개요산업용 IoT 옹호론자들이 말하는 마법 같은 산업용 IoT의 이점은 빠르게 현실이 되어가고 있으며, 그 한 분야가 바로 산업 현장입니다. 산업용 IoT로의 전환은 시스템이 알아서 유지보수 관련 사항을 결정하고 수행하는 자율 유지보수와 같은 획기적 기능을 제공합니다.

IoT 기반 예측 유지보수 솔루션은 공장 자산을 연결하고 기계 성능과 상태에 대한 단일 뷰를 제공해 기존 유지보수 방식으로부터의 전환을 간소화합니다. 또한 예측 유지보수는 유지 보수 작업 결과를 파악해 운영 및 비즈니스 요구사항을 뒷받침하는 정보 기반 의사 결정을 내릴 수 있도록 지원합니다.

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기계 상태 점검: 유지보수 자동화산업용 IoT는 어떻게 유지보수를 지원하나

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요약

산업용 IoT 기반 유지보수 시스템은 다운타임을 거의 제로에 가깝게 줄이고 불필요한 유지보수를 없애줍니다. 또한 비싼 교체 부품 재고를 비축해야 하는 필요성을 없애고 기계 고장 시 근본 원인을 파악하는데 걸리는 시 간 을 단 축 시 켜 줍 니 다 . 뿐 만 아 니 라 기 업 이 자 산 가용성을 향상시키면서 프로세스 자동화 수준을 확대할 수 있도록 지원합니다. 간단히 말해 처방적 유지보수라 불리는 최신 유지보수 방식은 플랜트 운영 효율과 생산성 보장이라는 오랜 문제를 해결해 줍니다.

비용 차원에서도 한층 효과적인 유지보수 방식으로의 전환이 절실히 필요합니다.PTC가 실시한 최근 연구에 따르면, 자동차 제조에서 다운타임 발생 시 피해 규모는 시간 당 130만 달러에 달했으며, ARC Advisory Group은 예기치 못한 다운타임으로 인한 피해 규모는 예정된 다운타임 대비 10배에 달한다고 밝혔습니다.

대부분의 제조사는 산업용 IoT 기반 유지보수 방식에 대해 알고는 있으나, 다음과 같은 의문을 여전히 품고 있습니다: 현재의 유지보수 방식에서 IoT 기반 방식으로 가장 신속하게, 비용이 덜 드는 방법으로 전환하는 방법은 무엇일까?

시간 당 최대 130만 달러

자동차 제조 분야에서 다운타임 발생 시 피해 규모

10배예정된 타운타임 대비예기치 않은 다운타임 발생 시 피해 규모 10배

(출처: PTC) (출처: ARC Advisory Group)

그림 1: 예기치 않은 다운타임은 많은 유지보수 비용을 발생시키는 주 요인입니다.

비용 부담이 큰 구식 유지보수방식

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유지보수의 진화

제조사가 사후 유지보수에서 처방적 유지보수로 전환하는 방 법 을 이 해 하 기 위 해 서 는 각 단 계 에 대 한 이 해 가 우선되어야 합니다.

사 후 유 지 보 수 : 사 후 유 지 보 수 는 가 장 기 본 적 인 방식입니다. RTF (run to fai l)로도 알려진 이 방식은 필요한 경우, 즉 기계 고장이 발생해야 비로소 수리를 하거나 장비를 교체하는 방식을 말합니다. 이 방식은 비효율적이며 예기치 않은 다운타임으로 인한 생산 및 생산성 손실로 이어져 심한 경우 기계 고장이라는 비용 부담이 큰 심각한 상황을 초래합니다. 이 방법으로는 고장이 발생하는 근본적 원인을 추적하기 어렵습니다. 또한 언제 고장날 지 모르니 고장 시 신속한 대처를 위해 교체 부품을 늘 구비해 둬야 하는데 이는 유지보수 비용을 증가시킵니다.

정 기 적 ( 예 방 적 ) 유 지 보 수 : 그 다 음 단 계 인 정 기 적 유지보수는 일정 간격을 두고 실행합니다. 기계 상태나 성능과 무관하게 진행되며, 예기치 못한, 예상치 못한 다운타임과 장비 고장 등 사후 유지보수 빈도를 줄이기 위한 목적입니다. 또한 가동 효율이 가장 좋은 시점에 장비를 작동시키기 위한 목적도 있습니다.

