예방보전 vs 예지보전: 제조업체가 예지보전으로 전환해야 하는 이유

대화해 보면 '예방(Preventative)'과 '예지(Predictive)'라는 용어가 정신적으로 겹치는 경우가 많습니다. 하지만 구현 기법과 실제 효과에서 뚜렷한 차이가 있어, 장단점과 왜 예지보전이 제조업체의 유일한 미래인지 논하기 전에 둘을 명확히 정의할 필요가 있습니다.

예방보전은 제조사가 지정한 평균고장간격(MTBF)에 크게 의존합니다. 이는 기계와 부품의 고장 간 평균 시간(보통 운전 시간)을 나타냅니다. 유지보수 활동은 MTBF 수치(통상 운전 시간)가 초과되기 전에 수행됩니다.

예지보전은 머신과 부품에서 얻은 실세계 진단(현재 상태)과 예지(미래 상태) 정보에 의존합니다. 진동 모니터링(베어링/기어박스), 전류 모니터링(전기 모터), 온도 모니터링(유체) 등이 이에 해당합니다. 유지보수는 부품의 실제 상태와 예상 잔여유용수명(RUL)에 기반해 수행되며, 머신 고장을 정확히 예측해 방지할 수 있습니다.

현실은 이상적이지 않다

불행히도 이 도식과 깔끔한 다이어그램과 달리, 현실은 결코 '이상적'에 부합하지 않으며 타협이 필요합니다.

예방보전은 머신의 실제 사용량을 고려하지 못하며, 잠재적 고장 지점을 어떤 방식으로도 가리킬 수 없습니다. 고장 나는 부품이 제조사 원천 테스트에서 발견된 것과 다른 경우가 많고, 머신이 노후화되면 거동이 크게 변합니다. 제조사 제공 MTBF 수치는 보통 매우 보수적입니다. 과잉 유지보수가 고장과 그에 따른 다운타임보다 일반적으로 비용이 덜 들기 때문입니다.

계획 정비로 운영이 중단(다운타임)될 뿐만 아니라, 비계획 고장이 추가 다운타임을 유발합니다. 때로는 계획 정비 직전에 고장이 나기도 합니다. 현실에서 이 방식은 머신이 노후화될수록 점점 더 비싸지고 비효율적이 됩니다.

예지보전은 현실에서 더 높은 확신을 위해 계획 정비 요소를 가질 수 있지만, 이는 더 적고 덜 파괴적입니다. 예지 정보에 기반한 정기적 상태 기반 유지보수로 비계획 다운타임을 회피합니다. 경우에 따라 상태 지표가 계획 정비 전에 나타나면, 기회 정비(Opportunistic maintenance)를 이미 계획된 정비에 합쳐 추가 효율을 낼 수 있습니다.

비교 평가

신뢰할 수 있는 진단과 예지에 기반한 예지보전은 생산성 최적화와 다운타임 최소화 측면에서 명확한 승자입니다. 도입자의 유일한 주의점은 완전히 실세계 데이터 기반이라 광범위한 데이터 수집이 필요하고, 이를 위한 선행 투자가 부담스러워 보일 수 있다는 점입니다. 다만 인더스트리 4.0과 IIoT가 진전되고 센서 비용이 내려가며 이는 변하고 있습니다. 최신 기계에는 예지보전을 돕기 위해 센서와 데이터 수집이 내장돼 나오기도 합니다.

예방보전 대비 최대 개선점은 MTBF만이 아닌 적절한 사용량과 상태에 맞춰 유지보수할 수 있다는 것입니다. 딥 유지보수 이벤트 횟수를 줄일 뿐 아니라 비계획 다운타임 이벤트도 줄여 비용을 아낍니다. 부품 상태를 미리 경고받아 다운타임과 생산성 이슈가 되기 전에 시정 정비를 할 기회가 생기기 때문입니다.

왜 예지보전이 미래인가

시간과 돈 낭비를 좋아하시나요? 아닐 겁니다. 경쟁사도 마찬가지입니다. 인더스트리 4.0이 가져온 거대한 도약은 새로운 소재, 기계, 생산 기술에 있는 게 아닙니다. 이미 가진 것을 개선하고 최적화해 투자에서 생산성의 마지막 한 방울까지 짜내는 것입니다.

예지보전은 Senseye 같은 제품으로 가능해집니다. 다운타임을 피하고 생산성을 보장하면서 더 적은 돈을 쓰게 돕습니다. 꽤 흥미롭지 않나요?

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