머신 러닝, 운영 데이터 분석, 예측 자산 상태 모니터링을 통해 엔지니어가 공장이나 비즈니스 운영과 관련된 유지보수를 최적화하고 안정성 관련 위험을 줄일 수 있습니다. 예방 유지보수(Preventive Maintenance)를 지원하기 위해 설계된 소프트웨어(간단히 ‘예방 유지보수’라고도 함)는 안정적인 운영을 지원하고, 보증 관련 규정을 준수하도록 해주며, 생산에 영향을 주는 문제가 발생하기 전에 이를 해결합니다.

산업 환경은 비용과 시간을 초래하는 기계적 고장을 방지하여 생산성을 극대화하기 위해 정기적으로 예정된 유지보수에 의존합니다.
 
‘예방 유지보수(Preventive Maintenance)’라는 용어에는 광범위한 금지 활동과 일반적인 작업이 모두 포함됩니다. 시스템 내의 각 생산 구성 요소는 일정 수준의 정기적인 정비가 필요하며, 일반적으로 해당 장비에 청소와 윤활 작업만큼은 해줘야 합니다. 그 외의 경우 대대적인 재조정, 특정 부품의 수리 또는 교체 등 더 광범위한 정비가 필요할 수도 있습니다.
 
더 높은 수준의 예방 유지보수(Preventive Maintenance)에는 다양한 생산 시스템을 수용하는 물리적 공장에 대한 유지보수도 포함됩니다. 이러한 유형의 예방 유지보수(Preventive Maintenance)와 관련된 일반 작업에는 HVAC 시스템이 양호하게 작동하는지, 모든 전기 시스템이 작동 중이고 규격 및 표준을 준수하는지, 필요한 모든 조명이 올바르게 작동하는지 점검하는 것이 포함됩니다.

예방 유지보수(Preventive Maintenance)와 예측 유지보수를 완전히 별개로 간주하려는 경우가 종종 있습니다. 하지만 이처럼 예방 유지보수(Preventive Maintenance)와 예측 유지보수를 단순히 대조 관계로 프레임화하려고 하면 핵심을 놓치게 됩니다.
 
사실, 예측 유지보수는 예방 유지보수(Preventive Maintenance)에서 더 진화한 형태입니다. 두 유형 모두 선제적으로 기계 장애를 예측하고 예방하고자 합니다. 하지만 예측 유지보수는 한발짝 더 나아간 개념입니다.
 
산업 장비의 부품이 하나 있다고 가정해보겠습니다. 해당 장비에 대해 예방 유지보수(Preventive Maintenance)를 수행하고 있다면, 그 장비의 제조업체와 모델에 대한 일반 정보를 사용하여 정기 유지보수를 수행할 시기에 대한 대략적인 예상 시간을 공식화할 수 있습니다. 대략 언제 유지보수를 해야 할지 알 수 있습니다.
 
반면에 예측 유지보수는 훨씬 더 정확하므로 상당히 많은 데이터가 필요합니다. 해당 장비 모델의 예상 수명 주기에 대한 정보는 해당 특정 장치의 성능에 대한 과거 데이터와 결합됩니다. 일단 추가 데이터가 준비되면 예측 유지보수 모델은 운영자에게 시스템 장애 발생 시기를 확실하게 알려주는 강력한 예측을 제공할 수 있습니다 
 
또한, 예측 유지보수를 통해 예정된 정비는 일반적인 일정에 따르지 않고 필요 시점 직전에 진행되므로 불필요한 정비를 예방해 유지보수 예산을 절감할 수 있습니다. 
 
IoT를 사용해 예측 유지보수의 효과를 높일 수 있습니다. 기계가 활동 및 상태에 대한 업데이트를 지속적으로 생성함에 따라 예측 유지보수 모델은 꼭 필요한 유지보수 예측 생성에 필요한 풍부한 데이터를 얻게 되었습니다.

예방 유지보수(Preventive Maintenance)와 반응형 유지보수와 구분하는 중요한 요소는 바로 타이밍입니다. 반응형 유지보수는 RTF(Run-to-fail, 고장날 때 까지 운영하는 방식) 정책을 채택하므로 한 장비가 고장날 때까지 유지보수가 발생하지 않습니다. 그러나 필요한 경우에는 가능한 한 신속하게 복구 작업을 해야 합니다. 반면, 예방 유지보수(Preventive Maintenance)는 장비 장애를 예상하여 기계적 고장이 발생하기 전에 시정 조치를 취합니다.
 
반응형 유지보수가 예방 유지보수(Preventive Maintenance)보다 훨씬 비용이 많이 들 수 있다는 점을 제외하고는 어떤 방법을 선택하든 크게 다르지 않습니다. 자동차 유지보수에 비유하자면, 의무적으로 받아야 하는 정기 서비스를 받지 않은 자동차의 여러 시스템에 걸쳐 심각한 장애가 발생하여 갑자기 광범위하고 비용이 많이 드는 수리가 필요해졌다고 생각해 보세요.
 
예방 유지보수(Preventive Maintenance) 방법을 도입하면 정기 서비스 작업 예산을 책정해야 하고 컴퓨터화된 유지보수 시스템(Computerized Maintenance Management System, CMMS)을 채택해야 할 수도 있지만 일반적으로 산업 환경에서는 그만한 가치가 있습니다. 특히, 계획에 없었던 수리로 운영 차질이 생기면 즉시 생산이 중단되거나 손실이 발생할 수 있기 때문입니다.

AI와 IoT 기술을 운영에 점점 더 많이 배치되면서 산업 부문의 자산과 활동을 모두 지속적으로 최적화할 수 있게 되었습니다. 예방 유지보수(Preventive Maintenance)의 미래를 평가해 보자면, 원격 모니터링과 분석 모델링 사용 시 예방 유지보수(Preventive Maintenance) 작업에 할당되는 리소스 양이 이미 순 감소한 것을 볼 수 있었습니다. 

자산 측면에서 보자면, 오늘날 AI와 IoT 솔루션 덕분에 더욱 광범위한 데이터 수집 및 분석이 가능해져 제조업체에서는 운영 및 제품의 안정성을 개선해주는 소중한 데이터를 얻을 수 있었습니다. 자산 운영자는 배포하고 있는 자산의 품질을 진정으로 이해할 수 있으며, 실적이 저조한 자산을 운영에서 제외하고 궁극적으로 다운타임과 비용을 줄이는 새로운 자산 수명 주기 전략을 주도할 수 있습니다.