예측 유지보수: 상태 모니터링을 통한 장비 효율성 극대화

공장 바닥 위에 서서 열린 노트북을 바라보는 안전 조끼를 입은 남성

시스템 가동 시간 및 효율성 향상

오늘날과 같이 급변하는 산업 환경에서 사전 예방적 유지보수 전략의 중요성은 아무리 강조해도 지나치지 않습니다. 지능형 드라이브 엣지 컴퓨팅과 상태 감시로 구현되는 예측 유지보수는 장비 성능을 최적화하고 가동 시간을 늘리며 유지보수 비용을 절감하는 강력한 도구로 부상하고 있습니다. 이 기사에서는 상태 모니터링과 관련된 예측 유지보수의 개념을 살펴보고 경제성, 장비 성능 및 비용 절감 측면에서 예측 유지보수의 다양한 장점을 강조합니다.

예측 유지보수 상태 모니터링의 장점

경제적 효율성 향상

예측 유지보수는 데이터를 지속적으로 수집하고 감시함으로써 장비 문제가 확대되기 전에 이를 파악하여 가동 중단 시간의 위험을 최소화합니다. 이러한 사전 예방적 접근 방식은 비용이 많이 드는 예기치 않은 가동 중단을 방지하고 전체 유지보수 비용을 절감하여 경제적 효율성을 향상시킵니다.

더 높은 가동 시간

데이터를 지속적으로 모니터링하면 장비 성능의 변화나 이상 징후를 조기에 파악할 수 있습니다. 예측 유지보수는 고장으로 이어지기 전에 잠재적인 문제를 해결함으로써 장비 가동 시간을 극대화하여 원활한 운영을 보장하고 중단을 최소화합니다.

기계/장비 수명 연장

예측 유지보수는 적시에 유지보수하고 잠재적인 문제를 사전에 해결함으로써 기계와 장비의 성능과 수명을 최적화하는 데 도움이 됩니다. 심각한 손상을 초래하기 전에 문제를 파악하고 해결함으로써 비용이 많이 드는 수리나 조기 교체 필요성을 크게 줄일 수 있습니다.

최적의 예방적 유지보수 시기

예측 유지보수는 상태 모니터링 데이터를 활용하여 유지보수 활동을 위한 최적의 시점을 결정합니다. 구성 요소의 상태 상태를 분석하고 성능 저하 곡선을 따라가면 기능 장애가 발생하기 전에 유지보수를 트리거할 수 있습니다. 이러한 접근 방식을 통해 가장 필요한 시점에 예방적 유지보수 활동을 수행하여 불필요한 가동 중단 시간을 방지하고 사후 수리와 관련된 비용을 절감할 수 있습니다.

장비 성능 향상을 위한 엣지 분석 및 머신 러닝

상태 모니터링에서 수집된 데이터는 기계와 장비의 성능에 대한 귀중한 통찰력을 제공합니다. 제조업체는 엣지 분석을 사용하여 이 데이터를 분석하고 머신 러닝 알고리즘을 적용함으로써 패턴, 추세, 개선이 필요한 잠재적 영역을 파악할 수 있습니다. 이 정보는 기계 효율성을 최적화하는 데 사용되어 전반적인 성능을 개선하고 생산성을 높일 수 있습니다.

일반적인 성능 저하 패턴을 나타내는 P-f 곡선 그림
제조업체는 엣지 분석을 사용하여 이 데이터를 분석하고 머신 러닝 알고리즘을 적용함으로써 잠재적 장애에 대한 조기 경고를 받고 패턴, 추세 및 개선이 필요한 잠재적 영역을 식별할 수 있습니다.

상태 기반 유지보수(CBM)의 상당한 비용 절감 잠재력

유럽연합 집행위원회에서 의뢰한 연구에 따르면 제대로 작동하는 상태 기반 유지보수(CBM) 프로그램을 통해 상당한 비용을 절감할 수 있다고 합니다. 이 연구는 기존의 예방적 유지보수 방식에 비해 8~12%의 비용을 절감할 수 있다고 추정합니다. 그 외에도 유지보수 비용 14~30%, 가동 중단 시간 20~45%, 고장 70~75%, 생산성 15~25% 향상 등의 이점이 보고되었으며, 알고리즘은 실제 캐비테이션 시그니처를 사용자가 정의한 임계값 수준과 비교합니다. 값이 미리 정의된 시간 동안 설정된 임계값을 초과하면 이벤트가 캐비테이션으로 플래그가 지정됩니다.

또한 고장 난 자산의 수리 비용은 일반적으로 고장 전에 문제를 해결했을 때보다 50% 더 높습니다. 압축기 업계의 Fusheng과 같은 기업의 보고서에 따르면 적시에 수리한 결과 평균 수리 시간(MTTR)이 15% 감소하고 최초 수리율이 20% 증가했다고 합니다.

녹색 병으로 가득 찬 병입 라인
CBM을 통해 HEINEKEN은 그 어느 때보다 더 중요한 어플리케이션 데이터를 실시간으로 수집할 수 있게 되었습니다. 또한 이 드라이브는 기존의 통신 인터페이스와 소프트웨어를 지원하므로 HEINEKEN은 업그레이드의 일환으로 새로운 병렬 시스템에 투자할 필요가 없었습니다.

예측 유지보수에 분석을 활용하는 방법

예측 유지보수는 수집된 데이터를 효과적으로 활용하기 위해 고급 분석에 의존합니다. 여기에는 다음이 포함됩니다.

  • 구성 요소 수명 및 오류 정보 분석
  • 상태 기반 유지 관리 전략 구현
  • 비교를 위한 기준 정보 설정
  • 머신 러닝 알고리즘을 활용하여 패턴을 식별하고 정확한 예측 수행

이러한 분석을 통해 제조업체는 예기치 않은 문제를 방지하고 가용성을 최적화하며 마모 효과를 줄이고 장비 수명을 연장하고 맞춤형 유지보수 계획을 통해 예측 가능한 장기 비용 절감 효과를 창출할 수 있습니다.

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인텔리전트 엣지 컴퓨팅으로 생산성 극대화

지능형 드라이브 엣지 컴퓨팅과 상태 기반 감시로 구현되는 예측 유지보수를 통해 제조업체는 최적의 장비 성능, 가동 시간 증가, 비용 절감을 달성할 수 있습니다. 기계의 최적 상태를 체계적으로 보장하고 문제가 확대되기 전에 잠재적인 문제를 해결함으로써 기업은 예기치 않은 가동 중단 시간을 방지하고 장비 수명을 연장하며 전반적인 생산성을 극대화할 수 있습니다. 예측 유지보수를 도입하면 복잡성을 줄일 뿐만 아니라 장비 유지보수에서 추측을 배제하는 실행 가능한 통찰력을 제공하여 빠르게 진화하는 오늘날의 산업 환경에서 경쟁 우위를 확보할 수 있습니다.

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