식물 유지 관리란 무엇입니까?

디지털 이후 시대의 플랜트 유지보수가 어떤 모습인지 살펴보고 모범 사례를 달성하기 위한 5가지 핵심 단계를 식별합니다.

플랜트 유지보수는 장비 중심 산업에서 수행되며 자산의 상태 모니터링, 수리, 향후 평가 및 수리 일정을 포함합니다.

일반적으로 제품 흐름과 같은 자산의 주요 운영 변수를 살펴봅니다. 온도; 진동; 효율성 향상을 위한 압력과 이들 간의 상호 의존성.

물론 유지 관리 전략의 범위는 작업 환경의 규모, 산업 및 복잡성, 안전 매개변수 및 고려 사항에 따라 크게 달라집니다.

그러나 모든 유지보수 전략은 비용과 장비 고장을 최소화하고 위험을 줄이며 생산 효율성을 높이는 공통의 목표를 공유합니다. 조직은 비효율적인 장비 유지 관리의 결과로 생산 손실, 관련 운영 비용 및 평판 손상을 겪을 여유가 없습니다.

복잡성 활용

올바른 전략을 배포하는 데 있어 문제는 현대식 플랜트 기계가 복잡하고 종종 최신 자동화 및 로봇 공학 기능을 포함한다는 것입니다.

한편으로 이것은 전례 없는 생산성 이점을 가져오지만, 그러한 기계의 정교함은 직원 혼자서 효과적으로 유지 관리하는 것이 거의 불가능해졌다는 것을 의미합니다.

종종 장비는 최적의 성능을 보장하기 위해 매우 전문적인 기술, 교육 및 전문 지식을 필요로 합니다. 이를 위해서는 필연적으로 인재에 대한 투자가 필요하지만, 기술이 부족한 상황에서 인건비가 상승하는 상황에서 이는 문제의 복잡성을 가중시킬 뿐입니다.

좋은 소식은 디지털의 발전으로 인해 플랜트 자산을 유지 관리할 수 있는 방식에 새로운 기능이 도입되었다는 것입니다.

센서, 전용 클라우드 플랫폼, AI 및 산업용 사물 인터넷(IIoT)은 모두 자산 및 시스템 연결성을 향상시키기 위해 수렴되고 있습니다. 결정적으로 이를 통해 비숙련 비즈니스 사용자가 전체 작업 환경에서 모든 유형의 장비와 필요한 예비 부품을 관리할 수 있습니다.

다음은 현대적인 공장 유지 관리 전략을 수립하기 위해 이러한 발전을 활용하는 다섯 가지 핵심 단계입니다.

공장 유지 관리는 정적이 아니라 동적입니다.

환경에 대한 기존 지식을 바탕으로 효율적인 유지 관리 프로그램을 설계하는 것은 쉽지만 프로그램의 효과적인 실제 관리는 어려울 수 있습니다. 유지 관리 전략이 실시간 데이터로 이행되고 지속적인 개선 원칙에 의해 뒷받침되는 동적 접근 방식을 포함하는지 확인합니다.

반응성; 예방; 예측?

비교적 최근까지 대부분의 조직에서 가장 일반적인 접근 방식은 사후 유지 관리(오늘날 빠르게 변화하는 생산 시설에서 일반적으로 너무 늦게 문제를 해결하여 고장 및 생산 효율성 저하로 이어지는 문제를 해결함)와 예방적 유지 관리의 조합이었습니다.

예방적 접근은 자산을 일상적으로 유지 관리하는 것과 관련이 있으므로 충분해 보일 수 있지만 필요 및 상태 상태를 고려하지 않습니다. 따라서 일반적으로 불필요하게 예비 부품에 과도한 금액을 지출합니다.

예측 유지보수는 이러한 결합된 접근 방식의 단점을 해결하여 공장 관리자가 장비가 고장나기 전에 조치를 취할 수 있도록 합니다. 이는 다운타임 위험을 완화하고 높은 수준의 일관된 운영 효율성과 제품 품질을 보장합니다.

올바른 공장 유지 관리 전략을 수립할 때 현재 위치를 이해하고 해결해야 할 격차를 식별하는 것이 중요합니다.

디지털 활용

디지털은 장비의 성능을 최대한 활용하는 열쇠입니다. 특히 머신 러닝은 이전에는 불가능했던 예측 유지 관리에 수준의 예측과 정확성을 제공하고 있습니다.

최상의 결과를 얻으려면 데이터 수집 및 분석에 크게 의존하며 해당 데이터를 수집하고 분석할 수 있는 속도가 중요한 동인입니다. 비결은 회사나 산업의 특정 요구 사항에 맞게 컴퓨팅과 머신 러닝의 올바른 조합을 구축하는 것입니다.

Senseye PdM과 같은 타사 플랫폼은 고급 예측 유지 관리 통찰력을 제공하는 데 중점을 둔 클라우드 기반 기계 학습 기반 예측 유지 관리 기능을 대규모로 제공합니다.

가시성과 정확성을 높이기 위해 모든 자산을 모니터링함으로써 작업 주문의 우선 순위를 정하고 보다 시기적절하고 목표가 있는 방식으로 재고를 할당할 수 있습니다.

인재 우선

디지털이 핵심이지만 사람은 물론 공장 유지 관리 전략의 가장 중요한 구성 요소입니다. 운영 수준에서 대부분의 작업 환경은 가장 포괄적인 그림을 보장하기 위해 가상 모니터링을 보완하기 위해 장비에 대한 육안 검사가 수행되도록 합니다.

예측 유지보수는 이전에 배치되었을 수 있는 만큼의 작업 현장에 대한 필요성을 최소화하여 위험을 줄임으로써 안전을 지원할 수 있습니다. 그러나 전략적으로, 더 넓은 작업 현장에서 포괄적인 접근 방식을 취하는 것보다 예측 유지 관리를 활용하여 필요에 따라 적절한 기술과 전문 지식을 배포할 수 있도록 하는 것이 중요합니다.

생산을 넘어서

보다 정확하고 비용 효율적이며 효과적인 플랜트 유지 관리를 제공할 뿐만 아니라 예측 유지 관리를 통해 재고 비용을 크게 줄일 수 있습니다. 특정 예비 부품은 재고로 보유하는 데 비용이 많이 들고 소싱하는 데 시간이 걸릴 수 있습니다.

주어진 기간 동안 어떤 예비 부품이 가장 수요가 많을 것인지에 대한 포괄적인 그림을 만드는 패턴과 통찰력을 설정하여 필요한 것을 정확하게 충족하기 위해 재고를 줄일 수 있습니다.

모두에게 적합한 하나의 모델?

모든 상황에 적용 가능한 자산 관리 모델은 없습니다. 그러나 복잡한 하이테크 자산을 관리하기 위해 일화적인 정보를 사용하는 조직은 틀림없이 시간을 빌려온 것입니다.

조직 전체의 자산 성과에 대한 완전한 가시성을 용이하게 하고 계획된 유지보수와 예측 유지보수를 적절하게 관리하는 예측 유지보수 기능을 채택하는 것은 모든 공장에서 매우 중요합니다.

장비 및 시스템의 전례 없는 복잡성과 기술 부족 및 비용 상승으로 인해 더 똑똑하게 일하는 것이 야망보다는 전제 조건이 되었습니다.

산업 혁명이 우리 삶의 방식을 변화시킨 기계를 도입한 것과 마찬가지로, 디지털 혁명은 최적의 플랜트 유지 관리와 관련하여 가능한 것의 경계를 확장하고 가속화하고 있습니다.

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