예측정비의 개념

작성자 IBM Services

예측정비는 가동 중단 없는 운영을 실현하므로 비용을 제어할 수 있습니다.

예측정비는 수신된 데이터에 기초하여 장애가 발생하기 전에 자산이나 장비를 수리하는 자산 관리 사례입니다. 이는 자산 관리의 세 번째 단계입니다.

고장정비: 문제점이나 장애가 발생된 후에 수리합니다.

예방정비: 경험에 기반하여 예정된 수리가 이루어집니다.

예측정비: 자산에 대한 데이터가 장애가 임박했음을 표시하므로 수리가 이루어집니다.

 

자산이란 무엇일까요? IBM®은 국제 표준화 기구(ISO) 55000을 살펴봅니다. 자산은 "실제적인 또는 잠재적 가치를 지닌 사물, 항목 또는 엔티티"입니다. 이는 기업의 물리적 인프라의 일부이며 여기에는 차량, 전자기기, 설비, 기계, 컴퓨터 등이 포함됩니다.

추가적인 정보가 자산 자체에서 사용 가능하며 운영 및 정비 기능이 디지털화되었으므로, 예측정비는 시스템 및 소프트웨어 기능으로 모습을 드러냈습니다. 특정 요인에는 다음이 포함됩니다.

  • 계량화되고 연결된 자산을 통해 수집된 대용량 데이터의 가용성
  • 사물인터넷(IoT)을 통해 수집된 데이터의 가용성
  • 운영 기술과 IT의 융합
  • 데이터에서 인사이트를 얻기 위한 고급 분석
  • 머신 러닝 등의 인공지능(AI) 기술 - 프로그래밍 없이 자체적으로 데이터로부터 학습할 수 있는 시스템의 기능

 

문제점 해결에서 문제점 예측까지

발생 전에 문제점을 예측할 수 있다면 이는 여전히 문제점일까요? 

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시스템 상태 확인

시간 기반 접근 방식에서 예측 접근 방식으로 전환하여 비용을 절감하고 고장 및 중단 시간을 줄이는 방법을 알아보세요.

인포그래픽 보기(PDF, 905KB)

 

 

예측정비가 왜 중요할까요?

발생 전에 무언가를 해결하는 것은 발생 후에 이를 해결하는 것보다 효율적이고 비용 효과적입니다. 그러면 다음에 도움이 됩니다.

  • 작동 중단 시간을 피하고 생산성 향상
  • 자산 수명 연장 및 신규 구매 지연
  • 비용 절감 및 수리 복잡성 완화
  • 추가적인 손상 또는 관련된 손상 완화
  • 규제적 표준 및 규제 준수 충족
  • 예비 부품, 자재 및 재고 관리
  • 그리고 궁극적으로, 수익 증대

이러한 이점들 때문에 기업들은 예측정비 기술 및 사례를 활용하고 있습니다. IBM은 다음과 같이 말합니다(PDF, 2.2MB): "거의 모든 자산 집약적 산업(예: 오일 및 가스, 제조 또는 운송)에서, 기업들은 자체 라이프사이클 전체에서 자산의 가치를 최대화하는 방안에 대해 도전에 직면해 있습니다."

 

예: IBM Study 하이라이트(PDF, 25KB):

지능형 조명 및 지능형 빌딩 솔루션의 영국 디자이너 겸 제조업체인 PhotonStar Technology는 에너지 사용 및 빌딩 점유율과 같은 설비 및 장비 지표를 수집하는 시스템을 개발하고 정보를 암호화하며 클라우드에 대한 분석을 위해 이를 통합합니다. 여기서 고객들은 대시보드를 사용하여 효율성을 추적하고 예측정비 계획을 수립하며 실시간 상태를 원격으로 모니터링합니다.

