유지보수 데이터 이해: 신뢰성 높은 자산 관리의 열쇠

유지보수 부서에 책임성을 원한다면, 먼저 가시성이 필요합니다. 하지만 많은 다른 부분이 관련되어 있고, 그중 많은 부분이 끊임없이 움직이기 때문에 유지보수 큰 그림을 구축하는 것은 어려울 수 있습니다.

바로 거기서 정확하고 신뢰할 수 있는 유지보수 데이터가 나옵니다.

유지보수 데이터란?

유지보수 데이터는 유지보수 팀과 공유하여 자산을 가동 상태로 유지하게 하는 데이터입니다. 또한 팀이 자산에 대해 수행한 작업과 그 작업의 결과(유지보수 지표, 핵심 성과 지표, 보고서 형태)에 대해 수집하는 데이터이기도 합니다.

유지보수 문서화와 유지보수 데이터의 차이는?

어떤 수준에서는 차이가 전혀 없습니다. 사실 철학적으로 "모든 게 데이터야. 모든 게 데이터야"라고 말할 수도 있습니다.

하지만 그 토끼 굴로 너무 깊이 빠지면 매트릭스가 다큐멘터리라고 주장하게 될지도 모릅니다. 그래서 유지보수 문서화와 유지보수 데이터 사이에 실용적인 선을 긋는 것이 도움이 됩니다.

유지보수 문서화는 기본적으로 정적입니다. 한번 생기면 잘 변하지 않습니다. 그래서 유지보수 문서화에는 다음이 포함될 수 있습니다.

• 정책
• 절차
• 체크리스트
• 매뉴얼
• 회로도
• 다이어그램
• PM 일정
• 보증서

유지보수 데이터는 대부분 '덜 정적'입니다. 항상 변해서가 아니라, 끊임없이 '성장'하기 때문입니다. 여기에는 다음이 있습니다.

• 작업 지시서
• 재고 수준
• 점검 결과
• 유지보수 지표
• KPI

사용하는 유지보수 전략에 따라 기계식 게이지 데이터부터 자산에 직접 장착된 센서 데이터까지 포함될 수 있습니다.

왜 유지보수 데이터가 중요한가?

조직 이론가 제프리 무어(Geoffrey Moore)의 데이터 중요성에 대한 훌륭한 인용구가 있습니다. "빅데이터 없이 당신은 고속도로 한복판의 사슴일 뿐이다." 하지만 유지보수 데이터가 있으면 어디에 있었는지, 지금 어디인지, 어디로 향하는지 압니다.

또 다른 큰 장점은, 좋은 데이터가 있으면 직감, 희망과 기도, 심지어 교육받은 추측에 의존하며 시간을 낭비하지 않아도 된다는 것입니다. 대신 정말 신뢰할 수 있는 실제 숫자가 있습니다.

데이터에 대한 또 다른 인용구: "데이터가 있으면 데이터를 보자. 의견만 있으면 내 의견대로 하자." 넷스케이프 전 CEO의 말로, 좋은 데이터가 어떻게 훌륭한 이퀄라이저인지 보여줍니다. 무엇이 수행되었고 다음에 무엇을 해야 하는지에 대해 논쟁하며 시간을 낭비하지 않게 해줍니다. 데이터는 "우린 항상 그렇게 해왔어"라는 관행의 늪에서 빠져나오는 완벽한 방법입니다.

그렇다면 어떻게 좋은 유지보수 데이터를 얻을 수 있는가?

수동 입력을 의존하고 모든 것을 종이나 스프레드시트에 보관하는 등 나쁜 데이터로 끝날 수 있는 모든 방법을 피하는 것으로 시작하세요. 그것들에서 벗어날 수 있다면 좋은 데이터를 얻을 수 있습니다.

하지만 왜 그 방법들이 좋은 데이터를 생산하는 데 그토록 유명하게 나쁠까요? 무엇이 그들을 그토록 믿을 수 없게 만들까요?

팀 누군가가 수동으로 데이터를 입력할 때마다, 오류를 추가할 실제 위험이 있습니다. 잠깐 한눈을 팔아 7을 1로 적는 건 순식간입니다. 첫 번째 기술자가 제대로 했다 해도, 다음 기술자가 안 그럴 수도 있습니다. 1과 7은 정말 비슷하게 생겼습니다.

