예측 유지보수: 데이터 분석으로 가동 중단 방지 및 비용 절감

2024년 9월 30일 업데이트

목차

• 예측 유지보수란?
• 예측 vs 예방 유지보수
• 예측 유지보수의 이점
• 예측 유지보수 작동 원리
• 예측 유지보수 구현
• 예측 유지보수가 모니터링하는 것
• 예측 유지보수 모범 사례
• 성능 문제 선제 대응
• 자주 묻는 질문

핵심 요약

예측 유지보수는 고급 분석과 모니터링 기법을 사용하여 설비 고장 가능성을 예측함으로써 고장 발생 전 유지보수를 수행할 수 있게 하는 데이터 중심 접근 방식입니다.

귀사가 중장비에 의존해 운영된다면 이 도구들이 항상 가용해야 합니다. 계획되지 않은 가동 중단은 생산 차질을 빚을 수 있어, 더 많은 기업이 이 골치 아픈 문제와 그에 따른 재정적 손실을 피하기 위해 예측 유지보수를 도입하고 있습니다.

예측 유지보수 소프트웨어는 인터넷 연결 센서가 수집한 데이터를 통해 설비 상태를 분석합니다. 어떤 설비에 관심이 필요하면 시스템이 자동으로 유지보수 팀에 알립니다.

예측 유지보수는 미래입니다. 비용 대폭 절감, 유지보수 작업 최적화, 비즈니스 연속성 유지 잠재력을 가집니다. 이 가이드에서는 예측 유지보수가 무엇인지, 어떻게 작동하는지, 비즈니스에 더 많은 가치를 얻는 방법을 설명합니다.

예측 유지보수란?

이미지 출처: Kateryna Babaieva (Pexels)

예측 유지보수는 추적 소프트웨어를 사용하여 설비에 유지보수가 필요한 시점을 예측하는 수리 및 관리 전략입니다.

워크플로우 중단은 귀사의 기능 수행 능력에 해로우며, 예측 유지보수를 구현하면 품질이나 안전을 희생하지 않고 지속적으로 운영할 수 있습니다.

예측 유지보수의 장점은 사람의 눈으로는 항상 포착하기 힘든 설비의 미세한 변화를 감지한다는 것입니다. 이는 약간의 이상만으로도 쉽게 고장 날 수 있는 복잡한 설비 관리에 매우 유용합니다.

다음 산업에서 예측 유지보수를 도입하는 경우가 흔합니다:

• 석유 및 가스 기업
• 항공우주 기업
• 원자력 발전소
• 철도
• 제조업체

예측 유지보수는 실시간으로 다양한 요소를 추적하는 상태 기반 모니터를 통해 작동합니다.

각 설비에 센서를 부착하면 시간에 따른 상태 모니터링이 가능합니다. 사물인터넷(IoT)과 인공지능(AI)이 추세를 추적하고, 파라미터를 설정하며, 유지보수 직원에게 잠재적 문제를 알립니다.

예를 들어, 기계에 부착된 센서가 온도를 지속적으로 모니터링하여 과열 위험 시 팀에 알립니다. 유지보수 팀은 데이터를 검토하고 해당 기계 수리에 대한 더 나은 결정을 내릴 수 있습니다.

예측 유지보수 시장 개요:

산업 지표	값
현재 시장 규모	55억 달러 (2022년)
예상 시장 성장률	2028년까지 연평균 17% 성장
지역별 채택률	스페인 60% (2018), 독일 54% (2018)
산업별 채택률	공장의 48%가 연결 장치 사용, 30% 도입 검토 중

예측 유지보수 시장 성장:

글로벌 예측 유지보수 시장은 2022년 78.5억 달러로 평가되었으며, 2023~2030년 연평균 성장률(CAGR) 29.5%로 큰 성장을 경험하고 있습니다. 이는 예측 유지보수 기술에 대한 채택과 투자가 증가하고 있음을 보여줍니다.

또한 공장의 48%가 이미 연결 장치를 사용하여 유지보수 데이터를 수집, 분석, 개선하고 있으며, 추가 30%가 도입을 검토 중입니다.