일본의 한 자동차 회사는 사물인터넷(IoT)을 사용하여 자체 용접 프로세스의 작동을 모델링합니다. 이 회사는 장애와 결함을 유발하는 요인을 식별하고 장비 장애의 최고 예측 변수를 찾아내고자 했습니다. 이 시스템은 허위양성(false positives) 없이 결함을 90% 예측하며, 결함의 50%는 2시간 전에 예측됩니다. 이 회사는 향상된 예측 덕분에 결함당 1.5시간을 절약했습니다.

한 주요 항공기 제조사는 IoT를 사용하여 정밀 조립 공구의 교정을 지속적으로 유지하고 제조 품질을 향상시키고 있습니다. 장비 장애 데이터와 함께 작업 현장 툴의 데이터를 예측 품질 분석에 사용하여 서비스가 필요할 것 같은 툴을 식별하는 모델을 생성합니다. 결함이 있는 툴은 정비 및 재교정될 수 있도록 작업 현장에서 선제적으로 제거되어 제조 품질의 상당한 개선을 유도합니다. 이 솔루션은 1년 안에 100% 상환이 가능하게 했으며, 정비되지 않은 툴이 항공기 생산 워크플로우에 남아 있지 않도록 방지함으로써 수백만 달러에 해당하는 재작업과 수 개월의 생산 지연을 미연에 방지했습니다.

예방정비에 사물인터넷(IoT) 사용

자산 상태 관리의 이점과 자산 상태에 대한 인사이트를 얻기 위한 IoT 및 코그너티브 기능의 사용에 대해 알아보세요.

백서 읽기(PDF, 818KB)

 

효과적 예측정비의 주요 기능

효과적인 예측정비는 디지털화된 시스템을 통해 첨단 분석 및 AI 기술을 사용하여 기기 장치와 IoT의 데이터 수렴을 활용합니다. IBM은 Industry Week의 A. T. Kearney 조사를 지적합니다(PDF, 2.2 MB). 여기서 컴퓨터화된 정비 관리 시스템을 사용했던 558개 회사들은 아래와 같은 평균 실적을 올렸습니다.

  • 정비 생산성 28.3% 증가
  • 장비 중단 시간 20.1% 감소
  • 자재 비용 19.4% 절감
  • 재고정비 및 수리 17.8% 감소
  • 회수 기간 14.5개월

이러한 시스템을 정상적으로 사용하기 위해 조직은 다음 작업을 수행해야 합니다.

통합

자산 관리의 일환으로서, 기업들은 다양한 물리적 및 기술적 자산의 안정성을 추적, 평가 및 관리해야 합니다. 이러한 도전 과제와 함께 사일로에서 애플리케이션 및 데이터를 실행 중인 기술 인프라가 있습니다. "사일로" 시스템들을 통합하면 잠재적인 장애를 찾아서 알리는 데 있어서 가시성과 효율성이 향상됩니다.

 

사물인터넷(IoT) 포함

날씨 관련 정보, RFID 지원 데이터, 교통 정보, 그리고 기타 장치와 소스의 정보와 같은 IoT 데이터는 예측정비를 보강하고 강화할 수 있습니다. 예를 들어, 날씨는 의료 및 바이오 기술 등의 분야의 매우 민감한 기기 또는 농업이나 석유 및 가스 생산의 외부 장비에 영향을 줄 수 있습니다. 또한 IoT는 잠재적으로 수백만 대의 장비로부터 정보를 통합할 수도 있습니다. 예를 들어, 엘리베이터 및 에스컬레이터 제조업체인 KONE Corp는 전 세계의 빌딩에 있는 110만개 이상의 엘리베이터와 에스컬레이터의 관리를 원격으로 모니터하고 최적화합니다.

 

품질 데이터 분석

자산 관련 데이터를 수집하고 분석하는 기능을 사용하여 기업은 고장정비에서 예측정비로 전환할 수 있습니다. 예측 분석 및 AI 기술(예: 머신 러닝)을 방대한 양의 운영 데이터에 적용함으로써 장비 성능에 대한 보다 상세하고 정확한 자료를 기업들에게 제공할 수 있습니다.