모든 올바른 데이터를 완벽하게 얻어도, 종이 기록은 공유하고 추적하기 어렵습니다. 새 작업 지시서를 기술자에게 주려면, 그들을 찾아 종이를 직접 손에 쥐여줘야 하는 '인계' 과정이 필요합니다. 종이를 잃거나 손상하지 않으면, 작업 지시서를 마친 후 돌려받을 수도 있습니다.

스프레드시트의 경우, 많은 새 데이터를 쉽게 만들 수 있지만, 그게 역효과를 냅니다. 그 파일 복사본들을 연결하는 게 아무것도 없으므로, 어느 것이 최신인지, 어느 것이 가장 최신 데이터를 가졌는지 알 방법이 없습니다.

CMMS가 좋은 데이터를 확보하고 더 나은 유지보수로 활용하도록 어떻게 돕는가?

구식 방법으로는 좋은 데이터를 수집하고, 안전하게 지키고, 쉽게 공유하고, 모두가 최신 버전을 가지게 하는 데 항상 문제가 있을 것입니다.

좋은 전산화 유지보수 관리 소프트웨어(CMMS) 솔루션은 모든 데이터를 안전하고, 안전하게, 접근 가능하게 보관할 수 있는 중앙 데이터베이스를 가지므로 그 모든 문제를 피하게 해줍니다.

수집 자동화

CMMS를 설정하면 데이터 입력이 훨씬 쉬워져 훨씬 더 신뢰할 수 있게 됩니다. 모든 것을 적는 대신, 소프트웨어를 사용하여 유지보수 요청 검토부터 작업 지시서 생성, 우선순위 지정, 배정, 추적까지 모든 것을 할 수 있습니다. 모든 게 한곳에 있으므로, 오류를 추가할 가능성이 가장 높은 단계인 것들을 계속 베껴 쓸 필요가 없습니다.

기술자들에게 소프트웨어는 현장에서 실시간으로 작업 지시서를 업데이트하는 것을 훨씬 쉽게 만듭니다. 유지보수 사무실로 돌아와서 자신이 한 일을 기억해 적는 대신, 기술자들은 CMMS 모바일 앱으로 즉시 업데이트를 입력할 수 있습니다. 이미 데이터 필드와 드롭다운 메뉴가 있으므로, 어떤 데이터를 포함해야 할지 정확히 볼 수 있습니다.

분석 자동화

좋은 유지보수 데이터를 가지면 일하게 할 수 있습니다. CMMS를 사용하여 그 모든 원시 데이터를 운영에 대한 실행 가능한 통찰로 분석할 수 있습니다. 이제 알게 됩니다.

• 어떤 자산이 유지보수에 가장 많은 비용이 드는지
• 온디맨드 vs 예방에 얼마나 쓰는지
• 핵심 자산 수리에 보통 얼마나 걸리는지
• 재고 비용이 오르거나 내리는 이유
• 어떤 PM이 미세 조정이나 새 일정이 필요한지

이것은 단지 시작일 뿐입니다. 중요한 유지보수 지표와 핵심 성과 지표(KPI)를 추적함으로써, 마침내 원하는 책임성을 강제하는 데 필요한 가시성을 얻을 수 있습니다.

다음 단계

Hippo는 유지보수 관련 모든 질문에 답변하는 것부터 라이브 소프트웨어 데모 예약까지, 귀사에게 가장 적합한 솔루션을 찾는 것을 돕기 위해 여기 있습니다.

요약

"데이터가 왕이다"는 말이 사실이지만, 모든 데이터가 같은 것은 아닙니다. 유지보수 문서화는 더 정적이며, 매뉴얼, 템플릿, 보증서, 이미지, 회로도를 포함합니다. 유지보수 데이터는 덜 정적인데, 주로 끊임없이 성장하기 때문입니다. 여기에는 작업 지시서와 센서 데이터를 포함할 수 있습니다. 좋은 데이터를 가지면 유지보수 운영을 어떻게 운영하고 개선할지에 대해 더 나은 결정을 내릴 수 있습니다. 어디에 있었고 지금 어디인지 알면, 어디로 가고 싶은지 더 쉽고 더 잘 결정할 수 있습니다. 하지만 구식 수동 방법을 쓰면 좋은 데이터를 얻기 어렵습니다. 잘못된 데이터가 추가되거나 좋은 데이터가 잃어버릴 곳이 너무 많습니다. 최신 CMMS 소프트웨어는 모든 데이터를 한 중앙 데이터베이스에 보관하게 하여 생활을 훨씬 쉽게 만듭니다. 거기서 소프트웨어는 그 원시 데이터를 운영에 대한 통찰로 바꾸는 것을 돕습니다.