예방 유지 관리와 PdM 유지 관리는 모두 효과적인 유지 관리 전략이지만 둘 사이에는 주요 차이점이 있습니다. 예방 유지 관리와 예측 유지 관리의 차이점을 이해하면 팀이 조직에 가장 적합한 유지 관리 유형을 선택하는 데 도움이 될 수 있습니다. 마찬가지로 예측 유지 관리와 예방 유지 관리의 이점을 이해하면 올바른 전략을 선택하는 데 도움이 될 수 있습니다. 많은 성공적인 유지 관리 프로그램에서는 두 가지 전략을 조합하여 사용합니다.
예방 유지보수 자산의 예상 수명주기를 사용하여 유지 관리 작업을 수행할 시기를 결정합니다. 일반적인 예방 유지 관리 사례 중 하나는 3개월마다 또는 3,000마일마다 자동차 오일을 교체하는 것입니다.
일부 자산의 경우 예방적 유지 관리 일정이 간단하고 충분합니다. 자산에 대한 예방적 유지 관리는 일정, 특정 사용 시간 또는 기타 사용량 기반 지표를 기반으로 수행될 수 있습니다. 여기에는 필터 교체, 윤활 수행, 마모된 부품 교체 등의 작업이 포함될 수 있습니다.
물론 예방적 유지보수에는 몇 가지 어려움이 따릅니다. 달력에 유지 관리 작업이 지시되면 일부 구성 요소는 필요하기 전에 교체됩니다. 또한 기계를 작업할 때마다 어느 정도 위험이 발생합니다. 예방적 유지 관리는 계획하기가 더 간단할 수 있지만 시간, 비용, 부품이 더 많이 사용됩니다.
예측 유지 관리 자산의 실제 운영 조건을 사용하여 취해야 할 조치와 시기를 결정합니다. 일정에 따라 유지 관리를 수행하는 대신 예측 유지 관리 분석을 통해 자산 성능의 불규칙성을 식별하면 유지 관리가 발생합니다. 윤활이나 부품 교체 등 유사한 조치를 취할 수 있지만, 예측 유지 관리 조치가 필요할 때 정확히 발생한다는 차이점이 있습니다.
예측 유지 관리 전략은 시간과 비용을 모두 절약할 수 있지만 주로 PdM 유지 관리 구현의 복잡성이라는 과제도 제기합니다. 다행히도 올바른 도구를 사용하면 이 문제를 극복할 수 있습니다. 장비가 정상적으로 작동하는 동안 예측 유지 관리 기술과 원격 센서와 같은 상태 모니터링 장치를 통해 모니터링할 수 있습니다. 정기적으로 또는 지속적으로 측정할 수 있습니다.
예측 유지 관리 소프트웨어와 함께 사용하면 이러한 센서를 통해 자산 상태가 변경될 때 유지 관리 팀에 알릴 수 있습니다. CMMS를 통해 자동으로 생성된 작업 주문을 통해 팀은 신속하게 조치를 취하고 장비 고장을 방지할 수 있습니다.
유지 관리 팀은 자산 상태 데이터를 추적 및 분석하여 패턴을 파악하고 향후 유지 관리에 대해 더 많은 정보를 바탕으로 결정을 내릴 수 있습니다. 궁극적으로 PdM 유지 관리의 목표는 자산 가용성을 최대화하고 각 자산을 수리하는 데 소요되는 시간과 비용을 최소화하는 것입니다.
새로운 유지 관리 전략을 구현하는 데는 항상 어려움이 따르며 예측 유지 관리도 예외는 아닙니다. PdM 유지 관리에는 높은 초기 비용과 새로운 기술이 필요합니다. 사후 유지 관리 접근 방식에 익숙하다면 예측 유지 관리로 전환하려면 전체 방법론의 근본적인 변화도 필요합니다.
예측 유지 관리의 이점은 의심할 여지 없이 문제보다 더 큽니다. 하지만 시작하기 전에 이러한 과제를 인식하여 직면할 준비를 하는 것이 중요합니다.
