상태 기반 유지보수(CBM)란 무엇인가요?
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상태 기반 유지보수란 무엇인가요?

상태 기반 유지보수(CBM)는 자산 또는 장비의 모니터링을 통해 유지보수 작업이 필요한 시기를 결정하는 예방 유지보수 전략입니다.

CBM은 센서 및 기타 모니터링 장비를 사용하여 장비의 성능에 대한 데이터를 수집합니다. 그런 다음 알고리즘, 머신 러닝, AI를 사용하여 수집된 데이터를 분석하여 유지보수 문제를 암시할 수 있는 패턴과 이상 징후를 식별합니다.

과거에는 정해진 일정에 따라 또는 장비에 장애가 발생한 경우에만 유지보수를 수행했기 때문에 비용이 많이 들고 비효율적인 유지보수 관행(예: 예기치 않은 다운타임 및 긴급 수리)을 초래하는 경우가 많았습니다. 그러나 상태 기반 유지보수는 유지보수 관리에 대한 보다 새롭고 발전된 접근 방식을 제공합니다.

CBM은 미리 정해진 일정에 따라 유지보수를 수행하거나 장비가 고장날 때까지 대신 실시간 데이터를 사용하여 유지보수 요구 사항을 파악하므로 보다 효율적이고 경제적인 유지보수 작업을 수행할 수 있습니다.

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상태 기반 유지보수 vs 예측 유지보수

상태 기반 유지보수와 예측 유지보수는 모두 조직이 장비 고장 가능성을 최소화하고 자산 수명을 최대화하는 데 도움이 되는 자산 관리 접근 방식입니다. 하지만 몇 가지 주요 측면에서 차이가 있습니다.

상태 기반 유지보수를 사용하면 유지보수 부서가 필요에 따라 유지보수를 수행하며, 이는 본질적으로 사후 대응적인 프로세스입니다. 반면 예측 유지보수는 데이터 분석과 머신 러닝을 사용하여 유지보수 작업을 수행해야 할 시기를 예측합니다. 이는 자산 관리에 대해 보다 사전 예방적인 접근 방식이라고 할 수 있습니다.

또한 상태 기반 유지보수는 검사, 테스트 및 실시간 데이터를 사용하여 장비의 현재 상태를 평가하는 반면, 예측 유지보수는 지속적인 모니터링과 데이터 분석을 기반으로 향후 장비 동작을 예측합니다.

두 가지 접근 방식 모두 조직이 중요한 자산을 최고의 성능으로 운영하는 데 도움이 될 수 있으므로 비즈니스에 적합한 접근 방식을 하나(또는 둘 다) 선택할 수 있습니다. 단, 보유하고 있는 장비의 유형, 자산의 중요도, 운영 중인 산업 및/또는 자산을 보관하는 환경과 같은 요소에 따라 최적의 전략은 달라질 수 있습니다.

CBM의 유형

CBM을 위한 모니터링 기술은 무수히 많지만, 가장 많이 접할 수 있는 상태 기반 유지보수 유형은 다음과 같습니다.

적외선 열화상 측정

적외선 열화상 측정은 열화상을 사용하여 과열 및 기타 온도 관련 문제를 감지하며, 비접촉식 측정을 통해 물체와 표면에서 잠재적으로 문제가 될 수 있는 온도 변화를 감지합니다.

적외선 열화상 측정은 열화상 카메라를 사용하여 물체나 표면에서 방출되는 적외선을 캡처하고 이를 시각적 이미지(또는 열분석도)로 변환합니다. 그런 다음 열분석도를 사용하여 자산의 기준 온도와 비교하여 현재 자산 온도를 측정합니다.

조직은 주로 모터 모니터링, 베어링 검사, 가스, 슬러지 또는 액체 레벨 확인에 이러한 유형의 CBM을 사용합니다.

진동 모니터링

진동 모니터링(또는 진동 분석)은 진동 센서를 사용하여 자산의 진동 주파수를 측정하고 문제를 나타낼 수 있는 이상 징후를 감지합니다. 예를 들어, 회전하는 자산(예: 모터 및 펌프)은 노후화됨에 따라 더 강렬하고 큰 소리로 진동하는 경향이 있으므로 진동의 변화를 측정하면 자산이 고장나기 전에 마모 및 손상을 식별하는 데 도움이 될 수 있습니다. 진동 모니터링은 정렬 불량, 불균형, 베어링 마모 또는 고장, 구부러진 샤프트, 느슨한 구성 요소 등 다양한 문제를 감지하는 데 사용할 수 있습니다.

