예측 유지보수란 무엇일까요?

작성자 IBM Services

예측 유지보수 집중 분석 - 운영 중단 없는 상시 가동으로 비용 제어

예측 유지보수는 자산이나 장비에 대해 접수된 데이터를 기반으로 고장이 발생하기 전에 미리 정비하는 자산 관리 방식입니다. 이는 자산 관리의 세 번째 단계에 해당합니다.

사후 유지보수: 문제나 고장이 발생한 후 실시하는 정비 작업

예방 유지보수: 과거 경험을 바탕으로 실시하는 계획된 정비 작업

예측 유지보수: 고장이 임박했음을 알리는 자산 데이터에 근거해 실시하는 정비 작업

 

자산이란? IBM®은 국제표준화기구(ISO) 55000을 참조합니다. 자산은 "실질적 또는 잠재적 가치를 가진 사물, 물품, 개체"로 조직의 물리적 인프라의 일부이며 차량, 전자 기기, 설비, 기계, 컴퓨터 등을 포함합니다.

자산 자체만으로 더 많은 정보를 이용할 수 있게 되고, 운영 및 유지보수 기능이 디지털화됨에 따라 예측 유지보수는 시스템 및 소프트웨어의 기능으로 부상하고 있습니다. 구체적인 요인은 다음과 같습니다.

  • 계측・연결된 자산을 통해 수집한 대규모 데이터의 가용성
  • 사물인터넷(IoT)을 통해 수집한 데이터의 가용성
  • IT와 운영 기술의 융합
  • 데이터에서 인사이트를 도출하는 분석 기능의 발전
  • 머신 러닝과 같은 인공 지능(AI) 기술, 즉 프로그래밍 없이도 시스템이 스스로 데이터를 학습하는 기능

 

문제 해결에서 문제 예측으로

문제가 미처 발생하기 전에 이를 예측할 수 있다면, 이를 더 이상 문제라고 할 수 있을까요? 

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예측 유지보수가 중요한 이유는 무엇일까요?

고장이 나기 전에 정비하는 것은 고장 난 후에 정비하는 것보다 작업 상으로나 비용 면에서도 효율적이며, 다음과 같은 이점을 가져다 줍니다.

  • 다운타임 방지, 생산성 향상
  • 자산 수명 연장, 신규 구매 연기
  • 정비 비용 및 복잡성 감소
  • 추가 피해 또는 관련 피해 완화
  • 규제 표준 및 규정 준수
  • 예비 부품, 자재, 재고 관리
  • 궁극적인 수익 증대

이러한 이점에 힘입어 조직은 예측 유지보수 기술 및 작업을 활용하고 있습니다. IBM(PDF, 798KB)에 따르면, "정유·가스, 제조, 운송을 비롯한 거의 모든 자산 집약형 업계에 속한 조직은 라이프사이클 전체에 걸쳐 자산 가치를 극대화해야 하는 과제를 안고 있습니다."

 

한 예로, IBM 연구(PDF, 255KB)에서는 다음 사항을 조명합니다.

영국의 지능형 조명/지능형 빌딩 솔루션 설계·제조업체인 PhotonStar Technology는 에너지 사용, 건물 점유율과 같은 시설 및 장비 관련 지표를 수집하는 시스템을 개발하고, 해당 정보를 암호화하며, 클라우드에서 분석하도록 이를 통합합니다. 이에 따라 고객은 대시보드를 사용하여 효율성을 추적하고, 예측 유지보수 계획을 세우고, 실시간 상태를 원격으로 모니터링합니다.

일본의 한 자동차 제조업체는 IoT를 활용하여 용접 프로세스 동작을 모델링합니다. 이 회사는 고장 및 결함의 원인을 파악하고, 장비 고장의 주요 예측 인자를 파악하고자 했습니다. 이 시스템은 오탐 없이 고장의 90%를 예측하고, 고장의 50%를 발생 2시간 전에 미리 예측합니다. 해당 업체는 고급 예측 기능 덕분에 고장 당 1.5시간을 절약하였습니다.

한 대형 항공기 제조사는 IoT를 활용하여 정밀 조립 공구의 교정 상태를 유지하고 제조 품질을 높이고 있습니다. 작업 현장 툴에서 얻은 데이터를 장비 고장 데이터와 함께 예측 품질 분석에 활용하여, 정비의 필요성이 높은 툴을 식별하는 모델을 생성합니다. 결함이 있는 툴을 작업 현장에서 선제적으로 제거하여 유지보수 및 재교정을 실시하므로, 제조 품질이 크게 향상합니다. 본 솔루션을 통해 1년 이내에 투자금을 100% 회수할 수 있었으며, 나아가 정확성이 떨어지는 툴이 항공기 생산 워크플로우에 남아있지 않게 방지함으로써 수백만 달러의 재작업과 수개월에 걸친 생산 지연을 피할 수 있었습니다.