예측 유지 관리는 센서, 분석 소프트웨어 및 IIoT 기술에 의존하며 이들 모두 초기 비용이 상대적으로 높습니다. 새로운 기술을 통합하는 것도 어려울 수 있으며 비용이 많이 드는 예측 유지 관리 솔루션에 투자하기가 어려울 수 있습니다.
직원들은 예측 유지 관리를 구현하는 방법과 새로운 예측 유지 관리 기술을 올바르게 사용하는 방법에 대한 광범위한 교육이 필요합니다. 또한 새로운 유지 관리 접근 방식에 적응하는 데 시간이 필요할 수도 있습니다. 직원들은 때로 새로운 예측적 유지 관리 전략에 저항합니다. 특히 보다 대응적인 접근 방식에 익숙한 경우에는 더욱 그렇습니다. 그러나 올바른 교육 프로그램은 PdM 도입에 대한 거부감을 극복하는 데 도움이 될 수 있습니다.
예측 유지 관리 소프트웨어는 거대한 데이터 세트에 의존합니다. 분석 모델에는 기준선을 만들고 표준과의 편차를 추적하기 위해 자산 성과에 대한 기록 데이터가 필요합니다. 귀하의 조직이 자산 데이터를 수집하지 않았다면 이로 인해 몇 가지 문제가 발생할 수 있습니다.
예측 유지 관리에는 몇 가지 기본 과제가 있습니다. 이 프로그램은 초기 비용이 상대적으로 높으며 관리자가 복잡한 운영을 감독해야 하며 일반적으로 유지 관리 팀이 새로운 기술을 사용할 수 있도록 교육해야 합니다. PdM 유지 관리 프로그램을 신중하게 구현하면 이러한 장벽을 극복할 수 있습니다.
비용 및 구현 문제 극복
전체 조직을 예측 유지 관리 접근 방식으로 전환하려고 시도하는 대신 파일럿 프로그램으로 시작하는 것이 좋습니다. 시스템을 시험해 보면 비용을 낮게 유지하고 교육을 최소화하며 운영 관리 요구 사항을 제한할 수 있습니다. 예를 들어, 예측 유지 관리 기술을 소량으로 구입하는 것이 훨씬 더 저렴하며, 비용을 빨리 지불할 수 있다는 것을 알게 될 것입니다.
성공적인 파일럿 프로그램은 더 큰 PdM 프로그램에 투자할 수 있는 상당한 투자 수익(ROI)을 제공합니다. 파일럿은 또한 예측 유지 관리에 대한 이해를 높이는 데 도움이 됩니다. 유지 관리 직원은 결과를 확인하면 새로운 접근 방식을 채택하게 될 것입니다.
교육 과제 극복
직원들이 새로운 예측 유지 관리 애플리케이션에 대해 완전히 교육을 받았는지 확인하는 것이 중요합니다. 조직에 따라 이는 어려울 수 있습니다. 예를 들어 원격 직원이 있는 대규모 조직에서는 팀 교육 세션을 구성하는 것이 어렵습니다. 그렇기 때문에 사용자가 자신의 고유한 일정에 맞춰 수업을 진행할 수 있도록 하는 eMaint University와 같은 비동기식 및 주문형 교육 프로그램을 제공하는 것이 좋습니다. eMaint는 직원 교육 및 인증 추적에도 도움이 됩니다.
데이터 문제 극복
아직 상태 모니터링 데이터를 수집하고 있지 않다면 이제 시작할 시간입니다. 진동, 온도 및 기타 주요 성능 데이터를 수집하려면 중요 자산에 IIoT 센서를 설치하세요.
센서는 데이터를 CMMS/EAM으로 스트리밍하므로 데이터 입력 오류나 불완전한 데이터 세트에 대해 걱정할 필요가 없습니다. 상태 모니터링 데이터를 수집하면 예측 유지 관리 소프트웨어가 각 자산에 맞게 맞춤화된 기준 "정상"을 구축하여 효과적인 예측 유지 관리 프로그램을 생성하는 데 충분한 데이터를 제공합니다.