오일 분석

오일 분석은 자산에서 오일의 특성(예: 점도, 산도 등)을 평가하여 오염 물질 또는 마모 입자를 감지합니다. 일반적으로 장비에서 윤활유 샘플을 수집하여 분석을 위해 실험실로 보내는 작업이 포함됩니다. 오일 분석은 엔진, 기어박스, 유압 시스템과 같은 자산을 모니터링하는 데 유용할 수 있습니다.

초음파 분석

초음파 분석(또는 초음파 테스트)은 고주파 음파를 사용하여 장비의 누출, 균열 또는 결함을 감지합니다. 자산 감소를 결정하기 위해 접촉(구조물 기반) 및 비접촉(항공) 데이터 수집 기술을 모두 사용합니다. 접촉 방식은 일반적으로 고주파 소리를 발생시키는 윤활 문제, 기어 손상, 로터 바 파손과 같은 기계적 문제를 감지하는 데 사용됩니다. 비접촉 방법은 압축 가스 시스템의 압력 및 진공 누출과 같이 저주파 소리를 생성하는 경향이 있는 문제를 감지할 수 있습니다.

압력 분석

가스, 공기 또는 유체를 운반하는 자산은 압력 분석, 즉 자산 내의 압력 수준을 측정하고 평가하는 프로세스를 사용하여 가장 잘 모니터링할 수 있습니다. 유지보수 팀은 압력 분석을 사용하여 파이프와 밸브를 통과하는 유체의 유량과 속도를 결정하고, 공기 압축기와 레귤레이터의 성능을 최적화하고, 탱크 및 파이프라인의 기체와 액체의 압력을 제어할 수 있습니다.

전기 분석

전기 분석은 클램프온 전류계의 모터 전류 판독값을 사용하여 전기 시스템 또는 구성 요소의 입력 전력 품질을 평가합니다. 유지보수 팀은 전압, 전류, 저항, 커패시턴스, 인덕턴스, 전력 등의 측정값을 통해 전압 강하, 역률 문제, 회로 결함 및 왜곡을 예측할 수 있습니다.

CBM의 수명 주기

CBM 수명 주기는 CBM 프로세스의 단계를 나타내며, 각 단계는 프로그램의 전반적인 성공에 필수적인 역할을 합니다. 이러한 단계로는 계획, 구현, 모니터링, 분석 및 개선이 있습니다.

1단계. 계획 수립

계획 단계에서 유지보수 팀은 CBM 프로그램의 목표를 명확하게 정의해야 합니다. 프로그램 목표는 조직의 전반적인 목표와 일치해야 하며 구체적이고, 측정 가능하며, 달성 가능하고, 관련성이 있고, 시간 제한이 있어야 합니다.

목표를 설정한 후에는 중요한 자산을 식별하고 이러한 자산에 대한 상태 기반 모니터링 프로그램에 집중해야 하며, 사용할 구체적인 모니터링 기법은 물론 모니터링 프로세스의 빈도와 기간을 포함하는 모니터링 계획을 개발해야 합니다. 이 계획에는 장비 성능 데이터를 모니터링하고 분석할 담당 인력도 명시해야 합니다. 이러한 접근 방식을 통해 유지보수 부서는 리소스를 효율적으로 사용하고 예기치 않은 다운타임을 최소화할 수 있습니다.

마지막으로 유지보수 팀은 계획 단계에서 기준선을 설정해야 합니다. 기준선은 CBM의 필수 구성 요소로, 장비 상태의 변화를 측정하기 위한 기준점을 제공하고 자산 동작의 패턴을 식별하는 데 도움이 됩니다.

자산의 일반적인 운영 조건을 반영하는 운영 기준선, 자산의 과거 데이터를 기반으로 하는 과거 기준선, 장비 제조업체에서 설정한 제조업체 기준선 또는 유지보수 부서에서 유용하다고 생각하는 기타 기준 메트릭을 사용할 수 있습니다.

