수 시스템을 먼저 살펴볼 수 있습니다.

모든 작업 지시는 문제에 대한 반응이지만, 이러한 문제가 설명되는 방식에는 종종 일관성이 없습니다. 다른 사람들이 다르게 설명하기 때문에 이유를 쉽게 알 수 있습니다. 그리고 이것이 인간의 본성이기 때문에 이로 인한 혼란은 전통적인 종이-연필 또는 스프레드시트 시스템에서 더 정교한 CMMS로 전환할 때도 따를 수 있습니다.

제대로 작동해야 하는 전기 모터 유형이 진동한다고 가정해 보세요. 첫 번째 작업 지시는 문제를 "과도한 진동"으로 설명할 수 있지만, 일주일 후 문제가 재발하면 다음 작업 지시는 "예기치 않은 흔들림"을 언급합니다. 그리고 한 달 후 세 번째는 "원치 않는 흔들림"을 사용합니다. 여기에 추세가 있지만, 각 기술자가 동일한 문제를 다른 표현으로 설명하기 때문에 세 작업 지시가 눈앞에 펼쳐지지 않는 한 쉽게 볼 수 없습니다.

고장 코드 없이 추세를 볼 수 있을까요? 물론입니다. 하지만 이를 발견하려면 모든 작업 지시를 손으로(스프레드시트나 작업 지시 관리 소프트웨어를 사용하는 경우 클릭별로) 꼼꼼히 검토하여 유사한 소리의 고장에 대한 자체 교차 참조 목록을 만들어야 합니다. 이제 고장 코드가 있는 유지보수 시스템은 어떨까요? 여기서는 문제를 일관되게 문서화할 수 있습니다. 모두가 동일한 제한된 고장 코드 목록에서 작업하기 때문에 모두가 동일한 설명을 사용합니다.

데이터가 균일하므로 이를 진정으로 유용한 것으로 구성하는 것이 훨씬 쉽습니다. 사실 많은 CMMS 소프트웨어 및 EAM 소프트웨어 패키지는 몇 번의 클릭만으로 데이터 마이닝 보고서를 생성할 수 있습니다.

충분한 데이터 보장

가장 일반적인 문제에 대해 고장 코드를 구현하는 것은 좋은 시작이지만, 거기서 멈추면 가능한 모든 혜택을 얻지 못할 것입니다. 적은 수의 유지보수 고장 코드를 사용하면 유지보수 환경의 표면적인 지도만 얻게 됩니다. 그 이유는 다음과 같습니다.

고장 코드 수가 적을수록 각 코드가 나타내는 고장 범주가 더 넓습니다. 범주가 너무 넓어지면 실제로 서로 다른 고장이 모두 동일한 광범위한 설명과 일치하기 때문에 함께 묶입니다. 더 많은 코드를 사용하면 각 범주를 좁힐 수 있고, 이는 유형별로 고장을 더 세밀하게 분리할 수 있게 합니다. 부서가 유용한 데이터를 수집하도록 보장하기 위해 많은 코드 라이브러리는 상당히 광범위합니다. 광범위한 고장 코드 스펙트럼 위에 두 가지 추가 코드 유형이 포함됩니다. 각 코드를 이해하는 빠른 방법은 그들이 답을 찾는 데 도움이 되는 질문을 생각하는 것입니다.

고장 코드

• 증상은 무엇인가?
• 문제가 무엇으로 보이는가?

원인 코드

• 어떤 문제가 고장을 초래했는가?
• 고장의 근본 원인은 무엇인가?

조치 코드

• 어떻게 고쳤는가?

고장 코드 '골디락스' 찾기

너무 적은 코드만 있으면 부서가 리소스를 어떻게 사용하는지에 대한 표면적 이해만 남는다는 것을 알고 있습니다. 하지만 너무 많은 코드도 문제를 일으킵니다. 기술자가 펌프가 제대로 순환하지 않는 것을 발견한다고 상상해 보세요. 장비 유지보수 소프트웨어에서 작업 지시를 작성하기 위해 열면 수백 개의 고장 코드로 가득 찬 드롭다운 메뉴에 직면합니다.

그들은 현재 문제를 어렴풋이 설명하는 첫 번째 것을 선택하거나, 마지막 옵션인 "기타"로 빠르게 스크롤할 것입니다. 그들을 비난할 수 없습니다. 그들이 정말로 하고 싶은 것은 그 펌프를 고치는 것이기 때문입니다. 코드가 너무 많으면 기술자가 압도감을 느끼고 데이터 품질이 떨어집니다. 곧 "쓰레기 입력, 쓰레기 출력"이라는 오래된 격언에 부딪히게 됩니다.

마법의 숫자가 있을까요? 있을 가능성이 높지만, 유지보수 부서가 코드 수와 CMMS 또는 시설 관리 소프트웨어에서 어떻게 제시되는지에 대해 약간의 실험을 해야 찾을 수 있습니다. 예를 들어 자산 유형에 따라 코드를 나눌 수 있습니다. 위 예시처럼 기술자가 펌프 작업을 하는 경우 해당 자산 유형과 구체적으로 관련된 코드 하위 집합만 드롭다운 메뉴에 나타납니다.

데이터 깊이 파고들기

게시물 시작 부분의 질문을 기억하십니까? 이 시점에서 고장 코드가 그것들을 빠르고 쉽게 답하는 데 도움이 될 것이라는 것은 분명합니다. 그 질문들을 한 번 더 살펴보고 답을 아는 것이 어떻게 시간, 돈, 좌절을 절약하는지 생각해 보겠습니다.

지난 6개월 동안 가장 만성적인(저비용, 고빈도) 고장을 겪은 장비는 무엇입니까?

이제 어떤 장비가 고장에 가장 취약한지 알았으니 원인 코드를 파고들어 왜 그렇게 많은 문제를 일으키는지 알아낼 수 있습니다. 현재 운영자에게 추가 교육이 필요할 수 있습니다. 또는 조치 코드를 살펴보고 동일한 고장이 두 가지 다른 방식으로 고쳐지고 있으며 그 중 하나만 지속되는 경향이 있음을 알 수 있습니다.

첫 번째 질문에 대한 답을 파고드는 것은 만성 고장 수정이 비용 절감에 중요하기 때문입니다. 찰스 라티노는 신뢰성 센터 회장이었을 때 미국 산업에서 만성 고장을 제거하면 유지보수 비용을 40%에서 60%까지 줄일 수 있다고 유명하게 추정했습니다.

지난 3년 동안 예방 유지보수(PM) 사이에 가장 많은 고장이 발생한 장비 유형은 무엇입니까?

데이터를 보면 예방 유지보수 소프트웨어에서 PM 일정을 조정해야 할 수 있습니다. 예를 들어 가장 흔한 고장이 부품 고착으로 인한 경우 더 자주 윤활할 수 있습니다.

첫 걸음 떼기

자체 기본 고장 코드 시스템을 구현하여 작게 시작하고, 부서의 특정 요구에 맞춰 더 광범위한 시스템으로 꾸준히 구축하는 것이 가능합니다. 기성 코드 라이브러리도 이용 가능합니다. 코드가 어디에서 왔든 가장 중요한 것은 데이터를 수집하고 조사하는 데 가치가 있다는 것을 믿는 것입니다. 부서 전체의 노력이 필요하지만 시간, 돈, 좌절감에서 부서 전체의 절감을 제공할 수 있습니다.