그러나 제조사가 제공하는 정보나 계산한 평균 또는 예상 수명을 참고해 유지보수 일정을 수립하는데, 이는 실제 발생하는 상황을 전혀 반영하지 못합니다. 일부 제조사는 과열 부품 냄새, 이상 진동, 노후 부품에서 나는 소리 등 잠재적 기계 고장을 암시할 수 있는 신호를 파악하는데 일 가 견 이 있 는 베 테 랑 운 영 자 들 의 의 견 을 반 영 해 유지보수를 진행하기도 합니다. 이런 연륜 있는 베테랑 운영자들은 실제 장비 상태를 고려할 수 있겠으나, 이들은 사람이므로 확장성이 없다는 한계가 있습니다.

그림 2. 산업용 유지보수 수준의 네 단계.

Reactivemaintenance

Scheduledmaintenance

Predictivemaintenance

Prescriptivemaintenance

Maintenance performed when failure happens

Maintenance conducted at regular intervals

Maintenance performed prior to failure

Maintenance performed to prevent failure

유지보수 수준

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정 기 적 유 지 보 수 는 다 음 과 같 은 새 로 운 문 제 점 을 드러냅니다: 부품 교체가 실질적으로 필요하기 전에 교체가 이뤄지고 부품 재고도 늘 확보해야 하므로 비용 부 담 이 큽 니 다 . 유 지 보 수 중 장 비 가 동 을 중 단 해 야 하 며 , 이 는 생 산 에 차 질 을 빚 어 시 간 이 낭 비 되 는 측면도 있습니다. 낡은 정보에 의존하다 보니 오류가 자주 발생합니다. 오랜 정기적 유지보수 경험을 가진 몇몇 제조사는 자동화를 어느 정도 도입해 이 문제를 해결합니다. 예를 들어 조직 운영 정보에 대한 컴퓨터 데 이 터 베 이 스 를 구 축 하 는 E A M ( e n te r p r i s e a ss et management) 또는 CMMS (computerized maintenance mangement sys tems)를 도입하고 몇 가지 예방적 유지보수 기법을 개발했습니다. 그러나 이 시스템이 필요한 유지보수를 계획하고 최적화하며 실행·추적하는데 도움이 되는 정보를 갖고 있어도 이 정보를 검색하고 정리, 분석하는 일에는 인력이 상당 부분 동원돼야 하므로 상당히 인력 집약적인 작업인 셈입니다.

예측 유지보수의 이점미 에너지부 (DOE)는 예측 유지보수로 다음과 같은 이점을 얻을 수 있다고 언급했습니다:• 유지보수 비용 절감으로 ROI 25~30% 향상• 장비 고장률 70~75% 감소• 장비 다운타임 35~45% 감소

사후 유지보수에 드는 비용이 4~5배 더 많은 이유는 자 산 고 장 이 발 생 하 면 전 체 플 랜 트 생 산 성 이 저하되며, 재고 비축이 필요하고 전체 효율성을 떨어뜨리기 때문입니다.

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예방적 유지보수와 종종 혼동되곤 하는 예측 유지보수는 산 업 용 I oT 기 능 을 활 용 해 장 비 유 지 보 수 가 필 요 한 시점 (고장 직전에 이른 시점)을 한층 정확하게 파악해 가동시간을 최대화하고 유지보수 비용을 감축합니다. 예측 유지보수는 시간의 흐름과 함께 IoT 연결된 장비에서 수집된 데이터를 사용하며 성능에 기반해 한층 정확한 장비 상태 추이를 보여줍니다. 데이터는 장비 실행 중에 수집되므로 장비를 끌 필요가 없습니다.

효과적인 예측 유지보수를 실시하려면 몇 가지 중요한 구성요소를 통합하기 위한 IoT 시스템이 필요합니다. 그 중 하나가 장비에 설치되어 데이터 및 네트워크 기능을 제공하는 무선 기반 센서로, 여기서 수집된 데이터는 이후 고급 분석에 사용됩니다.