2단계. 구현

구현 단계에서 팀은 센서 및 데이터 수집 시스템을 설치하고 직원에게 CBM 툴을 사용하도록 교육합니다. 이 단계에서 팀은 데이터 관리 시스템을 개발하고 조직의 유지보수 관리 시스템에 CBM을 통합해야 합니다.

3단계. 모니터링

모니터링 단계는 모든 CBM 프로그램에서 가장 중요한 부분입니다. 센서와 데이터 수집 시스템에서 데이터를 지속적으로 수집하여 장비의 상태를 실시간으로 모니터링하는 것이 이상적입니다.

4단계. 분석

분석 단계에서는 모니터링 단계에서 수집된 데이터를 수동으로 또는 소프트웨어 툴을 사용하여 해석합니다. 여기에는 패턴과 추세를 식별하고 이상 징후와 잠재적 장애를 감지하는 작업이 포함됩니다. 

5단계. 개선

팀은 분석 결과를 해석한 후 실행 계획을 수립하고 실행합니다. 여기에는 유지보수 활동 일정 수립, 운영 매개변수 조정, 장비 또는 모니터링 시스템 자체 개선이 포함될 수 있습니다. 또한 팀은 CBM 프로그램의 결과를 문서화하여 향후 계획 및 실행 활동에 반영합니다.

CBM 수명 주기는 일회성 프로세스가 아니라 지속적인 주기라는 점에 유의해야 합니다. 따라서 CBM 프로그램의 성공 여부는 조직이 유지 관리에 대한 접근 방식을 지속적으로 개선하는지에 따라 달라집니다.

CBM 우수 사례

상태 기반 유지보수는 장비의 안정성을 개선하고 유지보수 비용을 절감하는 효과적인 전략입니다. 그러나 이는 상태 기반 관리 프로그램이 잘 설계되고 잘 실행될 때만 효과적일 수 있습니다. 다음은 조직이 CBM 프로세스를 최적화하는 데 도움이 되는 몇 가지 우수 사례입니다. 

1. P-F 곡선 및 간격을 사용합니다.

p-f 간격과 p-f 곡선을 이해하면 예측 유지보수 프로그램에서 매우 유용하게 사용할 수 있는데, 이는 유지보수를 진행하기에 최적의 시기를 결정하는 데 도움이 되기 때문입니다.

p-f 곡선은 결함의 심각도와 자산 고장까지의 시간 사이의 관계를 시각적으로 표현합니다. 특정 장비에 대한 p-f 곡선을 분석하면 가장 심각한 결함을 식별하고 중요도에 따라 유지보수 활동의 우선순위를 지정할 수 있습니다.

반면에 p-f 간격은 임박한 장애가 감지된 후 유지보수를 수행할 수 있는 시간을 나타냅니다. p-f 간격은 장비가 고장나기 전에 유지보수 담당자가 유지보수 작업을 미리 예약하는 데 도움이 될 수 있습니다.

2. 데이터 관리 및 분석 툴에 투자합니다.

CBM 프로세스는 적시에 저장, 분석 및 조치가 필요한 대량의 데이터를 생성합니다. 데이터 관리 및 분석 소프트웨어를 사용하면 데이터를 이해하고 실행 가능한 인사이트로 전환하는 데 도움이 될 수 있습니다. 또한 많은 CBM 프로그램이 컴퓨터화된 유지보수 관리 시스템(CMMS) 및 엔터프라이즈 자산 관리(EAM) 시스템과 호환되므로 기존 자산 관리 프로그램에 CBM을 더 간단하게 통합할 수 있습니다.

3. 유지보수 일정 관리 시스템을 구현합니다.

CBM 프로그램에서는 유지보수 팀이 장비의 실제 상태를 기반으로 유지보수 일정을 수립해야 합니다. 이를 효과적으로 수행하려면 성능 데이터를 고려하고 그에 따라 유지보수 작업의 우선 순위를 지정할 수 있는 유지보수 일정 관리 시스템을 구현해야 합니다.

4. 지속적인 개선 문화를 조성합니다.

상태 기반 유지보수는 일회성으로 구현되는 것이 아니라 지속적인 모니터링, 분석 및 개선 프로세스를 통해 이루어집니다. 조직은 유지보수 담당자가 개선이 필요한 영역을 파악하고 그 결과에 따라 변경 사항을 구현하도록 지속적으로 장려해야 합니다.

