시설 자동화: 시설 관리를 변화시키는 8가지 주요 트렌드

시설 관리 시장 리더

2024년 9월 30일 업데이트

핵심 요약

시설 자동화는 기술과 제어 시스템을 사용하여 HVAC, 조명, 보안 및 기타 인프라와 같은 건물 운영을 자동으로 모니터링하고 관리하여 효율성을 높이고 인적 개입의 필요성을 줄입니다.

오늘날의 디지털화된 세계에서 전체 산업은 시설 자동화를 수용하여 수작업 수요를 줄임으로써 운영 방식을 변화시키고 있습니다. 이 트렌드는 숙련된 전문가 부족으로 직종 자리가 채워지지 않는 노동 시장의 상황으로 가속화되고 있습니다.

자동화에 드는 비용이 감소하여 점점 더 많은 기업이 시설 관리 운영을 자동화할 수 있게 된 것도 자동화 가속화에 기여하는 또 다른 주요 요인입니다. 이 글에서는 시설 기능을 변화시킬 시설 자동화 트렌드를 다룹니다.

1. 산업용 사물인터넷(IIoT)

산업용 사물인터넷(IIoT)은 시설의 모든 센서와 액추에이터를 인터넷에 연결하여 시설에서 생성되는 모든 정보를 전 세계 어디에서나 접근 가능하게 합니다. 시설의 기계, 장비, 기타 요소도 인간 운영자가 수동으로 조작하고 모니터링할 필요 없이 원격으로 제어할 수 있습니다. 알고리즘이 IIoT 기기를 구동하여 인간 개입 없이 시설을 운영할 수 있습니다.

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2. 협동로봇과 로봇

로봇은 시설 내부에서 다양한 작업을 수행하는 프로그래밍 가능한 장비입니다. 많은 일상적인 운영 및 유지보수 활동은 로봇이 수행할 수 있으며 인간 운영자가 필요하지 않습니다. 하지만 아직 로봇으로 완전히 자동화할 수 없는 활동도 일부 남아 있습니다.

많은 시설 자동화 애플리케이션에서는 대신 협동로봇(코봇)을 사용합니다. "코봇"은 협동 로봇의 줄임말로, 인간 운영자와 협력하여 육체 노동의 부담을 줄이도록 설계되었습니다. 코봇은 시설 관리에서 점점 더 많이 사용되고 있지만, 기술이 향상됨에 따라 로봇이 대부분의 작업을 맡게 되고 시설 관리의 완전한 자동화가 달성될 것입니다.

3. 데이터 패러다임

센서 데이터는 시설에서 실시간으로 수집되며, 클라우드 컴퓨팅을 통해 해당 데이터의 장기 저장이 가능해 쉽게 접근할 수 있는 정보의 보고가 생성됩니다. 이 데이터는 시설 운영 개선, 비용 절감, 가동 중단 시간 단축, 시뮬레이션 또는 기타 최적화 문제 해결을 위한 인사이트를 생성하는 데 채굴될 수 있습니다. 빅데이터 분석은 여러 면에서 유익할 수 있으며, 새로운 데이터 패러다임이 그 원동력입니다.

4. 자동화된 자산 추적

자산 추적은 시설 관리의 핵심 기능 중 하나입니다. 또한 시설 관리의 가장 번거롭고 어려운 요소이지만, 향후 트렌드는 시설 내부와 여러 시설 전반에서 자산 추적을 자동화하는 것입니다.

이는 어디서나 스캔하고 추적할 수 있는 태깅 기술로 구동됩니다. 시설 관리 바코드 라벨 및 태그 등 자산 추적에 사용할 수 있는 많은 기술이 있으며, 내구성 있는 자산 추적 라벨을 사용하면 다시는 해당 자산을 놓치는 일이 없을 것입니다.

자세한 내용은 자산 태그 구매 가이드를 참조하세요.

5. 유지보수 자동화

유지보수는 기계, 장비, 시설 자체와 관련하여 종종 간과되며, 이는 향후 문제를 야기할 수 있습니다. 유지보수는 비용 절감 조치의 일환으로 종종 축소되며, 최하위 우선순위가 부여됩니다. 유지보수가 너무 오랫동안 방치되면 손상과 치명적 고장이 발생하여 근로자에게 해를 끼칠 수도 있습니다.

전산화 유지보수 관리 시스템(CMMS)은 바코드 라벨 및 자산 태그와 결합하여 유지보수 활동을 간소화하거나 자동화하여 그런 시나리오가 발생하지 않도록 도울 수 있습니다.

6. 예지보전

IIoT 기기로 시설 내 센서에서 지속적인 데이터 스트림이 생성됩니다. 이 데이터를 분석하여 잠재적 결함 발생 가능성을 판단하고, 이 정보를 바탕으로 예방 유지보수 활동을 수행하여 고장을 선제적으로 예방할 수 있습니다.

이 수준의 시설 자동화는 고장 발생 전에 유지보수 활동을 수행함으로써 유지보수를 개선합니다. IIoT 기반 예지보전은 조기 종식 조짐이 보이지 않는 성장 트렌드입니다.

7. 비전 시스템

시설의 여러 부분을 모니터링하는 것은 시설 관리의 일부이며, 대부분의 시설에서는 일련의 CCTV 카메라가 실시간으로 비디오를 캡처하여 수행합니다. 이 비디오 피드는 직원이 이상 징후를 모니터링하지만, 이 프로세스가 자동화되지 않아 상당한 인적 노력이 소요될 수 있습니다.

딥러닝 알고리즘으로 머신러닝 모델이 이제 실시간으로 비디오 피드를 분석할 수 있으며, 이러한 비전 감시 시스템을 시설 모니터링에 사용할 수 있습니다. 기술자는 이상이 감지될 때만 알림을 받으면 되어 인적 자원을 더 생산적인 목적으로 자유롭게 할 수 있습니다.

8. 아웃소싱

대부분의 기업은 시설 유지보수 자동화에 대한 내부 전문성이 없습니다. 핵심 역량이 시설 내 제조 공정에 있기 때문입니다. 결과적으로 많은 기업이 이제 시설 유지보수를 전문 컨설턴트에게 아웃소싱하고 있습니다. 이는 시설 자동화를 높이고 유지보수 통합업체가 시설을 원격으로 모니터링하며 필요할 때만 개입하도록 하여 가능합니다.