제조사는 장비를 모니터링하는 센서에서 수집한 데이터를 활용하고 IoT 기반 예측 유지보수 솔루션이 제어하는 자동 데이터 분석을 사용해 장비 상태를 막연하게 추측하는 대신 실시간 측정 데이터에 기반한 유용한 정보를 활용할 수 있으며, 오류를 줄이거나 아예 제거할 수 있습니다.

고 급 I oT 기 반 유 지 보 수 방 식 에 는 인 공 지 능 ( A I ) 이 사용되며, CMMS 기능이 통합됩니다. 이런 상황을 예로 들 수 있습니다. 기계가 드릴 비트 수명이 다했다는 점을 파악합니다. 새 제품을 주문하고 담당자가 이를 설치하도록 서비스 부서에 알림을 보냅니다. 새 제품 주문 요청서는 CMMS로 전송합니다. 이 모든 정보는 CMMS에 저장됩니다. 여기서는 규제 준수 데이터, 유지 및 구성, 완료된 작업 추적, 인건비 집계, 거래업체 관리, 구매 활동 실시, 자산 추적, 예산 편성에 필요한 데이터 생산 등 다양한 기능이 수행됩니다.

제조사는 MindSphere와 같은 IoT 시스템을 사용해 예측 유지보수 솔루션에 고급 분석 기능을 추가할 수 있으며, 이를 통해 다음과 같은 성능 향상 효과를 불러올 수 있는 유용한 정보를 생성할 수 있습니다:

• 자산 관리 - 산업 프로세스 구조를 모델링하고 제조사가 기계 성능을 결정하는데 관련 있는 특정 데이터 소스를 추적할 수 있게 해줍니다

• 플릿 관리 - 사용자가 성능 기준을 정해 성능이 이 기준을 벗어날 경우 경고를 보내는 방식으로 제조 자산의 전반적 상태를 볼 수 있게 해줍니다

예측 유지보수

고 급 I o T 기 반 유 지 보 수 방 식 에 는 인 공 지 능 ( A I ) 이 사 용 되 며 , C M M S 기 능 이 통합됩니다.

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처방적 유지보수는 높은 수준의 유지보수 프로그램을 원하는 기업들에 의해 이미 도입되고 있습니다. 철도 사업자가 ROA (return-on-assets)를 개선하고 철도 수송 안정성과 안전을 향상시킬 수 있도록 지원하는 한 서비스 제공업체를 예로 들어보겠습니다. 이 업체의 목표는 고객사가 유지보수 비용과 예기치 않은 다운타임을 줄이고 운영 계획 효율성을 높이면서 위험과 비용은 줄일 수 있도록 지원하는 것입니다.

이 업체는 IoT 기반 솔루션을 사용해 장비 고장 초기 단계를 감지했으며, 이를 통해 다운타임을 방지했습니다. 또한 이 솔루션으로 작업 계획 효율을 높여 유지보수 비용과 에너지 소비를 줄였습니다. 이를 통해 다른 교통 수단 대비 철도 서비스 경쟁력을 한층 높일 수 있었습니다.

이 솔루션은 식별한 유지보수 문제에 대한 조치를 알아서 수행하므로 업체가 일일이 현장 방문을 해도 되지 않아 운영 효율도 대폭 향상됐습니다.

결과적으로 이 업체는:

• 99% 이상의 자산 안정성 입증

• 지연 발생을 최대 20% 낮춰주는 최적화된 운영 계획

• 한층 효과적인 근본 원인 분석 달성 및 복잡한 고장 수리 시간 20% 이상 단축

실제 결과

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예 측 유 지 보 수 로 한 층 스 마 트 하 고 빠 른 근 본 원 인 분석이 가능하며, 불필요한 다운타임을 줄이고 원격 자산 상태를 파악할 수 있으나 처방적 유지보수는 한층 자동화된 방식으로 사용자를 안내합니다. 산업 시설은 MindSphere와 같은 IoT 기반 운영 체제를 활용해 유지보수 시 스 템 이 알 아 서 문 제 를 해 결 하 는 능 력 을 갖 출 수 있습니다.