기술 발전:

인공지능(AI), 머신러닝(ML), 사물인터넷(IoT) 발전은 예측 유지보수 부상에 핵심적입니다. 이 기술들은 실시간 데이터 분석과 설비 고장 패턴 식별을 가능하게 하여 더 정확하고 시기적절하며 비용 효율적인 유지보수 개입을 이끕니다.

궁극적으로 예측 유지보수의 목표는 수리나 유지보수가 필요한 시점을 아는 것입니다. 특히 복잡한 설비 프로세스를 가진 대형 시설에서 계획되지 않은 가동 중단을 줄이는 비용 효율적인 유지보수 접근 방식입니다.

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예측 vs 예방 유지보수

예측 유지보수는 예방 유지보수와 다르다는 점을 이해하는 것이 중요합니다. 두 프로세스 모두 잠재적 문제를 조기에 포착하고 더 큰 문제가 되기 전에 수리하는 가치를 인식하지만, 동일하지는 않습니다.

예방 유지보수에서는 유지보수 직원이 정해진 일정을 따라 정기 간격으로 유지보수를 수행합니다. 설비가 실제로 작업이 필요한지 여부와 관계없이 설비를 유지합니다.

예방 유지보수는 보통 설비 자체에서 얻은 실제 데이터가 아닌 제조사 권장 사항에 의존합니다.

반면 예측 유지보수는 귀사의 고유한 운영과 기계에 대한 데이터를 사용하여 관심이 필요한 설비에만 자원을 배분합니다. 정확한 예측을 위해 많은 데이터가 필요하지만, 이 정보가 있으면 시스템이 잠재적 고장 지점을 예측하고 유지보수 직원에게 개입 위치를 알려줍니다.

관심이 필요 없는 설비 수리 비용을 지불하는 대신, 유지보수 직원을 더 중요한 프로젝트에 투입할 수 있습니다.

예측 유지보수의 이점

이미지 출처: Chevanon Photography (Pexels)

예방에서 예측 유지보수로 전환하면 시간, 유지보수 직원, 자원을 최대한 활용할 수 있습니다. 예측 유지보수를 도입한 기업은 비용 절감부터 운영 효율성까지 다양한 이점을 누립니다.

이점	개선 효과
유지보수 비용 절감	12% 감소
자산 가용성 향상	9% 증가
수리 시간 및 가동 중단 감소	기업 91% 개선 효과 확인
노후 인프라 유지보수 개선	기업 93% 개선 효과 확인

1. 유지보수 시간 및 비용 절감

중장비 유지에는 많은 재정 자원이 필요합니다. 부품 교체나 유지보수 시점을 알면 특수 설비 운영 관련 비용을 줄일 수 있습니다.

사실 예측 유지보수는 평균 25% 유지보수 비용을 낮춥니다. 또한 대형 시설과 복잡한 기계 유지의 추측을 없애줍니다.

마침내 기업 91%가 예측 유지보수 도입 후 수리 시간과 계획되지 않은 가동 중단이 감소했다고 보고합니다.

불필요하게 부품과 인건비에 시간과 돈을 쓰지 말고 예측 유지보수 접근으로 비용을 낮추세요.

2. 설비 가용성 증가

높은 수준 운영을 위해서는 설비 가용성이 필수적입니다. 설비와 기계가 더 가용해질수록 비즈니스 중단이 급격히 감소합니다. 사실 예측 유지보수는 예기치 않은 고장을 70% 줄이고 설비 가동 시간을 최대 20% 높입니다.

3. 신뢰성

중장비에서 설비 고장은 주요 우려 사항입니다. 예측 유지보수는 데이터 기반 의사결정 도구를 제공하여 설비 신뢰성을 높입니다.

예측 유지보수는 설비 유지보수를 위한 신뢰할 수 있는 프로세스를 제공하여 시설 관리자가 안심할 수 있게 합니다. 시스템이 문제에 대해 알리면 큰 고장 전에 전략적 결정을 내릴 수 있습니다.

4. 중단 방지

단일 중단이 비즈니스에 심각한 파급 효과를 줄 수 있습니다. 그러나 예측 유지보수를 사용하면 유지보수 관리 시스템에 지속적으로 데이터를 수집합니다.