예측 유지 관리에는 여러 가지 유형이 있습니다. 가장 널리 사용되는 예측 유지 관리 유형에는 진동 분석, 적외선 온도 측정 및 음향 모니터링이 포함됩니다.
진동 분석
회전하는 모든 자산은 사용 중에 진동합니다. 그러나 자산의 기본 진동 패턴이 변경되면 일반적으로 새로운 결함이 있음을 나타냅니다. 진동 분석은 자산의 진동 수준을 실시간으로 모니터링하여 이상 현상을 찾습니다.
진동 수준의 변화는 조기 마모 및 부식을 나타낼 수 있습니다. 또한 느슨함, 정렬 불량 및 베어링 결함을 나타낼 수도 있습니다.
오늘날 진동 분석은 매우 정교합니다. 올바르게 수행하면 이 기술을 사용하면 기계 결함이 고장을 일으킬 정도로 심각해지기 몇 달 전에 이를 발견할 수 있습니다.
음향 모니터링
음향 모니터링을 사용하면 상태 모니터링 도구를 통해 마찰이나 마모의 초기 징후를 "청취"할 수 있습니다. 회전하는 장비는 성능이 저하되면서 특유의 소리를 냅니다. 때때로 이러한 소리는 맨귀로 들을 수 있을 만큼 크지만 음향 모니터링은 감지할 수 없는 훨씬 더 희미한 소리를 포착하므로 뛰어난 예측 도구가 됩니다.
음향 모니터링은 누출 방지 도구로 널리 사용되며, 특히 가스, 오일 또는 액체를 위한 대규모 파이프라인이 있는 시스템에서 더욱 그렇습니다.
적외선 카메라
적외선 카메라는 새로운 기계 결함을 나타낼 수 있는 미묘한 온도 변화를 감지할 수 있습니다.
온도 상승은 종종 높은 수준의 마찰, 조기 마모 또는 성능 저하로 인해 발생합니다. 잘못된 배선이나 기타 전기 문제가 또 다른 근본 원인일 수 있습니다. 적외선 열화상 촬영은 가스 또는 액체 누출 위치를 찾는 데도 도움이 될 수 있습니다. 습기나 가스로 인한 온도 변화를 찾아낼 수 있습니다.
물론 예측 유지 관리에 대한 다른 접근 방식도 많이 있습니다. CMMS를 사용하여 예측 유지 관리 프로그램을 구축하면 이러한 다양한 유형의 통찰력을 매우 효과적인 하나의 PdM 모델에 통합할 수 있습니다.
예측 유지 관리 전략을 구현하는 방법에는 여러 가지가 있으며 사용 가능한 예측 유지 관리 기술도 많이 있습니다. 다음 예측 유지 관리 도구 및 기술을 사용하면 각 조직은 예측 유지 관리 프로그램을 구현하고 유지하는 데 필요한 만큼의 정보를 수집할 수 있습니다.
거의 모든 산업에는 중요한 예측 유지 관리 애플리케이션이 있습니다. 다음은 몇 가지 일반적인 예측 유지 관리 예시입니다.
자동차 분야의 예측 유지보수 사례
예측 유지 관리 도구는 느린 컨베이어 벨트나 스탬핑 또는 프레스 기계의 진동 이상과 같은 임박한 오류를 식별할 수 있습니다. 지게차, 도장 장비 등 다른 자산에도 사용할 수 있습니다.
식품 및 음료 분야의 예측 유지 관리 예
식품 및 음료 산업에서 예측 유지 관리 기술은 최대 가동 시간을 보장할 뿐만 아니라 모든 제품이 엄격한 식품 규정을 준수하여 생산되도록 보장하는 역할을 할 수 있습니다. 예측 유지 관리는 혼합기, 블렌더, 집진 시스템, 압출 장비, 펌프, 컨베이어 벨트와 같은 장비에 사용할 수 있습니다.
제조 분야의 예측 유지보수 사례
모든 유형의 제조업체는 예측 유지 관리 기술을 사용하여 제품 출력의 일관성과 품질을 개선하고 인건비를 절감하며 자산 수명을 연장할 수 있습니다. 제조 분야의 예측 유지 관리는 팬, 펌프, 모터와 같은 자산의 고장을 예측하고 줄이는 데 도움이 될 수 있습니다.
