예측 유지 관리: 스마트 유지 관리로 가동 중지 시간 방지

보관, 운반, 피킹: 복잡한 물류 프로세스에서는 모든 구성 요소가 완벽하게 상호 작용해야 합니다. 구성 요소 중 하나에 장애가 발생하면 어떻게 될까요? 서두르세요! 원활한 상품 흐름을 복구하려면 계획되지 않은 서비스 개입이 필요합니다. 이로 인해 비용이 발생하며, 가동 중단 시간이 발생할 때마다 비용은 증가합니다.

이를 방지할 수 있는 방법이 있습니다. 바로 예측 유지 관리입니다.

예측 유지관리란 무엇인가요?

예측 유지보수는 기계의 유지보수 요구 사항을 예측하는 방법입니다. 이를 위해 운영 데이터를 실시간으로 수집하고 추가 정보와 지능형 알고리즘을 사용하여 분석합니다. 이상 감지는 마모 및 고장 발생 가능성을 조기에 감지하고 문제 발생 전에 유지보수 작업을 미리 계획하는 데 도움이 됩니다.

유지 관리 전략 비교

예측 유지보수는 가능한 한 빨리 유지보수 및 수리를 수행하는 것을 목표로 하는 선제적 접근 방식이지만, 실제로 필요한 경우에만 해당됩니다. 이러한 측면에서 예측 유지보수는 다른 유지보수 유형과 다릅니다.

• 대응적 유지 관리

유지보수 및 수리 작업은 결함이 발생하거나
마모가 상당히 진행된 경우에만 수행됩니다.

• 예방정비

    시스템의 실제 상태와 관계없이 정기적으로 검사 및 유지 관리 작업이 수행됩니다.

• 상태 기반 유지 관리

상태 기반 유지보수 역시 사후 대응적이지만, 기계 데이터를 기반으로 합니다.
임계값에 도달하는 즉시 유지보수가 수행됩니다.

예측 유지 관리의 5단계

예측 유지보수는 시스템 상태에 대한 데이터 기반 예측을 가능하게 하고, 이에 따라 유지보수 조치를 계획할 수 있도록 합니다. 이러한 정보는 어디에서 얻을 수 있을까요? 최적의 유지보수 시기는 어떻게 결정할까요? 기술적 요구 사항은 무엇일까요?

• 1단계: 데이터 수집
  
  첫 번째 단계에서는 기계에 설치된 센서를 통해 운영 데이터를 기록하고
  IoT 연결을 통해 데이터베이스에 저장합니다. 이를 위해 SSI SCHAEFER는 지멘스 표준 IPC인 "나노 박스(Nano Box)"를 사용하여 제어 레벨의 실시간 데이터를 수집하고 WAMAS(컴퓨터 유지보수 관리 시스템) 유지보수 센터로 전송합니다.
   

• 2단계: 데이터 분석
  수집된 데이터는 다른 관련 정보와 결합됩니다. 핵심 키워드: 빅데이터. SSI SCHAEFER는 WAMAS 정비 센터에서 제공하는 개별 정비 내역 외에도 글로벌 기계 데이터를 활용합니다. 이를 바탕으로 특수 데이터 분석 알고리즘과 머신 러닝 기술을 통해 패턴과 이상 징후를 인식할 수 있습니다.
   

• 3단계: 예측 진단
  
  통계적 방법과 모델을 사용하여 분석 결과를 기반으로 기계 및 부품의 미래 상태에 대한 예측 진단을 생성합니다. 인공지능도 활용됩니다. 이 시스템은 새로운 데이터로부터 끊임없이 학습하여 점점 더 정확한 예측을 제공합니다.
   

• 4단계: 유지 관리 계획
  
  생성된 예측은 필요한 유지보수 작업의 이상적인 시기와 유형에 대한 정보를 제공합니다. 이를 통해 유지보수 작업을 미리 계획하여 예비 부품을 적시에 주문하고 가동 중단을 방지할 수 있습니다.
   

• 5단계: 유지 관리 절차
  
  사전 계획에 따라 유지관리 작업을 특히 효율적으로 수행할 수 있습니다. 예를 들어, 비수기나 요구 사항에 맞게 자재 및 인력을 지출할 수 있습니다.

예측적 유지관리가 왜 효과가 있을까요?

예측 유지보수는 기업에 계획 보안을 제공하고, 유지보수 노력을 줄이며, 원활한 자재 흐름을 보장합니다. 데이터 기반 및 AI 지원 유지보수 전략은 전체 시스템의 생산성과 효율성을 높이고 상당한 비용을 절감할 수 있습니다.

예측 유지보수는 가용성을 높일 뿐만 아니라 기계 및 시스템의 사용 수명을 연장하는 데에도 도움이 됩니다. 데이터 분석을 통해 심각한 손상이 발생하기 전에 조기에 문제를 파악할 수 있습니다. 또한, 수요 중심 유지보수를 통해 마모를 최소화할 수 있습니다. 이를 통해 장기적인 투자를 보호하고 설비의 지속가능성을 향상시킬 수 있습니다.

예측 유지관리에도 단점이 있나요?

예측 유지보수의 성공적인 구현에는 몇 가지 어려움이 따릅니다. AI 시스템 통신에 필요한 인프라를 구축한 후, 적합한 분석 플랫폼과 AI 모델을 선택하고 적용하려면 전문적인 노하우가 필요합니다. 데이터 품질 또한 매우 중요합니다. 정보 부족은 부정확한 예측과 잘못된 유지보수 결정으로 이어질 수 있습니다.

예측 유지 관리를 위한 최고의 솔루션

특히 중소기업의 경우 예측 유지보수가 너무 복잡하다고 생각하시나요? 적합한 파트너가 있다면 걱정하실 필요가 없습니다. SSI SCHAEFER는 단일 공급업체를 통해 맞춤형 예측 유지보수 솔루션을 제공합니다. 최첨단 기술과 전문가의 개별 지원을 통해 예측 유지보수의 모든 이점을 누리실 수 있습니다.

저자 소개

Stefan Unterberger는 10년 이상의 프로젝트 관리 경험과 4년 이상의 전략적 전문성을 보유하고 있습니다. SSI SCHAEFER에서 그는 IT 프로젝트, 글로벌 프로젝트 관리 사무소, 전략 및 사업 혁신을 담당했습니다. Stefan Unterberger는 2024년 1월부터 제품 및 혁신 관리자로서 이러한 전문성에 집중하여 독창적인 예측 유지 관리 솔루션 개발을 주도하고 있습니다.