필수 유지보수 KPI 및 핵심 지표 가이드

효과적으로 설계된 유지보수 KPI는 유지보수 관리자가 핵심 유지보수 프로세스를 가시적으로 파악할 수 있도록 지원하며, 자산 관리를 개선하는 데 도움이 됩니다.

현대의 유지보수 방식이 기존의 사후 대응 방식에서 보다 현대적인 사전 예방 방식으로 발전함에 따라, 유지보수 KPI는 성과를 측정하는 데 중요한 역할을 합니다. 예를 들어 최신 예측 유지보수 플랫폼은 인공지능(AI)과 사물인터넷(IoT)을 활용하여 유지보수 조직에서 가장 중요하게 관리하는 지표 중 하나인 평균 고장 간격(MTBF)을 향상합니다.

유지보수 KPI와 유지보수 지표를 추적하는 것은 현대 유지보수 운영의 성공을 좌우하는 핵심 요소가 되었으며, 유지보수 팀이 중요 자산의 가용성과 예측 가능성을 유지하는 데 도움이 됩니다. 자산이 예기치 않게 고장 나면 조직은 계획되지 않은 다운타임, 수리 시간 증가, 자산 가치 하락, 생산 시간 손실 및 유지보수 비용 증가 등 다양한 문제에 직면할 수 있습니다.

과거에는 대부분의 조직이 자산이 고장 난 후에만 수리하는 유지보수 방식인 사후 유지보수에 거의 전적으로 의존했습니다. 오늘날 유지보수 전략은 예방 유지보수와 예측 유지보수 기법에 중점을 두고 있습니다. 이러한 접근 방식은 실시간 상태 모니터링(CM)을 지원하여 유지보수 운영을 최적화하는 컴퓨터 기반 유지보수 관리 시스템(CMMS)을 통해 구현되는 경우가 많습니다.

유지보수 KPI는 유지보수 팀이 원시 데이터를 시스템이나 장비의 작동 상태를 나타내는 지표로 전환할 수 있도록 지원합니다. CMMS 소프트웨어는 유지보수 작업 지시, 자산에 내장된 IoT 센서 및 예비 부품 사용 기록과 같은 다양한 데이터 소스에서 정보를 수집하여 평균 고장 간격(MTBF)과 평균 수리 시간(MTTR) 등의 유지보수 지표를 산출합니다.

현대의 유지보수 KPI는 다음과 같은 핵심 유지보수 활동을 기반으로 합니다.

• 데이터 수집 및 시각화
• 상태 모니터링
• 지속적인 개선
• 벤치마킹

데이터 수집과 시각화는 유지보수 KPI의 기반이 되며, 유지보수 팀이 자산과 가장 관련성이 높은 지표를 식별하고 추적할 수 있도록 지원합니다.

시간이 지남에 따라 유지보수 팀은 장비 고장, 수리 횟수, 예비 부품 사용량, 점검 및 유지보수 일정 등 자신이 관리하는 자산에 관한 데이터를 수집합니다. 수집한 데이터는 CMMS에 입력되며—최근에는 CMMS 툴이 이 과정을 자동화하는 경우가 점점 늘어나고 있습니다.

CMMS는 자산 데이터를 중앙에서 통합 관리하고, 해당 데이터를 성능 지표와 연결한 유지보수 대시보드를 생성합니다. CMMS 소프트웨어에서 표시할 수 있는 대표적인 지표는 다음과 같습니다.

• 수리에 투입된 총 유지보수 시간
• 고장을 초래한 장비 결함 유형
• 고장 발생 후 운영을 복구하는 데 걸리는 평균 시간
• 보고 기간 동안 발생한 총 고장 건수

최신 유지보수 관리 소프트웨어는 이러한 성능 지표와 기타 다양한 지표를 지속적으로 추적하여 유지보수 담당자가 유지보수 백로그, 자산 가동 시간, 일정 준수율 및 장비 가용성과 같은 KPI를 통해 유지보수 성과를 보다 명확하게 파악할 수 있도록 지원합니다.

대부분의 조직에서 CMMS 툴을 활용해 데이터 수집 및 시각화 체계를 구축하는 것은 대부분의 디지털 전환 이니셔티브에서 핵심 요소인 실시간 상태 모니터링(CM)의 기반을 마련하는 데 도움이 됩니다.

