제조에서 예측 유지보수의 5가지 중요한 이점

일반적으로 인정되는 유지 관리에는 사후 대응, 예방 및 예측의 세 가지 형태가 있습니다. 가장 간단한 형태의 기계 유지보수는 사후 프로세스입니다. 기계가 고장나면 작업에서 제거되고 수리된 다음 가능한 한 빨리 서비스에 복귀합니다. 이 방법은 생산 및 기계 활용도를 극대화하는 것처럼 보이지만 여러 가지 단점이 있습니다. 즉, 중요한 자산이나 기계 부품에 장애가 발생하면 비용이 많이 드는 가동 중지 시간과 높은 수리 비용이 발생할 수 있습니다.

장기간의 가동 중지 시간을 피하기 위해 제조업체는 고장 위험을 줄이기 위해 장비가 정상적으로 작동하는 동안 일상적인 유지 관리 작업을 수행하는 예방 유지 관리 방식으로 전환했습니다.

예방적 유지보수의 전제는 부품의 수명이 조금 남아 있더라도 부품을 교체해야 하는 시기를 결정하는 이론적인 자산 고장률입니다. 그러나 제조업체는 자산 사용량과 제조업체가 항상 보유하고 있는 교체 부품 재고를 기반으로 정기 유지 관리를 예약하여 미사용 수명을 최소화할 수 있습니다. 다운타임 및 중요한 부품 고장과 관련된 비용 손실이 효과적으로 완화되기 때문에 예방적 유지보수는 장기적으로 사후적 유지보수보다 일반적으로 비용 효율적입니다. 궁극적으로 예방적 유지보수는 기계의 수명 주기를 연장하고 가동 시간을 늘릴 수 있습니다.

예방적 유지보수는 시간과 비용을 절약하는 반면, 부품이 손상되기 전에 교체된다고 가정합니다. 즉, 일부 잔여 수명이 있음을 의미합니다. 이러한 이유로 기술을 활용하여 장애 및 고장이 발생하기 전에 미리 예측하고 방지하는 예측 유지 관리라는 세 번째 방법이 개발되었습니다.

예측 유지보수 개요

예측 유지 관리는 사물 인터넷(IoT) 장치에서 수집한 센서 데이터를 사용하여 데이터를 모니터링하고 문제나 고장을 일으키기 전에 잠재적인 결함이나 오류를 감지합니다. 예를 들어, 센서 데이터를 처리하여 오일 점도 및 기계 진동을 분석하거나 열화상을 분석하여 마모된 구성 요소와 관련된 국소 핫스팟을 찾을 수 있습니다.

실시간으로 자산 성능을 모니터링함으로써 예측 유지보수는 필요한 수리 및 유지보수의 빈도를 줄여 사후 유지보수의 필요성을 제거하는 동시에 불필요하거나 과도한 예방 유지보수로 인한 비용을 방지합니다.

적절하게 구현되면 예측 유지 관리는 가동 중지 시간, 서비스 시간, 추가 부품 및 소모품 구입과 관련된 비용을 최소화하여 회사의 수익을 보호할 수 있습니다. 한 연구에 따르면 평균적으로 강력한 예측 유지보수 관행을 갖춘 공장은 유지보수 비용을 12% 줄이고 가동 시간을 9% 늘리며 노후 자산의 수명을 20% 연장할 수 있습니다. 또한 예측 유지 관리는 종종 환경을 보호합니다. 효과적으로 실행하면 환경, 건강, 품질 및 안전 위험을 14%까지 줄일 수 있습니다.

특정 자산 모니터링 기술 및 장치는 비용이 많이 들거나 제대로 작동하려면 전문 교육이 필요할 수 있지만 예측 유지 관리 및 기계 학습을 IoT 지원 유지 관리 도구와 함께 사용하여 효율성을 높일 수도 있습니다.

