제조업에서 예지보전의 5가지 핵심 이점

일반적으로 인정되는 세 가지 유지보수 형태가 있습니다: 사후 보전(reactive), 예방 보전(preventative), 예지 보전(predictive). 기계 유지보수의 가장 단순한 형태는 사후 보전 프로세스입니다. 기계가 고장 나면 작업에서 제거하고 수리한 뒤 가능한 한 빨리 서비스에 복귀시킵니다. 이 방법은 겉보기에는 생산과 기계 가동률을 극대화하는 것처럼 보이지만, 여러 단점이 있습니다. 특히 중요한 자산이나 기계 부품이 고장 나면 비용이 많이 드는 다운타임과 높은 수리 비용이 발생할 수 있습니다.

장기 다운타임을 피하기 위해 제조업체는 예방 보전 관행으로 눈을 돌렸습니다. 이는 장비가 여전히 정상적으로 작동하는 동안 일상적인 유지보수 작업을 수행하여 고장 위험을 줄이는 것을 포함합니다.

예방 보전의 전제는 이론적 자산 고장률로, 부품에 수명이 남아 있더라도 언제 교체해야 하는지 결정합니다. 그러나 제조업체는 자산 사용량과 제조업체가 항상 보유하고 있는 교체 부품 재고를 기반으로 정기적인 유지보수를 스케줄링하여 미사용 수명을 최소화할 수 있습니다. 예방 보전은 일반적으로 다운타임 및 크리티컬 부품 고장과 관련된 비용 손실이 효과적으로 완화되므로 장기적으로 사후 보전보다 비용 효율적입니다. 궁극적으로 예방 보전은 기계 수명주기를 연장하고 가동 시간을 늘릴 수 있습니다.

예방 보전이 시간과 비용을 절약하지만, 부품이 나빠지기 전에 교체된다고 가정하므로 잔여 수명이 남습니다. 그래서 세 번째 방법인 예지 보전이 개발되었습니다. 이는 기술을 활용하여 고장과 고장이 발생하기 전에 예측하고 방지합니다.

예지 보전 개요

예지 보전은 사물인터넷(IoT) 장치에서 수집한 센서 데이터를 사용하여 데이터를 모니터링하고 문제나 고장을 일으키기 전에 잠재적 결함이나 고장을 감지합니다. 예를 들어 센서 데이터는 오일 점도와 기계 진동을 분석하거나, 열화상 분석을 통해 마모된 구성 요소와 관련된 국부적 핫스팟을 찾는 데 처리될 수 있습니다.

자산 성능을 실시간으로 모니터링함으로써 예지 보전은 필요한 수리 및 유지보수 빈도를 줄여 사후 보전의 필요성을 없애는 동시에, 불필요하거나 과도한 예방 보전에 따르는 비용도 피합니다.

제대로 구현되면 예지 보전은 다운타임, 서비스 시간, 추가 부품 및 소모품 조달과 관련된 비용을 최소화하여 회사의 수익을 보호할 수 있습니다. 한 연구에 따르면 강력한 예지 보전 관행을 가진 공장은 평균적으로 유지보수 비용을 12% 줄이고, 가동 시간을 9% 늘리며, 노후 자산 수명을 20% 연장할 수 있습니다. 게다가 예지 보전은 효과적으로 실천될 때 환경, 건강, 품질, 안전 위험을 14% 줄여 환경을 보호하는 경우가 많습니다.

예지 보전과 머신 러닝은 IoT 지원 유지보수 도구와 함께 사용되어 효율성을 높일 수 있습니다. 다만 특정 자산 모니터링 기술과 장치는 비싸거나 제대로 작동하려면 전문 교육이 필요할 수 있습니다.

예지 보전 모범 사례

예지 보전 모델의 성공은 접근 방식, 실행, 기대를 포함한 몇 가지 요소에 달려 있습니다. 제대로 하는 5가지 가이드라인은 다음과 같습니다.

1. 비즈니스 크리티컬 기계 우선순위 지정

제조업체는 비즈니스 운영에 절대적으로 필요한 기계를 식별하고 이 자산의 유지보수가 우선시되도록 하는 것으로 시작해야 합니다. 고장 시 가장 큰 혼란을 야기할 기계와 공정에 집중함으로써 제조업체는 운영이 중단되지 않도록 하면서 비용을 보호할 수 있습니다.

2. 실시간 데이터 수집 활용

제조업체는 IoT가 제공하는 다양한 기능을 활용해야 합니다. 실시간 데이터를 수집함으로써 IoT 센서는 유지보수 기록과 개별 기계 이력의 아카이브를 생성하여 시간이 지남에 따른 성능 추적을 돕습니다.

IoT 센서는 수동으로 달성할 수 있는 것보다 훨씬 더 빠르고 정확하게 다양한 기계 조건에 대한 통찰을 제공합니다. 여기에는 출력 품질과 전력 사용량 같은 조건이 포함되며, 자산의 일반적인 마모에 대한 관찰까지 확장될 수 있습니다.

3. 적시 데이터 분석 수행

데이터 분석을 통해 유지보수 인력은 각 자산이 전체 출력, 성능, 가동 시간에 어떻게 개별적으로 기여하는지 이해할 수 있습니다. 이 데이터는 자산이 고장 나기 전에 식별하고 수리하거나 교체하거나, 기계 출력이 허용 공차에서 벗어나기 전에 수정하는 데 사용될 수 있습니다. 그리고 상식처럼 보일 수 있지만, 정기적인 데이터 수집 및 분석 관행을 유지하는 것이 예기치 않은 장비 고장과 비용이 많이 드는 다운타임의 가능성을 방지하는 열쇠입니다.

4. 데이터 기반 의사결정

데이터 분석을 기반으로 유지보수 인력은 기계 고장이나 고장을 방지하기 위해 필요한 조치를 취할 수 있습니다. 그러나 이러한 조치의 결과를 모니터링하는 것도 중요합니다. 서비스를 받은 자산이 계속 저조한 성능을 보인다면 이는 추가 문제를 나타낼 수 있습니다.

이러한 관행의 성공을 문서화하는 것도 유리합니다. 이는 예지 보전 프로그램의 비용 효율성과 ROI를 입증하는 데 사용될 수 있습니다.

5. 지속적인 지원 제공

예지 보전 프로그램은 효과를 유지하기 위해 지속적인 지원이 필요합니다. 기업이 확장됨에 따라 예지 보전 접근 방식도 그에 맞춰 조정되어 비즈니스 운영 니즈를 계속 지원해야 합니다. 이는 모니터링 기능 확장, 교육 이니셔티브 증강, 습도와 온도 같은 요소를 기계 성능 평가 시 고려하도록 유지보수 접근 방식을 개선하는 형태일 수 있습니다. 성공적인 예지 보전 프로그램은 역동적이고 적응력이 있어 비즈니스 니즈에 가장 효과적으로 부응할 수 있습니다.

유지보수 수명주기 간소화

예지 보전의 가치를 과장하기 어렵습니다. 예지 분석의 속도와 유연성, IoT를 사용하여 제조업체는 실시간 기계 성능 데이터를 활용하여 잠재적 고장, 다운타임, 비용 손실을 사전에 방지할 수 있습니다. 이 프로세스는 비즈니스의 수익을 강화하고 환경 보호와 안전 개선, 필수 부품과 기계 수명 연장 등 다양한 기타 이점을 제공합니다.

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