2022년 주목해야 할 예측 유지보수 5대 트렌드

우리는 의심할 여지 없이 예측 유지보수 혁명의 한가운데 있습니다. 지난 5년간 핵심 기술이 진화해 이제는 주류로 자리 잡았으며, 글로벌 예측 유지보수 시장이 2020년 42.7억 달러에서 2026년 224.3억 달러로 성장할 전망이라는 사실이 이를 입증합니다.

지난 2년간의 사건들로 많은 제조사가 전반적 접근법을 재평가하게 되었지만, 인더스트리 4.0과 IoT의 지속적 부상, 원격 근무 증가, 모든 영역에서의 운영 최적화 필요성과 맞물려 예측 유지보수는 더 넓은 비즈니스 목표 달성에 필수적 역할을 합니다. 향후 12개월 이상 어떤 변화가 있을지 살펴보겠습니다.

1. 지속가능성으로의 전환 가속화

작년 COP26 정상회의는 '넷제로(Net Zero)' 목표를 최우선 순위로 밀어 올렸습니다. 영국 정부의 2050년 넷제로 달성 약속(2035년까지 78% 감축)을 고려하면 당연합니다. 이에 따라 더 많은 기업이 에너지 소비와 폐기물 감축, 자산 수명 극대화 등 효과적인 예측 유지보수 전략의 혜택을 적극 모색할 것입니다.

2. 지속되는 인력난 압박

코로나19 관련 인력 부족이 지속되고, 심각한 기술 부족과 맞물려 기업의 효과적 유지보수 수행 능력을 압박합니다. 이는 원격 진단과 원격 조치 의존도 증가로 이어집니다. 포괄적 예측 유지보수 전략은 평소보다 낮은 인력 수준에서도 관리하기 용이해, 예측 불가능한 직원 결근 리스크에 덜 노출됩니다.

3. 인더스트리 4.0 도입 가속화

더 많은 제조사가 인더스트리 4.0을 수용함에 따라 유지보수 전략도 그에 따릅니다. 연결된 디바이스가 인더스트리 4.0의 핵심이며 IoT로 통합됩니다. 인더스트리 4.0 전환 기업이 늘어나면 예측 유지보수가 표준 모범 사례가 될 것은 당연합니다. 가트너는 2026년까지 IoT 지원 예측 유지보수 솔루션의 60%가 EAM 제품의 일부로 제공될 것이라 전망합니다(2021년 15%에서 상승).

4. 기존 데이터의 활용

자산에서 확보할 수 있는 데이터 품질이 최근 몇 년간 비약적으로 향상되었습니다. 전통적 방식과 센서 모두 특정 자산의 문제 여부뿐 아니라 어떤 부품이 문제인지 구체적으로 식별할 수 있게 되었습니다. 이러한 향상된 인사이트 품질로 더 많은 기업이 기존 데이터를 종합적 예측 유지보수 계획의 기반으로 활용할 수 있게 되었으며, 상호운용성과 통합 역량 향상도 모든 규모 기업의 예측 유지보수 도입을 가속화합니다.

5. 다차원적 접근: AI·머신러닝의 본격적 역할

머신러닝과 AI가 예측 유지보수에서 훨씬 더 큰 역할을 할 것입니다. 적절한 솔루션이 갖춰지면 자산 상태를 결정하고 영향을 미치는 수많은 요소를 평가해 잠재적 설비 고장을 사전에 유지보수 관리자에게 알릴 수 있습니다. 예: 실제 자산 문제인가, 아니면 사용량 증가로 인한 단순 이상치인가?

더 많은 기업이 전통적 BI 도구를 AI·머신러닝 기술로 대체해 지금껏 없던 방대한 데이터를 더 빠르고, 더 정확하고, 더 정밀하게 분석하려 할 것입니다.

결론: 혼란이 일상이 된 시대, 예측 유지보수가 방패

조직은 2022년 내내 지속적 혼란에 직면할 것입니다. 혼란이 빠르게 '새로운 정상'이 되어가고 있습니다. 이 혼란 속에서 굳건히 서려면 가능한 모든 곳에서 프로세스를 최적화해야 합니다. 이는 예방·반응 정비 정책을 넘어 예측 유지보수에 더 집중하는 것을 의미합니다.

지난 몇 년간 우리는 예측 유지보수가 생산성뿐 아니라 지속가능성 노력, 궁극적으로 수익성 증대에 기여하며 조직 전반에 다중 혜택을 주는 모범 사례로 급부상하는 것을 목격했습니다.

예측 유지보수 프로그램이 향후 12개월 그리고 그 이후에도 계속해서 선도적 역할을 할 것임은 확실합니다.

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