유지보수 팀은 이 데이터의 변동에 실시간으로 대응하여 치명적인 고장과 그로 인한 중단을 방지합니다.

예측 유지보수 작동 원리

이미지 출처: Gustavo Fring (Pexels)

예측 유지보수에서는 시설의 모든 설비나 기계에 인터넷 연결 센서를 부착합니다. 이 센서는 상태 기반으로, 진동 패턴과 소리 등 설비 데이터를 모니터링, 수집, 분석합니다.

예측 유지보수는 IoT 기술에 크게 의존합니다. 이 인터넷 연결 센서 덕분에 소프트웨어는 데이터의 패턴과 추세를 파악하여 실시간으로 문제를 식별할 수 있습니다. IoT 센서 데이터와 AI 알고리즘을 사용하여 시스템은 데이터를 수집하고 분석하여 지금 유지보수가 필요한 기계를 예측합니다.

예측 유지보수 소프트웨어로 설비가 어떻게 작동해야 하는지 파라미터를 지정합니다. 실시간 데이터가 허용 파라미터를 벗어나면 소프트웨어가 유지보수 팀에 알리고 큰 고장 전에 문제를 해결할 수 있게 합니다.

예측 유지보수 구현

성공적인 예측 유지보수 프로그램 구현에는 전략적, 데이터 중심, 협력적 접근이 필요합니다. 조직은 원하는 결과를 도출할 수 있도록 구현 과정의 각 단계를 신중하게 계획하고 실행해야 합니다.

조직이 예측 유지보수를 성공적으로 채택하고 구현하도록 돕기 위해 고려해야 할 4가지 핵심 단계는 다음과 같습니다:

1. 예측 유지보수 전략 수립

예측 유지보수 구현의 첫 단계는 조직의 운영 및 비즈니스 목표에 부합하는 잘 정의된 전략을 수립하는 것입니다. 여기에는 다음이 포함되어야 합니다:

• 예측 유지보수에서 가장 큰 혜택을 볼 핵심 자산과 설비 식별
• 개선하고자 하는 핵심 성과 지표(KPI) 및 지표 결정(설비 가동 시간, 유지보수 비용, 에너지 효율 등)
• 현재 유지보수 관행과 데이터 수집 역량 평가
• 유지보수 비용의 최대 50%가 '낭비'로 간주되며, 예방 유지보수의 약 30%가 너무 빈번하다는 점은 주목할 만합니다. 따라서 배포할 적절한 예측 유지보수 기법과 기술 선택은 계획 과정에서 중요한 단계입니다.

2. 강력한 데이터 수집 및 통합 보장

효과적인 예측 유지보수는 다양한 소스에서 대량의 설비 데이터를 수집, 집계, 분석하는 능력에 의존합니다. 이에는 다음이 필요합니다:

• 자산 성과와 상태를 지속적으로 모니터링하는 센서 및 IoT 장치 네트워크 구축
• 기존 유지보수 관리 시스템, SCADA, 기타 엔터프라이즈 시스템의 데이터 통합
• 데이터 품질, 보안, 접근성을 보장하는 데이터 거버넌스 정책 수립

3. 분석 및 AI/ML 역량 활용

설비 데이터를 실행 가능한 통찰로 전환하기 위해 조직은 고급 분석과 인공지능/머신러닝(AI/ML) 역량을 활용해야 합니다. 이에는 다음이 포함됩니다:

• 이상 탐지, 고장 예측, 유지보수 일정 최적화를 위해 AI 기반 알고리즘을 적용할 수 있는 예측 유지보수 소프트웨어 플랫폼 구현
• 과거 유지보수 및 자산 성과 데이터로 AI 모델 훈련하여 고장 예측 정확도 향상
• 새 데이터가 가용해짐에 따라 AI/ML 모델 지속적 개선 및 업데이트

4. 효과적인 유지보수 관리 보장

예측 유지보수는 전반적 유지보수 관리 전략에 통합되어야 하며, 이에는 다음이 포함됩니다:

• 기존 예방 및 수정 유지보수 프로그램과 예측 유지보수 활동 정렬
• 유지보수 팀을 위한 명확한 역할, 책임, 워크플로우 수립
• 새 예측 유지보수 기술로 작업할 기술자 교육 및 역량 강화 기회 제공
• 성과 지표와 피드백을 기반으로 예측 유지보수 프로그램 지속적 모니터링 및 최적화

이러한 모범 사례를 따르면 조직은 실질적 운영 및 재정적 이점을 제공하는 포괄적 예측 유지보수 프로그램을 성공적으로 구현할 수 있습니다.