 

 

효과적인 예측 유지보수의 주요 기능

효과적인 예측 유지보수는 디지털화된 시스템을 통해 고급 분석 및 AI 기술로 계측 데이터와 IoT 데이터를 융합하여 활용합니다. IBM이 참조한 Industry Week의 A.T. Kearney 설문조사(PDF, 798KB)에 따르면, 전산화된 유지보수 관리 시스템을 사용한 558개 기업은 평균적으로 다음과 같은 결과를 보였습니다.

  • 유지보수
  • 생산성 28.3% 증가
  • 장비 다운타임 20.1% 감소
  • 자재 비용 19.4% 절감
  • 재고 유지보수 및 정비 17.8% 감소
  • 투자 회수 기간 14.5개월

이러한 시스템을 성공적으로 활용하려면, 조직은 다음과 같은 조치를 취해야 합니다.

통합

조직은 자산 관리의 일환으로 광범위한 물리적・기술적 자산의 안정성을 추적하고 평가하며 관리해야 합니다. 이러한 어려움 외에도, 사일로에서 애플리케이션과 데이터를 구동하는 기술 인프라에 대한 문제도 있습니다. "사일로화된" 시스템을 통합하면 잠재적인 장애를 찾아내고 전달하는 데 있어 가시성과 효율성이 향상됩니다.

 

IoT 포함

날씨 관련 정보, RFID 지원 데이터, 교통 정보, 타 기기 및 출처의 정보를 비롯한 IoT 데이터는 예측 유지보수를 증강하고 강화할 수 있습니다. 예를 들어, 날씨는 농업이나 정유·가스 생산시설의 외부 장비나 의료·바이오 기술 분야의 매우 민감한 기기에 영향을 미칠 수 있습니다. 또한 IoT는 잠재적으로 수백만 대의 개별 장비로부터 정보를 통합할 수 있습니다. 예를 들어, 엘리베이터·에스컬레이터 제조업체인 KONE Corp는 전 세계 건물에 있는 110만 대 이상의 엘리베이터와 에스컬레이터를 원격으로 모니터링하고 관리를 최적화합니다.

 

고품질 데이터 분석

자산 데이터를 수집하고 분석하는 기능을 통해 조직은 사후 유지보수에서 예측 유지보수로 전환할 수 있습니다. 머신 러닝과 같은 AI 기술과 예측 분석을 다량의 운영 데이터에 적용하면, 조직은 장비 성능을 보다 자세하고 정확하게 이해할 수 있습니다.

분석 중인 데이터의 품질이나 무결성 또한 중요합니다. IBM(PDF, 798KB)에 따르면 "자산 데이터의 상태를 종종 간과하기 쉽지만, 완료된 필드 또는 유효성이 검증된 데이터 없이는 분석이 불가능합니다. 자산 등록, 품목 재고, 작업 완료와 같은 중요한 영역에서 데이터 필드의 상태를 분석하는 것은 신뢰할 수 있는 분석 보고서를 뒷받침하는 데 반드시 필요한 과정입니다.”

 

안정성과 효율성에 집중

예측 분석의 장점을 활용하는 엔지니어는 운영 데이터와 기타 요소에 근거하여, 통계적으로 유효한 장비 수명 모델을 구축할 수 있습니다. 이러한 모델을 통해 운영 안정성과 가용성에 영향을 미치는 주요 위험에 집중할 수 있습니다.

또한 해당 기능은 효율성을 개선하는 유지보수 전략 개발을 지원할 수 있습니다. 분석 결과는 장비의 현재 유지보수 일정 및 작업이 최적이며 수정할 필요가 없음을 나타내기도 합니다. 또는 보다 신속한 유지보수를 지시하여 고장을 피하거나, 유지보수를 연기해 불필요한 비용과 노력을 방지할 수 있습니다.

 

예측 유지보수 관련 리소스

 

자산 관리 범위 파악하기

소규모로 시작해 확장하는 방법을 포함해, 올바른 선택을 하는 데 도움이 되는 전체 자산 관리 범위를 살펴봅니다.

블로그 읽기

 

지능형 연결: 지능형 IoT를 통한 기업 혁신

예측 유지보수와 자산 관리를 보다 광범위한 맥락에서 살펴보고, IoT가 운영과 프로세스를 어떻게 변화시키고 있는지 알아봅니다.

보고서 읽기(PDF, 255KB)

 

사례 연구

하나금융그룹

하나금융그룹은 한국 IBM Services와 직접 협업하여 11개 계열사의 인프라와 리소스를 통합하고 선제적인 유지보수 접근 방식을 취하여, 다운타임이 발생하기 전에 미리 잠재적인 문제를 파악할 수 있었습니다.

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VE Commercial Vehicles Ltd.

VECV는 여러 장소를 포괄하는 멀티벤더 환경에 대한 적용 범위를 간소화하여 문제 해결 시간을 단축하고, 생산성과 가용성을 높이며 IT 운영을 위한 비즈니스 연속성을 개선했습니다.

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