생명 과학 분야의 예측 유지 관리 사례
생명 과학 산업의 많은 제조업체는 지역, 주 및 연방 당국의 감사를 받습니다. 예측 유지 관리 기술은 장비가 필수 매개변수 내에서 계속 작동하도록 보장하고 조직에 자산 이력에 대한 감사 방지 기록을 제공할 수 있습니다. 또한 제품을 냉장 또는 냉동해야 하는 경우 센서는 제품을 적절한 온도로 유지하는 데 사용되는 장비가 항상 의도한 대로 작동하는지 확인하는 데 도움이 됩니다.
석유 및 가스 분야의 예측 유지보수 사례
장비 고장이 환경에 영향을 미치고 직원의 안전 위협을 초래할 수 있는 석유 및 가스 산업에서는 신뢰성이 매우 중요합니다. 펌프, 보일러, 압축기와 같은 자산에 대한 예측 유지 관리는 계획되지 않은 고장과 그 결과의 위험을 줄이는 데 도움이 될 수 있습니다.
사후 대응 유지 관리에서 예측 유지 관리로 전환하는 작업은 하루아침에 이루어지지 않습니다. 그러나 CMMS 소프트웨어 및 무선 진동 센서와 같은 예측 유지 관리 기술의 발전으로 인해 예측 유지 관리는 그 어느 때보다 달성 가능한 전략이 되었습니다. 예측 유지 관리 계획 수립을 고려할 때 각 자산에 대해 염두에 두어야 할 몇 가지 질문이 있습니다.
각 장비에 대해 이러한 질문에 대답하면 팀이 예측 기반으로 유지 관리할 자산의 범위를 좁히는 데 도움이 될 수 있습니다.
예측 유지 관리가 반드시 모든 자산에 대해 가장 효과적인 전략은 아닙니다. 일부 자산은 생산이나 수익에 거의 또는 전혀 영향을 주지 않고 실패할 수 있습니다. 다른 사람들은 간단하고 직접적인 예방 유지보수로 이익을 얻습니다. 그러나 일부 자산의 경우 예측 유지 관리가 최선의 전략입니다.
소수의 자산에 대해서만 예측 유지 관리 도구를 사용하려는 경우에도 미리 계획을 세우고 유지 관리 팀이 고수할 수 있는 프로그램을 구축하는 것이 도움이 됩니다. 예측 유지 관리 프로그램을 설정하기 위한 6가지 주요 단계는 다음과 같습니다.
궁극적으로 성공적인 예측 유지 관리 프로그램을 구현하려면 조직의 목표와 요구 사항에 대한 장기적인 관점을 가져야 합니다. 두 가지 예측 유지 관리 계획은 동일하지 않습니다.
예측 유지 관리 솔루션에는 정의상 많은 데이터를 수집하고 분석하는 작업이 포함됩니다. 예측 유지 관리를 제어하는 가장 좋은 방법은 CMMS(컴퓨터 유지 관리 시스템)를 사용하여 작업 주문, 실시간 예측 유지 관리 분석, 유지 관리 내역에서 들어오는 데이터를 연결하고 관리하여 적절한 직원이 작업 장소와 시간에 관계없이 액세스할 수 있도록 하는 것입니다.
CMMS가 없으면 유지 관리 팀은 자산의 유지 관리 내역을 추측하는 경우가 많습니다. 작업 주문은 종이에 작성되는 경우가 많으며, 종이 작업 주문을 찾아서 완료하고 정리하는 데 시간이 걸립니다. 또한 종이 작업 주문으로 인해 완료된 작업이나 아직 처리되지 않은 작업을 추적하기가 어렵습니다. 요청, 진행 중인 작업, 우선순위 작업을 모두 별도의 종이에 담아 비교하는 것은 거의 불가능합니다.