예측 유지보수 모범 사례

예측 유지 관리 모델의 성공 여부는 접근 방식, 실행 및 기대치를 포함한 몇 가지 요소에 따라 달라집니다. 다음은 올바른 작업을 위한 5가지 지침입니다.

1. 업무상 중요한 기계의 우선 순위 지정

제조업체는 먼저 비즈니스 운영에 절대적으로 필요한 기계를 식별하고 이러한 자산의 유지 관리가 우선 순위인지 확인해야 합니다. 제조업체는 고장이 났을 때 가장 큰 혼란을 야기할 수 있는 기계와 프로세스에 집중함으로써 비용을 보호하면서 중단 없이 운영할 수 있도록 보장합니다.

2. 실시간 데이터 수집 사용

제조업체는 IoT가 제공하는 다양한 기능을 활용해야 합니다. IoT 센서는 실시간 데이터를 수집하여 유지보수 기록 및 개별 기계 기록 아카이브를 생성하여 시간 경과에 따른 성능을 추적할 수 있습니다.

IoT 센서는 수동으로 달성할 수 있는 것보다 훨씬 더 빠른 속도와 정확도로 다양한 기계 조건에 대한 통찰력을 제공합니다. 여기에는 출력 품질 및 전력 사용량과 같은 조건이 포함되며 자산의 일반적인 마모에 대한 관찰까지 확장될 수 있습니다.

3. 시기 적절한 데이터 분석 수행

데이터 분석을 통해 유지 관리 담당자는 각 자산이 전체 출력, 성능 및 가동 시간에 개별적으로 기여하는 방식을 이해할 수 있습니다. 이 데이터는 자산이 실패하기 전에 식별 및 수리 또는 교체하거나 성능이 허용된 허용 오차를 벗어나기 전에 기계 출력을 수정하는 데 사용할 수 있습니다. 상식적으로 보일 수 있지만 정기적인 데이터 수집 및 분석 관행을 유지하는 것은 예상치 못한 장비 고장 및 비용이 많이 드는 가동 중지 시간의 가능성을 방지하는 열쇠입니다.

4. 데이터 기반 의사 결정

데이터 분석을 기반으로 유지보수 담당자는 기계 고장이나 고장을 방지하기 위해 필요한 조치를 취할 수 있습니다. 그러나 이러한 작업의 결과를 모니터링하는 것도 중요합니다. 서비스를 받은 자산이 계속해서 실적이 저조하면 추가 문제가 있음을 나타낼 수 있습니다.

또한 예측 유지 관리 프로그램의 비용 효율성과 ROI를 입증하는 데 사용할 수 있으므로 이러한 사례의 성공을 문서화하는 것이 좋습니다.

5. 지속적인 지원 제공

예측 유지 관리 프로그램이 효과를 유지하려면 지속적인 지원이 필요합니다. 회사가 확장됨에 따라 예측 유지 관리 접근 방식은 비즈니스의 운영 요구 사항을 계속 지원하기 위해 그에 따라 조정되어야 합니다. 이는 모니터링 기능 확장, 교육 이니셔티브 강화 또는 기계 성능을 평가할 때 습도 및 온도와 같은 요소를 고려하기 위한 유지보수 접근 방식 개선의 형태로 올 수 있습니다. 성공적인 예측 유지 관리 프로그램은 역동적이고 적응력이 높기 때문에 비즈니스 요구 사항을 가장 효과적으로 충족할 수 있습니다.

유지 관리 수명 주기 간소화

예측 유지 보수의 가치를 과장하기는 어렵습니다. 예측 분석 및 IoT의 속도와 유연성을 사용하여 제조업체는 실시간 기계 성능 데이터를 활용하여 잠재적인 오류, 가동 중지 시간 및 비용 손실을 예방할 수 있습니다. 이 프로세스는 비즈니스의 수익을 강화하고 환경 보호 및 안전 개선, 필수 부품 및 기계의 수명 연장 등 다양한 이점을 제공합니다.

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