예측 유지보수 계획 시작 방법에 대해 더 알고 싶으신가요? 아래 비디오를 확인하세요.

예측 유지보수가 모니터링하는 것

이미지 출처: Andrea Piacquadio (Pexels)

예측 유지보수에는 많은 응용이 있지만, 상태 모니터링이 가장 일반적인 사용 사례입니다.

1. 진동 분석

이 기능은 설비의 진동 레벨과 주파수를 측정합니다. 각 기계는 최고 성능으로 작동할 때 고유한 진동 패턴을 가집니다. 하지만 문제가 생기면 진동 패턴이 보통 변합니다.

일부 휴대용 장치가 비정상적 진동을 감지할 수 있지만, 예측 유지보수는 유지보수 팀이 이러한 이상을 훨씬 더 빠르게 포착하도록 돕습니다. 진동 분석은 정렬 불량, 느슨한 부품, 모터 문제 감지에도 탁월합니다.

2. 열화상

열화상은 기계 온도 변동을 감지합니다. 기계를 사용하면 부품이 시간이 지남에 따라 마모됩니다. 불행히도 이 구성 요소를 교체해야 할 시점을 알기 어려울 수 있습니다.

과도하게 사용된 부품은 더 많은 에너지를 방출하고 더 높은 온도에서 작동하며, 예측 유지보수 시스템이 이를 빠르게 식별합니다. 적외선 이미지로 설비의 핫스팟을 시각화하여 표시합니다.

여기서 유지보수 팀은 결함 부품을 식별하고 고장 나기 전에 교체합니다.

너무 일찍 또는 너무 늦게 부품을 교체하는 대신, 문제 발생 직전에 교체합니다. 교체 필요성과 유지보수 비용 절감 사이의 균형을 맞추는 비용 효율적인 방법입니다.

3. 오일 분석

오일 분석으로 시스템은 기계 오일의 입자를 식별하여 누출이나 오작동 가능성을 파악합니다. 오일 분석은 보통 기준선 확보를 위한 초기 테스트만 필요하므로 파라미터 설정이 쉬워 예측 유지보수에서 인기 있는 도구입니다.

일관성, 수분량, 입자 오염 물질 변화는 항상 눈에 띄지 않으며, 작업자가 너무 늦게야 문제가 있음을 인지할 수 있습니다. 예측 유지보수는 센서를 사용하여 이러한 미세한 변화를 감지하여 무언가 잘못된 순간을 알 수 있습니다.

4. 음향 모니터링

설비 부품이 함께 작동하는 소리 등 일부 소리는 사람 귀에 항상 들리지 않지만, 특수 음향 센서는 이러한 변화를 쉽게 감지합니다. 비정상적 소음은 기계 구성 요소가 마모되기 시작했음을 나타냅니다.

초음파 음향 모니터링은 문제 발생 훨씬 전에 설비 윤활이나 부품 교체 시점을 알려줍니다.

5. 배출가스 테스트

배출가스 테스트에 사용되는 센서는 기계 배출가스를 분석합니다. 배출가스 내 오염 물질 수준은 과도한 오일 연소, 연료 슬러지, 유지보수가 필요한 과부하 기계 등을 나타낼 수 있습니다.

예측 모니터링으로 다음 배출가스 유형을 분석할 수 있습니다:

• 질소 산화물
• 일산화탄소
• 이산화탄소
• 탄화수소

6. 부분 방전 분석

부분 방전 분석은 기계가 전기 스파크를 방출하기 시작할 때를 식별합니다. 다음 모니터링에 유용합니다:

• 케이블
• 발전기
• 변압기
• 대형 모터
• 스위치 기어

예측 유지보수 센서는 이 데이터를 지속적으로 수집하여 사전 설정된 파라미터와 비교하여 기계가 고장에 가까운지 확인합니다. 설비의 전기 방전이 안전 범위를 벗어나면 소프트웨어가 팀에 신속한 조치를 알립니다.

