예방형 유지보수란 무엇인가요?

예방형 유지보수(PM)는 예기치 않은 장비 고장을 방지하는 데 도움이 되는 사전 예방적 유지보수 접근 방식입니다. PM은 계획된 유지보수의 한 유형으로 간주되며 효과적인 시설 관리의 핵심 요소입니다.
 

예방형 유지보수라고도 하는 PM은 광범위한 정기 유지보수 활동을 포괄합니다. 이를 통해 산업 조직은 예기치 않은 고장 및 장비 다운타임으로 인한 수리 비용과 비효율을 방지할 수 있습니다. 예방 유지보수 작업의 예로는 장비 청소 및 윤활 작업, 중요 자산 수리 또는 부품 교체와 같은 보다 광범위한 작업이 있습니다.

더 높은 수준의 예방형 유지보수 계획에는 생산 시설의 유지보수도 포함될 수 있습니다. 이러한 작업에는 HVAC 시스템, 전기 시스템 및 조명의 정기 검사가 포함될 수 있습니다.

오늘날 유지보수 팀은 자동화, 사물인터넷(IoT), 데이터 분석 및 인공 지능(AI)을 사용하여 유지보수 워크플로를 간소화할 수 있습니다. 이러한 기술을 통해 조직은 비용이 많이 드는 수리가 필요하거나 생산 중단이 발생하기 전에 문제를 선제적으로 해결할 수 있습니다.

PM 프로그램에는 다섯 가지 유형의 예방형 유지보수 전략이 있습니다. 각 유형은 계획된 유지보수 개념을 기반으로 하지만, 각기 다른 비즈니스 운영 목적을 우선할 수 있도록 고유하게 구성되고 일정이 잡혀 있습니다.

사용량 기반 유지보수는 자산의 사용량 지표 또는 환경 조건에 대한 노출을 고려하여 유지보수 일정을 결정합니다. 예를 들어, 배송 트럭은 1,000마일마다 오일을 교환해야 할 수 있습니다.

캘린더 또는 시간 기반 유지보수는 대개 제조업체의 권장 사항에 따라 예정된 시간 간격으로 이루어집니다. 예를 들어, 유지보수 기술자는 최대 생산 수준을 보장하고 가동 시간을 늘리기 위해 중요 장비에 대해 매주 유지보수를 수행할 수 있습니다.

상태 기반 유지보수는 모니터링 툴을 사용하여 장비 성능 데이터를 수집하고 예방형 유지보수 작업이 필요한 시기를 결정합니다. 이러한 유형의 유지보수는 알고리즘, 머신 러닝 및 AI 분석을 사용하여 유지보수 문제를 암시할 수 있는 데이터의 패턴과 이상 징후를 식별합니다.

예측 유지보수는 상태 모니터링 툴, 기록 데이터 및 고급 분석을 사용하여 생산 주기에서 발생하는 문제를 식별, 감지 및 해결하고 장비의 잠재적인 미래 상태를 예측합니다. 실시간으로 장비의 상태를 지속적으로 평가하여 장비의 수명과 성능을 최적화합니다.

처방적 유지보수는 예측 유지보수보다 더 사전 예방적인 유지보수 전략입니다. 예측 유지보수가 잠재적인 장애를 식별하는 반면, 처방적 유지보수는 애초에 이러한 문제가 발생하지 않도록 구체적인 유지보수 수정 조치를 제공합니다.

예방형 유지보수 프로그램에는 다음과 같은 장점이 있습니다.

예방형 유지보수와 대응형 유지보수를 구분하는 한 가지 핵심 요소는 바로 타이밍입니다. 대응형 유지보수는 장비가 작동을 멈출 때만 유지보수를 수행하는 '런 투 페일(run-to-fail)' 정책을 채택합니다. 그러면 유지보수 팀은 추가 다운타임을 방지하기 위해 가능한 한 빨리 수리를 완료해야 합니다.

대응형 유지보수 절차는 기계 고장이 발생하기 전에 장비 고장을 예측하고 수정 유지보수 조치를 취하는 예방형 유지보수보다 비용이 훨씬 많이 들 수 있습니다. 자동차 유지보수의 예를 생각해 보세요. 자동차가 오일 교환과 같은 일상적인 유지보수 절차를 거치지 않으면 시간이 지남에 따라 심각한 엔진 손상을 입을 수 있으며, 이로 인해 훨씬 더 광범위하고 비용이 많이 드는 수리가 필요할 수 있습니다.

많은 PM 전략에는 자산과 장비를 유지하고 제어하기 위한 기업 자산 관리(EAM) 시스템이 포함됩니다. EAM의 한 측면은 컴퓨터화된 유지 관리 시스템(CMMS)입니다. CMMS는 작업 지시 및 워크플로를 자동화하고, 작업 일정을 잡고, 자재를 관리하는 데 도움이 될 수 있습니다.

오늘날의 장비와 시설은 사물인터넷(IoT)과 인공지능(AI)으로 인해 점점 더 스마트해지고 연결성이 강화되고 있습니다. IoT와 AI를 통해 가능해진 보다 광범위한 데이터 수집은 조직에 자산 및 운영 안정성을 개선하는 데 필요한 귀중한 인사이트를 제공할 수 있습니다.

AI의 역할은 계속해서 커질 것입니다. IBM 기업가치연구소(IBV)의 연구에 따르면, 경영진의 71%가 생성형 AI가 자산 관리 방식을 근본적으로 변화시킨다고 답했습니다. 같은 연구에서 경영진의 72%는 생성형 AI가 물리적 자산 관리의 전략적 가치를 높인다고 답했습니다.

자동화, IoT 데이터, 분석, AI를 결합한 선도적인 CMMS 소프트웨어는 이제 유지보수 문제에 대응하는 것 이상의 역할을 할 수 있습니다. 이를 통해 팀은 예측 및 예방형 유지보수 조치를 취하여 자산 수명을 연장하고 비용을 관리하며 리소스 효율성을 최적화할 수 있습니다.