CMMS를 사용하면 작업 주문을 훨씬 쉽게 예약, 할당 및 완료할 수 있습니다. 또한 자산 중요도에 따라 작업 주문의 우선순위를 정할 수 있으므로 가장 중요한 작업이 올바른 기술자에게 할당되도록 할 수 있습니다. 관리자는 어떤 작업이 뛰어난지 확인하고 이미 특정 자산을 담당하고 있는 직원이나 해당 작업에 필요한 전문 지식을 갖춘 직원에게 작업을 할당할 수 있습니다.
기술자와 의사 결정자도 유지 관리 기록에 액세스할 수 있습니다. 자산에 짧은 시간 내에 여러 번의 오류 기록이 있는 경우 전문가는 데이터 및 예측 유지 관리 분석을 사용하여 문제의 근본 원인을 파악하거나 자산 교체 시기를 결정할 수 있습니다.
eMaint CMMS는 조직에 예측 유지 관리 도구의 전체 제품군을 제공합니다. 이를 통해 조직은 다음을 수행할 수 있습니다.
Cleveland Tubing, Inc.는 FLEX-Drain 및 PumpFlex를 포함한 유연하고 접이식 튜브 제품을 생산하는 제조업체입니다. 회사는 주요 지표(온도, 압력, 유체 수위, 흡입)에 대한 미터 판독값을 가져와 사전 정의된 범위에 따라 작업 또는 검사가 필요할 때 우선 순위 작업 주문을 트리거하는 데 사용되도록 eMaint를 설정했습니다.
Cleveland Tubing의 유지 관리 관리자인 Gary Payne은 eMaint가 유지 관리 결정 지원 시스템이 되어 경과 시간, 장비 활용도 및 상태 기반 지표를 기반으로 매일 수행해야 하는 작업을 알려준다고 언급했습니다. 그들은 또한 다음과 같은 경험을 했습니다:
예측 유지 관리의 미래는 인공 지능 도구를 활용하여 이전보다 더 큰 규모로 통찰력을 제공합니다. AI 도구는 방대한 데이터 세트를 고속으로 스캔하므로 중요한 자산을 보유한 대규모 조직에 매우 중요합니다. 최고의 AI 도구는 기계 결함을 진단하고 결함 심각도 수준을 결정하여 명확한 유지 관리 우선순위를 설정하는 데 도움을 줍니다.
그렇다고 유지 관리가 자동화된다는 의미는 아닙니다. 인간 기술자와 운영자는 AI 결과를 감독하고 통찰력을 구축해야 합니다. AI는 완전한 솔루션이 아니라 유용한 도구입니다. 직원들과 워크플로를 공유할 때 가장 효과적입니다.
장비 유지 보수 및 수리
우리를 선택해 주신 브라질 고객님께 감사드립니다. 오늘 기계는 브라질 산토스로 배송될 예정입니다. 그는 가구 산업에 종사하고 있습니다. 우리 기계는 목재, MDF, 합판, 아크릴 등을 가공하는 데 매우 적합합니다. 그리고 이 기계에는 측면 스핀들이 추가되어 패널 측면에서 구멍을 뚫을 수 있습니다. 2030년 ATC CNC 목공기계 판매 이 고객은 주로 가구 산업에 종사하고 있습니다. 그래서 그는 도마용 자동 공구 교환 장치가 있는 CNC 기계를 구입하려고 합니다. 고객이 당사 웹사이트에서 제품을 본 후 당사에 연락합니다. 그러
최근까지 클라우드에서 칩 설계 및 전자 설계 자동화(EDA) 도구의 이점에 대한 반도체 업계의 인식은 다소 흐려져 있었습니다. 우리가 일상 생활에서 사용하는 많은 애플리케이션(예:결제 처리, 비즈니스 프로세스/협업, 빅데이터 분석)은 모두 클라우드 컴퓨팅 기술에 의존하지만 칩 설계 업계는 클라우드 솔루션을 채택하는 데 더 오랜 시간이 걸립니다. 라이브러리 특성화와 같은 힘든 작업을 위해 자체 고성능 데이터 센터 용량에 투자하는 칩 디자인 하우스의 시대는 흐려지고 있습니다. 반도체 산업의 경쟁적 압박 속에서 칩 설계자들은 까다로운