제조사는 IoT를 활용해 문제의 근본 원인을 진단하는 센서와 AI, 머신 러닝을 함께 사용하는 처방적 유지보수 기능을 한층 강화할 수 있습니다. 이를 통해 적절한 조치를 파악하고 전체 유지보수 프로세스를 관리할 수 있습니다. IoT로 자사 시스템을 통합하는 제조사는 처방적 유지보수 방식을 구축할 수 있습니다. 유지보수 시점을 파악할 뿐만 아니라 누가 해야 하는지, 비용이 어느 정도 드는지도 알 수 있습니다. 또한 IoT 기반 처방적 유지보수는 제조사가 필요한 부품 주문, 유지보수 일정 수립, 소요 시간 및 비용 등 유지보수와 관련한 모든 작업을 자동화 할 수 있게 해주며, 재고를 알아서 추적하고 진행되는 작업에 대한 가시성을 확보할 수 있습니다. 이 모든 작업을 자동으로 수행하는데 드는 시간은 기존 유지보수를 실시하는데 소요됐던 시간의 일부에 불과합니다.

처방적 유지보수는 담당 팀이 시스템이 제안하는 조치를 검토하고 시뮬레이션 할 수 있도록 지원하며, 운영 및 재무상 목표에 부합하는 조치를 선택할 수 있습니다. 또한 작동 상태가 (예: 공급업체의 권장 배출 압력 또는 온도로 펌프 작동) 저조하거나 미흡할 것으로 예상되면 이를 선제적으로 바로잡을 수 있습니다.

처방적 유지보수 시스템의 정확성은 데이터가 쌓이고, 장비 특성과 행동, 오류 모드, 작동 중 발생하는 여러 상황에 대한 분석을 토대로 점차 향상됩니다.

궁극적으로 처방적 유지보수는 중요한 장비 상태와 성능에 대해 한층 심도 있는 정보를 제공하며, 담당 팀은 자산 고장 예측 정확도를 높히고 다운타임 발생 전 조치를 취할 수 있게 됩니다. 필요한 경우에만 유지보수를 하면 되므로 불필요한 다운타임과 유지보수가 줄어들며, 이를 통해 제조사는 비용을 대폭 절감하고 자산 수명을 연장하며 공장 생산을 최적화 할 수 있습니다.

예측 유지보수를 다음 단계로 격상:

처 방 적 유 지 보 수 를 도 입 한 제조사는 비용을 대폭 절감하고 자 산 수 명 을 연 장 하 며 공 장 생산을 최적화 합니다.

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산업용 IoT가 주류로 자리잡는 가운데, IoT 기반의 처방적 유지보수 기능을 도입하지 않는 제조사는 예기치 않은 다운타임을 아예 없애 주는 새로운 유지보수 기준을 충족하지 못할 겁니다. 제조사가 경쟁력을 유지하려면 자산 성능을 최적화하고 고장을 최소화해야 합니다. 잠 깐 발 생 하 는 다 운 타 임 이 라 도 수 익 성 이 저 해 되 고 비용을 발생시키며 리소스 부담을 안겨줍니다. 이윤 폭이 낮은 제조 분야에서 과도한 유지보수 비용과 생산 시간 저하는 용납할 수 없는 요인입니다. 예기치 않은 다운타임이 발생하면 창출되는 가치는 전무한 채 비용만 발생하며, 현장부터 IT 부서, 고객 서비스팀에 이르는 모든 관계자들이 자산과 수익, 소비자 인식에 미치는 피해를 최소화 하기 위해 동원돼야 합니다.

산업용 IoT 기반 예측 유지보수 솔루션은 모든 공장 자산의 원활한 연결을 촉진하고 성능 및 상태에 대한 중앙집중식 뷰를 제공하며, 기존전 유지 보수 방식으로부터 간단히 전 환 할 수 있 도 록 지 원 합 니 다 . 또 한 제 조 사 는 예 측 유지보수를 활용해 다양한 유지보수 작업의 결과를 보다 잘 이해할 수 있어 정보에 입각해 운영 및 비즈니스 요구사항에 맞는 의사 결정을 내릴 수 있습니다.

결론

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