정비 최적화: 사용량 기반 타이밍으로 최대 가동률 달성

정비의 전반적 목표는 가능한 가장 긴 수명 주기 동안 비계획 다운타임을 최단으로 만드는 것입니다. 또한 유지보수 비용 대비 최대 효과, 즉 최소 정비로 최대 가동률을 얻도록 조율해야 합니다. 그러려면 정비 점검과 작업의 유형뿐만 아니라 시기도 신중하게 통제해야 합니다.

사용량 기반 정비(Usage-Based Maintenance)가 시기를 다이얼링하는 방법 중 하나가 될 수 있습니다.

하지만 그 전에 정의부터 정리하죠.

사용량 기반 정비란 무엇인가?

이름 그대로 정비 시기를 사용량에 따라 조정하는 전략입니다. 다른 정비 전략들의 좋은 부분을 많이 빌려와 차별화됩니다. 미터 기반 정비처럼 사용량 추적에 의존합니다. 예측 정비처럼 과거와 현재 데이터 포인트를 활용해 미래를 계획하고 준비하게 돕습니다.

하지만 그런 부분을 빌려왔다고 독자적이고 완전한 전략이 아닌 건 아닙니다. 빌려온 부분이 많아서 다른 전략들과 비교해 이해하는 게 가장 쉽습니다.

사용량 기반 정비와 미터 기반 정비의 차이

미터 기반 정비는 사용량에 직접 연동됩니다. 예: 지게차 오일 250시간마다 교환이라고 하면, 미터에 적절한 숫자가 뜨자마자 오일 교환. 사용량에 맞추니 과도하거나 부족한 정비 걱정이 없습니다.

하지만 문제는 정확히 언제 250시간에 도달할지 알 수 없어 필요한 인력과 부품을 제때 맞추기 어렵단 점입니다.

사용량 기반 정비에선 몇 가지 데이터 포인트를 더해 언제 정비할지 정확히 예측함으로써 이 문제를 피합니다. 미터 기반에선 '언제 정비할지'와 '현재 미터 수치' 두 가지만 알지만, 사용량 기반에선 거기에 이력 데이터 기반 평균 사용량을 더 압니다. 예: 하루 평균 사용 시간.

따라서:

• 교환 간격: 250시간
• 지난 교환 후: 100시간
• 일일 평균 사용량: 10시간

다음 오일 교환까지 150시간 남았고, 평균 사용량 기준 15일 후입니다. 2주 여유가 있으니 그 정비 작업에 필요한 인력과 부품 스케줄링이 쉽습니다.

사용량 기반 정비와 예측 정비의 차이

엄밀한 정의론 차이가 없습니다. 사용량 기반 정비는 예측 정비의 한 유형입니다. 껌과 사탕 차이 묻는 거랑 같습니다. 껌은 사탕의 한 종류니까요.

하지만 사람들이 "예측 정비" 하면 떠올리는 것(자산에 부착된 특수 센서 네트워크가 열, 진동, 소음 관련 데이터 스트림을 캡처해 강력한 AI 알고리즘이 미래 고장을 정확하게 예측하는 것)과 사용량 기반 정비 사이엔 차이가 있습니다.

사용량 기반 정비에선 훨씬 작은 데이터 세트로 작업하며 모든 게 훨씬 단순합니다.

사용량 기반 정비의 이점

많지만, 중요한 하나는 너무 적거나 너무 많은 정비를 피하게 돕는다는 점입니다. 너무 적으면 작은 이슈가 큰 예산 파탄 문제로 커질 수 있습니다. 너무 많으면 안 해도 될 일에 시간과 돈 낭비. 또 정비 작업에 모든 게 갖춰지도록 계획하는 데 도움이 됩니다.

사용량 기반 정비의 잠재적 단점

기억하세요, 이 중 일부는 이론적입니다. 미터로 사용량 추적하며 사용량과 상태 간 연관성이 있다고 가정합니다. 지게차 예에선 250시간 사용마다 대략 같은 마모가 생긴다고 가정.

하지만 그럴까요? 운전자마다 운전 스타일이 다르지 않나요?

그래서 한 시간이 항상 같은 한 시간이 아닙니다. 느리고 꾸준한 타입 지게차 운전자도 있고, 급출발 급정거로 기계에 훨씬 더 많은 스트레스를 주는 운전자도 있습니다.

중고차 살 때 생각하면 쉽습니다. 주행거리계는 차 몇 마일 달렸는지 알려주지만 누가 몰았는진 안 알려줍니다. 예전엔 딜러들이 "한 주인만 탔고, '일요일에 교회만 가던 작은 할머니'"라고 말하곤 했습니다. 인정하고 싶지 않은 건 "무모운전 벌금과 과속 딱지 내려고 16세 피자 배달 기사가 판 차"라는 사실이죠.

다음 단계

Hippo가 유지보수 관련 모든 질문에 답하고 라이브 소프트웨어 데모 예약을 돕는 등 여러분께 가장 적합한 솔루션을 찾도록 도와드리겠습니다.

요약

사용량 기반 정비는 정비 작업 타이밍을 돕는 전략입니다. 다른 전략들에서 부분을 빌려왔으므로 다른 전략들과 비교해 이해하기 쉽습니다. 미터 기반 정비처럼 사용량 기반도 자산/설비가 미리 정해진 사용량을 넘으면 정비합니다. 지게차면 사용 시간. 하지만 미터 기반은 미터만 봐서 작업 시점 예측이 어렵고 불리합니다. 적절한 부품과 인력 조직이 언제 필요할지 모르면 어렵습니다. 사용량 기반 정비에선 과거 사용률로 미리 정해진 사용량에 언제 도달할지 예측해 이 문제를 피합니다. 이점으론 사용량 추적이 정비 타이밍 개선에 도움되지만 잠재적 문제도 있습니다. 상태를 추측하려고 사용량을 쓰지만, 양보다 사용 유형이 더 중요한 상황이 많습니다. 예: 두 지게차 운전자가 정확히 같은 시간 운전해도 운전 습관 차이로 설비에 다른 마모를 줄 수 있습니다. 언제나 그렇듯 정비 운영 인사이트엔 좋은 CMMS가 최고입니다.