분석 중인 데이터의 품질이나 무결성도 역시 중요합니다. IBM은 다음과 같이 말합니다(PDF, 2.2MB): "자산 데이터의 상태는 종종 간과되기 쉬운 장애입니다. 완료된 필드나 유효성 검증된 데이터가 없으면 분석이 가능하지 않습니다. 자산 레지스트리, 품목 인벤토리 및 작업 완료와 같은 중요 영역에서 데이터 필드의 상태 분석은 신뢰할 수 있는 분석 보고서를 지원하는 데 있어서 반드시 필요합니다."

 

안정성과 효율성에 집중

예측 분석의 장점을 바탕으로, 신뢰성 엔지니어는 운영 데이터 및 기타 요소를 기반으로 한 장비 수명의 통계적으로 유효한 모델을 구축할 수 있습니다. 이러한 모델을 사용하여 이들은 운영 안정성 및 가용성에 영향을 주는 주요 위험에 집중할 수 있습니다.

또한 이 기능을 통해 효율성을 향상시킬 수 있는 정비 전략을 개발할 수도 있습니다. 분석은 현재 장비정비 스케줄 및 사례가 이상적이며 변경할 필요가 없음을 나타낼 수 있습니다. 또는 장애를 막기 위해 선제적으로 정비를 지시합니다. 또는 불필요한 비용과 노력을 피하기 위해 정비를 연기합니다.

 

예측정비 리소스

디지털 기술로 운영 혁신을 추진하는 방법

고급 보고서에서는 리더가 IoT, 이동성, 클라우드 컴퓨팅 및 분석에 투자하는 것을 포함하여 다른 방식으로 작업하여 이를 개선하는 방법을 보여줍니다.

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자산 관리 스펙트럼의 의미

전체 자산 관리 스펙트럼을 살펴보면 소규모로 시작해서 규모를 키우는 방법을 포함하여 올바른 선택을 하는 데 도움이 됩니다.

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지능형 연결: 지능형 IoT를 사용하여 기업 혁신

보다 폭넓은 맥락에서 예측정비자산 관리를 살펴보고 IoT가 조작 및 프로세스를 변경하는 방법을 알아보세요.

연구 읽기(PDF, 255KB)

 

더 많은 기술 지원 리소스 보기

 

사례연구

하나금융그룹

하나금융그룹은 한국의 IBM Services와 직접 협력하여 자사 계열사 중 11개의 인프라와 리소스를 통합했습니다. 이에 따라 이 회사는 정비에 대한 선제적 접근 방법을 취하여 시스템 중단이 발생하기 전에 잠재적인 문제를 식별할 수 있습니다.

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VE Commercial Vehicles Ltd.

VECV는 여러 위치의 멀티벤더 환경에 대한 커버리지를 간소화하고 효율화함으로써 빠르게 문제를 해결합니다. 이에 따라 생산성 향상, 가용성 향상 및 IT 운영에 대한 비즈니스 연속성 개선을 이루었습니다.

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제품 스포트라이트

IBM Technology Support Services에서 제공하는 차별화

예측 분석 및 코그너티브 시스템을 사용하여 시간과 리소스 낭비를 연간 최대 40% 줄입니다.

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5개의 기술 지원 서비스 최신 동향

5개의 기술 트렌드를 찾아보세요. 이는 기술 지원 서비스 산업의 진화를 이끌어 낼 것으로 예상됩니다. 여기에는 향후 3-5년 사이에 지원 서비스의 신규 패러다임을 형성할 기술 트랜드가 포함됩니다.

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IBM 하드웨어 정비 서비스

하드웨어 투자를 지원하기 위해 IBM에서 제공하는 반응형 선제적, 예방적 및 코그너티브 지원 간의 차이를 알아보세요.

자세히 보기(PDF, 1.1MB)

 

솔루션

기술 지원 서비스

IBM Hardware and Software Support 서비스

기술 지원에서의 IBM 혁신

IBM 하드웨어 보증 및 정비 서비스

멀티벤더 하드웨어 및 소프트웨어 지원