예측 유지보수 모범 사례

이미지 출처: Life of Pix (Pexels)

예측 유지보수는 계획되지 않은 가동 중단을 줄이고 비용을 절감하지만 여전히 숙련된 운영이 필요합니다. 예측 유지보수 계획을 구현하려면 예측 유지보수 시스템 투자 전에 확실한 전략 수립이 중요합니다.

다음 모범 사례를 따라 예측 유지보수 투자를 최대한 활용하세요.

1. 니즈 평가 수행

예측 유지보수는 장기적으로 비용을 절감하지만, 프로세스 설정에도 비용이 듭니다. 또한 직원 예측 유지보수 교육에 시간과 비용이 필요합니다.

예측 유지보수는 유용해야 하지만, 니즈를 완전히 이해하기 전에 소프트웨어를 구매하면 투자 수익을 크게 보지 못할 수 있습니다.

이는 큰 투자이므로 특정 소프트웨어에 커밋하기 전에 철저한 니즈 평가를 수행하세요. 비용-편익 분석, 재무 예측, 계획 시각화를 한 푼도 쓰기 전에 완료하세요.

2. 정확한 기록 유지

예측 유지보수는 시간이 지남에 따라 설비 상태를 평가합니다. 현재 설비 관리를 위한 강력한 도구지만, 장기적으로 프로그램 성공을 평가할 방법도 필요합니다.

고품질 라벨과 태그는 이를 훨씬 쉽게 만듭니다. 유지보수를 수행할 때마다 데이터가 예측 유지보수 시스템으로 돌아가 이상이 해결되었는지 확인합니다.

유지보수 작업자는 바코드나 QR 코드 빠른 스캔으로 자산에 수행된 모든 활동을 쉽게 식별하고 추적할 수 있습니다.

품질 라벨과 태그는 예측 유지보수 전략을 보완하여 모든 움직이는 부품을 추적하고 솔루션이 실제로 투자 수익을 제공함을 입증합니다.

열악한 조건에서 생존하도록 설계된 Camcode의 내구성 있는 시설 관리 자산 태그와 라벨은 실내외 용도 모두에 적합합니다. 모든 라벨은 소프트웨어 호환되어 간단한 태그로 물리적 자산 추적이 쉽습니다.

RFID 라벨이나 RFID 태그도 실시간 추적을 위한 스마트한 옵션입니다.

3. 핵심 기계 식별

반응형 또는 예방 유지보수 전략에서 전환하는 것은 쉽지 않습니다. 한 번에 모든 것을 이전하면 압도될 수 있습니다. 시설에서 가장 중요한 기계를 식별하고 이 기계들에 먼저 예측 유지보수를 도입하는 것이 모범 사례입니다.

설정 후 프로그램 성공을 검토하고 필요에 따라 개선하세요. 소프트웨어가 시간 절약, 비용 절감, 운영 간소화에 도움이 되는지 확인하세요.

개념 증명이 확보되면 시간이 지남에 따라 예측 유지보수 프로그램을 더 많은 기계로 확장하세요. 이 단계적 접근은 더 작은 규모에서 문제를 해결하고 더 원활한 전환을 제공합니다.

성능 문제 선제 대응

상태 기반 모니터링은 중장비를 사용하는 모든 조직에 많은 이점을 제공하는 성공적인 전략입니다. IoT 센서, AI, 예측 유지보수 소프트웨어의 결합된 힘은 다음 단계로 나아가 귀사가 수리에 앞서 나갈 수 있게 돕습니다.

예측 시스템이 어디로 가야 할지 알려주지만, 유지보수 직원은 여전히 설비를 쉽게 식별할 방법이 필요합니다. Camcode의 내구성 있는 라벨과 태그 솔루션으로 유지보수 관리가 더욱 쉬워집니다. 적절한 라벨링으로 모든 설비와 기계의 상태를 알 수 있어 더 원활한 운영이 가능합니다.

Camcode에서 무료 샘플 키트를 주문하여 즉시 사용 가능한 라벨이 예측 유지보수에 완벽한 추가 요소임을 확인하세요.

자주 묻는 질문