CBM의 이점

상태 기반 유지보수는 장비의 안정성과 수명을 개선하는 효과적인 전략입니다. CBM의 주요 이점은 자산 관리에 대한 린 접근 방식이지만, 그 외에도 보다 섬세한 다른 이점도 제공합니다.

  • 장비 고장 및 다운타임을 방지합니다. 유지보수 팀은 CBM을 통해 잠재적인 문제와 임박한 오류를 조기에 감지함으로써 가장 비용 효율적인 시기의 편리한 시간대에 유지보수 일정을 잡을 수 있습니다. 이를 통해 긴급 유지보수 및 수리와 관련된 비용을 절감하고, 생산 일정 지연을 최소화하며, 자산 가동 시간을 극대화할 수 있습니다.
  • 자산 수명을 연장합니다. 유지보수 담당자는 실시간 데이터에 기반하여 정기적으로 유지보수를 수행함으로써 장비를 최적의 상태로 유지해 마모와 손상을 줄이고 자산 수명을 연장할 수 있습니다.
  • 안전성이 향상됩니다. 상태 기반 유지보수는 향후 안전 위험이 될 수 있는 문제를 감지하여 사고가 발생하기 전에 시정 조치를 취하고 궁극적으로 작업장 부상 및 사고 위험을 줄이는 데 도움이 됩니다.
  • 유지보수 비용이 절감됩니다. 미리 정해진 일정에 따라 유지보수를 수행하는 대신 CBM을 사용하면 팀이 필요할 때만 유지보수 작업을 수행할 수 있으므로 불필요한 유지보수 비용을 효과적으로 절감할 수 있습니다.
  • 유지보수 효율성이 향상됩니다. CBM은 유지보수에 필요한 시간과 리소스를 줄이고 유지보수 업무의 정확성을 개선하여 유지보수 업무를 간소화하는 데 도움이 됩니다.  
CBM의 당면 과제

상태 기반 유지보수 프로그램은 조직이 사전 예방적인 유지보수 계획을 개발할 수 있도록 지원하지만 이를 실행하는 데에는 어려움이 있을 수 있습니다.

  • 높은 구현 비용. 주요 과제 중 하나는 전문 장비와 전문 지식이 필요하다는 점입니다. CBM을 구현하려면 고급 센서와 모니터링 장비는 물론 자산 데이터를 분석하기 위한 소프트웨어와 알고리즘을 사용해야 합니다. 초기 비용은 많이 들 수 있지만, CBM의 장기적인 이점은 일반적으로 초기 투자 비용을 능가합니다. 또한 기술 발전으로 CBM 프로그램의 가격이 저렴해져 더 많은 조직에서 더 쉽게 접근할 수 있게 되었습니다.
  • 광범위한 데이터 수집 및 분석. CBM은 실시간 진단을 기반으로 의사 결정 및 유지보수 관행에 정보를 제공하므로 데이터를 지속적으로 수집하고 분석해야 합니다. 이를 위해서는 방대한 양의 데이터를 분석할 수 있는 강력한 데이터 수집 시스템과 유지 관리 소프트웨어가 필요합니다. 또한 데이터를 해석하고 그 결과에 따라 적절한 조치를 취할 수 있는 인력을 교육해야 하므로 상태 기반 유지보수 전략을 도입하려는 기업은 이에 맞게 준비해야 합니다.
  • 복잡한 통합 프로세스. CBM이 최적의 효과를 발휘하려면 기존 시스템 및 장비와 통합되어야 합니다. 최신 모니터링 장비와 호환되지 않는 구형 장비나 레거시 시스템을 사용하는 산업에서는 이 과정이 어려울 수 있습니다. 일부 조직은 결국 기존 장비를 새로운 센서와 모니터링 장비로 보강하거나 CBM과의 호환성을 보장하기 위해 시스템을 업그레이드해야 할 수도 있습니다. 또한 레거시 시스템과의 통합을 용이하게 하는 커넥터를 제공하는 솔루션을 고려해야 할 수도 있습니다.
  • 중요한 데이터 보안 고려 사항. CBM은 광범위한 데이터 수집 및 저장에 의존하므로 데이터 보안에 대한 우려가 제기될 수 있습니다. 데이터를 안전하게 저장하고 민감한 데이터에 대한 액세스를 권한이 있는 직원으로만 제한하는 것이 중요합니다.
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