CM은 실시간 데이터를 수집하고 분석하여 자산 상태를 모니터링하고, 결함을 감지하며, 계획되지 않은 다운타임으로 이어지기 전에 문제를 조기에 식별하는 예측 유지보수 방식입니다.

CM은 IoT 센서와 고도화된 AI 분석을 활용하여 진동, 온도, 압력 및 유체 수준의 변화를 감지하고, 이를 바탕으로 자산의 고장 시점을 예측합니다. CM을 전체 유지보수 전략의 일부로 도입하면 유지보수 계획을 최적화하고, 일상적인 유지보수 작업을 간소화하며, 다양한 유지보수 활동 전반에서 운영 효율성을 향상하는 데 도움이 됩니다.

지속적인 개선은 자산 데이터 수집에서 시작하여 유지보수 KPI의 식별 및 추적, 그리고 시간의 흐름에 따른 유지보수 프로세스 개선으로 이어지는 지속적인 활동입니다. 유지보수 팀은 유지보수 KPI를 기반으로 운영 효율성을 높이고 자산 수명 주기를 연장하는 시정 조치를 수행함으로써 지속적인 개선을 실천합니다.

지속적인 개선은 유지보수 운영을 고장에 대응하는 정적인 수리 작업의 집합이 아니라, 끊임없이 발전하는 활동으로 바라보는 접근 방식입니다. 유지보수 KPI를 유지보수 활동에 활용하는 유지보수 팀은 자산 상태와 성능에 관한 최신 정보를 바탕으로 유지보수 방식을 지속적으로 최적화할 수 있습니다.

벤치마킹은 자산의 성능, 비용 및 신뢰성 지표를 업계 표준과 체계적으로 비교하는 과정이며, 조직이 유지보수 KPI를 정의하고 추적하기 시작한 이후에야 수행할 수 있습니다.

세계 최고 수준의 유지보수 조직은 평균 고장 간격(MTBF), 평균 수리 시간(MTTR), 평균 고장 시간(MTTF), 계획 유지보수 비율(PMP) 및 종합 설비 효율(OEE)과 같은 핵심 KPI에 대해 업계 벤치마크를 목표로 삼는 경우가 많습니다.

벤치마킹은 CMMS 활용, 상태 모니터링 및 지속적인 개선과 같이 유지보수 KPI를 추적하기 위한 신뢰할 수 있는 프로세스와 시스템을 먼저 구축해야 하므로, 성숙한 유지보수 조직에 적합합니다. 이러한 체계가 마련되면 벤치마킹을 통해 조직은 동종 업계의 다른 조직과 비교해 자신의 수준을 파악할 수 있습니다.

조직마다 요구 사항, 운영 환경 및 산업 분야가 크게 다르므로 성공을 측정하기 위한 적절한 KPI를 선택하는 것은 쉽지 않습니다.

다음은 세계 최고 수준의 조직이 수십 년 동안 유지보수 목표를 달성하는 데 활용해 온 6가지 핵심 유지보수 KPI입니다.

현대 유지보수 전략의 대표적인 지표인 평균 고장 간격(MTBF)은 현대 유지보수 프로그램의 근본적인 목표인 자산이 고장 없이 가능한 한 오래 가동되도록 하는 것을 측정하는 지표입니다.

MTBF는 자산이 고장 나서 유지보수가 필요해지기 전까지 평균적으로 얼마나 오래 운영되는지를 측정합니다. MTBF는 자산의 신뢰성을 측정하고 고장을 예방하기 위한 지표로 거의 모든 산업 분야에서 널리 사용됩니다.

MTBF와 마찬가지로 평균 수리 시간(MTTR) 역시 유지보수 조직의 성과를 평가하는 데 가장 널리 활용되는 지표 중 하나입니다. MTTR은 장비가 고장 난 후 수리를 완료하는 데 걸리는 평균 시간을 측정합니다.

MTTR이 낮을수록 예비 부품 재고 관리와 작업 지시 관리가 효율적으로 이루어지고 있으며, 유지보수 전략 또한 효과적으로 운영되고 있음을 의미합니다.

유지보수 조직이 관리하는 자산이 반복적인 장비 고장으로 인해 계획된 다운타임과 계획되지 않은 다운타임이 계속 발생하여 정상적으로 운영되지 않는다면, 해당 유지보수 조직이 성공했다고 보기는 어렵습니다.

