금속·광업 산업 유지보수의 미래: 데이터 성숙도 활용한 예측 정비

금속 채굴 및 제련 사업은 세계에서 가장 오래된 산업 중 하나이며, 현대 기계와 데이터 분석의 혜택을 크게 받았지만, 가치가 창출되는 방식은 세대를 거쳐 동일하게 유지되어 왔다. 금속 및 광업 부문의 미래는 수익성 있게 이 산업의 바퀴를 계속 돌리기 위해 예상하고 관리해야 할 몇 가지 중요한 도전 과제를 제시한다.

수요가 증가하고 있음에도, 시장에 쏟아지는 엄청난 제품 양으로 인해 금속 및 기타 광물이 달성할 수 있는 가격은 엄청난 압박을 받고 있다. 결과적으로 제조업체는 수익을 보호하고 끊임없이 변동하는 경제 환경에서 안정성을 제공하기 위해 비용 효율성을 찾아야 한다.

생산자가 더 큰 효율성을 제공하는 능력은, 시장의 주요 플레이어들이 이미 자동화의 '손쉬운 과일'을 수확했다는 사실로 인해 도전받고 있다. 더 큰 효율성을 향한 여정의 다음 단계는 생산자가 Industry 4.0의 영역으로 더 나아가도록 요구한다. 이는 미지의 세계로의 거대한 도약처럼 보일 수 있지만, 이미 생산 환경에서 데이터를 훌륭하게 활용하고 있는 부문에게는 비교적 작고 단순한 단계다.

금속 추출 및 제련에 관여하는 조직들은 생산 환경에서 데이터 수집에 있어 상당히 진보되어 있으며, Industry 4.0으로의 이동을 활용할 수 있는 좋은 장비를 갖추고 있다. 이 회사들은 제조 커뮤니티의 대부분 부문보다 생산 프로세스와 관련된 훨씬 더 많은 데이터를 수집하며, 팩토리 히스토리안과 산업용 IoT 플랫폼을 사용해 이 데이터를 저장하고 분석할 가능성이 훨씬 높다.

이 높은 수준의 데이터 성숙도는 금속에서 품질의 비결이 반드시 기계 자체가 아니라, 그들이 관여하는 프로세스라는 사실에서 기인한다. 방법과 타이밍에 대한 엄격한 통제가 고품질 제품을 생산하느냐 무가치한 것을 생산하느냐의 차이를 만든다. 생산자는 이 프로세스를 면밀히 모니터링하며, 그렇게 함으로써 생산을 알리고 성과를 검토하기 위해 대량의 데이터를 수집한다. 생산 환경에서 데이터 추출이라는 무거운 작업이 완료되었으므로, 이제 엄청난 추가 가치를 달성할 수 있다.

예측 정비는 이 경제 영역에서 활동하는 조직들에게 효율성 개선의 중요한 기회를 제공한다. 좋은 유지보수 관행은 생산을 온라인으로 유지하고 치명적 고장을 방지하는 데 필수적이다.

제련로 같은 중요한 장비가 완전히 기능하고 양호한 작동 상태를 유지하도록 보장하는 데 이미 엄청난 주의와 관심이 기울여지고 있다. 여기서 문제는 생산에 치명적일 수 있으며, 시간과 막대한 비용이 든다. 더 나쁜 것은, 제련로 고장이 그 환경 안팎에서 일하는 사람들에게 진정한 해악의 위험을 초래한다는 것이다.

그러나 보조 구성요소가 최적으로 작동하도록 보장하는 데는 훨씬 덜 관심이 주어진다. 잘해야 이 저평가된 장비들은 엄격한 일정에 따라 유지보수되어, 필요하든 아니든 서비스를 받는다. 이 접근법은 기계나 개별 구성요소의 문제가 발견되기까지 몇 달이 걸릴 가능성도 초래한다. 이러한 문제는 생산 라인을 중단시키고, 관련된 기계에 2차 손상을 입힐 수 있다.

Senseye의 PdM 소프트웨어 제품군 같은 자동화된 예측 정비 제품은 모든 생산 자산에 유사한 수준의 주의와 관심을 적용함으로써 조직이 즉각적인 가시적 절감을 달성할 수 있는 솔루션을 제공한다.

인간에게 각 생산 자산을 수동으로 확인하게 하는 대신, 우리는 기존 데이터 출력을 자기 학습 알고리즘에 적용해 진동, 압력, 온도, 토크, 전류 및 기계 건전성 악화를 나타내는 기타 소스의 작지만 중요한 변화를 모니터링함으로써 산업 기계 상태를 자동으로 평가하는 머신러닝 알고리즘을 만들었다.

이 통찰력으로 무장해, 생산자는 정확한 시기에 정확히 적절한 유지보수 개입을 구현할 수 있다. 이 접근법은 기계가 가능한 한 원활하게 작동하도록 보장하고, 치명적 기계 고장 위험을 줄이며, 과도한 유지보수와 관련된 비효율성과 낭비를 제거한다. 생산자는 소수의 중요 자산 모니터링에서 수천 개로 이동해, 생산 라인 전체에서 무슨 일이 일어나고 있는지 포괄적인 뷰로 효율성과 통제를 극대화할 수 있다.

금속 및 광업 부문이 직면한 도전은 독특하지 않으며, 확실히 치명적이지도 않다. 이 산업은 수천 년간 존재해왔으며, 의심할 여지 없이 앞으로도 수천 년간 계속 운영될 것이다. 그러나 이 부문이 직면한 도전을 고려할 때, 승자는 경쟁력 있는 가격에 고품질 제품을 지속적으로 제공할 수 있는 기업들이 될 것이다. 이는 더 똑똑하고 점점 더 효율적인 운영을 요구할 것이다. 예측 정비는 생산자가 가시적 절감과 효율성을 달성하면서 안전과 환경 성과 같은 측면도 개선할 수 있는 영역 중 하나다. 이 새로운 작업 방식을 구현하는 데 필요한 데이터 기초는 이 부문에서 활동하는 대다수 조직에 이미 마련되어 있다.

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