최근 보고서에 따르면 계획되지 않은 다운타임으로 인해 세계 500대 기업이 입는 손실은 연간 미화 1조 4천억 달러에 달합니다. 장비 다운타임을 모니터링하는 것은 유지보수 프로그램의 성공 여부를 가장 쉽게 판단할 수 있는 방법 중 하나입니다. 다운타임은 근본적인 유지보수 관리 문제를 나타내는 경우가 많기 때문입니다.

평균 고장 시간(MTTF)은 전구, 배터리 및 퓨즈와 같이 수리가 불가능한 자산이 고장 나기 전까지 평균적으로 얼마나 오래 사용할 수 있는지를 측정합니다.

현대의 유지보수 조직은 MTTF를 활용하여 저렴하고 교체가 가능한 자산의 예상 수명을 추정하고, 이를 전체 예비 부품 운영 전략 수립에 활용합니다.

종합 설비 효율(OEE)은 장비가 시간의 흐름에 따라 얼마나 안정적으로 성능을 발휘하는지를 측정하는 지표입니다.

OEE는 MTBF나 MTTR보다 더 많은 운영 변수를 기반으로 하기 때문에 측정하고 관리하기가 더 어려울 수 있습니다. OEE는 조직이 추적할 수 있는 가장 종합적인 유지보수 KPI 중 하나로 여겨집니다.

계획 유지보수 비율(PMP)은 계획되고 일정이 수립된 유지보수 작업의 비율을, 장비 고장 후 사후 대응 방식으로 수행된 유지보수 작업과 비교하여 측정하는 지표입니다.

현대의 유지보수 전략이 사후 유지보수에서 보다 사전 예방적이고 예측 중심의 유지보수로 전환됨에 따라 PMP의 중요성도 더욱 커지고 있습니다. PMP가 높을수록 CMMS와 최신 기술을 활용해 기존의 사후 대응 방식에 대한 의존도를 낮춘 성숙한 예방 유지보수 프로그램을 운영하고 있음을 나타낼 수 있습니다.

유지보수 지표를 지속적으로 모니터링하고 수집한 정보를 핵심 유지보수 프로세스 개선에 활용하는 조직은 다양한 이점을 얻을 수 있습니다.

다음은 가장 일반적인 몇 가지 예입니다.

• 자산 신뢰성 향상: 유지보수 KPI를 지속적으로 추적하면 유지보수 팀은 MTBF, 자산 가동 시간 및 고장 횟수와 같은 지표를 실시간으로 확인할 수 있어 자산 신뢰성을 향상하는 데 도움이 됩니다. 유지보수 팀은 이러한 정보를 모니터링하고 시정 조치를 취함으로써 자산 유지보수의 추세를 파악하고, 고장을 줄이며, 신뢰성 중심 유지보수(RCM) 방식을 통해 장비 가용성을 높일 수 있습니다.
• 다운타임 감소: 장비 다운타임은 유지보수 운영을 넘어 생산성, 공급망 관리 및 고객 만족도에까지 영향을 미치는 경우가 많아 조직이 관리해야 하는 가장 비용이 큰 문제 중 하나입니다. 효과적인 유지보수 지표를 활용하면 유지보수 팀은 장비 문제를 더 일찍 발견하고 대응 시간을 단축하여 비용이 많이 드는 계획되지 않은 다운타임을 예방할 수 있습니다. 예를 들어 MTTR을 추적하면 유지보수 팀은 수리 프로세스를 간소화하고 자산을 정상 상태로 복구하는 데 걸리는 평균 시간을 단축할 수 있습니다.
• 보다 효율적인 유지보수 계획: 데이터를 지속적으로 수집하고 추적하면 조직은 유지보수 일정을 최적화하고 자원 배분을 개선할 수 있습니다. 유지보수 팀은 유지보수 백로그와 작업 지시 완료율을 면밀히 모니터링하여 가장 중요한 유지보수 작업을 제때 완료할 수 있도록 합니다.
• 데이터 기반 의사 결정: 유지보수 KPI를 수립하고 추적하는 조직은 이해관계자가 데이터 기반 의사 결정을 내릴 수 있는 기반을 마련할 수 있습니다. 최신 CMMS를 사용하는 유지보수 관리자는 성능 데이터를 손쉽게 추적하고 평가하며, 이를 바탕으로 실시간 운영 의사 결정을 내릴 수 있습니다. 대시보드는 추세를 파악하고 투자 우선순위를 결정하는 데 도움이 됩니다. 예를 들어 특정 장비의 총 유지보수 비용은 계속 증가하는데 MTBF는 감소한다면, 해당 자산을 계속 수리하는 것보다 교체하는 편이 더 비용 효율적일 수 있습니다.
• 예방 유지보수 강화: 예방 유지보수는 자산이 고장 나기 전에 선제적으로 수리하거나 교체하는 방식으로, 효과를 발휘하려면 유지보수 KPI를 체계적으로 추적해야 합니다. 유지보수 KPI를 추적하는 조직은 이러한 정보를 활용해 자산의 고장 가능성이 높은 시점을 예측하고 적절한 시정 조치를 취할 수 있습니다. 또한 최신 CMMS에서 예방 유지보수 작업을 추적하면 조직은 기존의 사후 유지보수 방식에서 벗어나 보다 현대적인 예측 유지보수 방식으로 전환하는 데 도움이 됩니다. 최근 보고서에 따르면 예방 유지보수로 전환하면 유지보수 비용을 12% 절감하고 장비 다운타임을 30–40% 줄일 수 있습니다.
• 지속적인 개선 지원 강화: 지속적인 개선은 유지보수 조직의 핵심 요소로, 시간이 지남에 따라 팀이 프로세스를 지속적으로 개선할 수 있도록 합니다. 효과적인 유지보수 KPI를 수립하고 유지보수 지표를 체계적으로 추적하면 유지보수 팀은 절차를 지속적으로 평가하고 그 결과를 업계 벤치마크와 비교할 수 있습니다.

이러한 이점은 분명하지만, 유지보수 KPI를 효과적으로 정의하고 추적하려는 조직은 여전히 여러 가지 과제에 직면해 있습니다.

데이터 준비 부족부터 최신 툴과 레거시 인프라의 통합 문제까지, 대표적인 과제는 다음과 같습니다.

• 데이터 품질: 오래된 툴로 수집되어 부정확하거나 판독이 어려운 데이터는 의미 있는 유지보수 KPI를 수립하는 데 큰 장애물이 됩니다. 예를 들어 Excel 스프레드시트나 수작업으로 작성된 불완전한 작업 지시는 최신 CMMS가 이를 읽고 의미 있는 KPI로 변환하기 어려울 수 있습니다.

• 레거시 시스템과의 통합: 최신 지표 추적 툴을 오래된 레거시 인프라와 통합하는 것은 많은 조직에 큰 과제입니다. 유지보수 운영에서는 작업 지시, 재고 관리 및 수리 작업을 각각 다른 시스템으로 관리하는 경우가 많아 유지보수 활동에 대한 가시성이 제한될 수 있습니다. 일부 CMMS 소프트웨어는 이러한 데이터를 중앙에서 통합 관리할 수 있도록 지원하지만, 이를 효과적으로 구축하려면 시간과 투자가 필요합니다.

• 잘못된 지표 추적: 모든 유지보수 KPI가 조직에 동일한 전략적 가치를 제공하는 것은 아닙니다. 최신 CMMS 대시보드는 방대한 정보를 제공하기 때문에 사용자가 시스템과 장비에 대한 통찰은 거의 제공하지 않으면서 측정하기만 쉬운 지표에 집중하기 쉽습니다. 예를 들어 작업 지시 완료율은 측정하고 추적하기는 쉽지만 장비 고장을 예방하는 데는 큰 도움이 되지 않습니다.

• 변화에 대한 저항: 유지보수 KPI를 올바르게 측정하고 이를 조직 개선에 활용하려면 근본적인 수준의 변화가 필요한 경우가 많습니다. 수년간 고장 유지보수를 수행해 온 유지보수 팀은 예방 유지보수와 예측 유지보수를 중심으로 하는 최신 워크플로를 받아들이는 데 어려움을 겪을 수 있습니다.

• 미흡한 벤치마킹: 벤치마킹은 복잡한 작업이며, 효과적으로 수행하려면 앞서 설명한 KPI 측정의 세 가지 핵심 요소가 먼저 갖춰져 있어야 합니다. 운영 환경은 조직마다 크게 다르므로 같은 산업에 속한 조직이라도 서로를 비교하기가 어려울 수 있습니다. 장비의 사용 연수, 운영 조건 및 운영 요구 사항에 따라 한 조직에 적합한 목표가 다른 조직에는 현실적이지 않을 수 있습니다.