- 예측 유지보수 프로그램 통해 장비 가동 시간 극대화 및 다운타임 최소화

- 데이터와 디지털 기술 활용 사전 예방적인 유지보수 접근 방식 구현 장비 고장 예측하고 발생 방지

- 우선 중요 장비를 파악 데이터 수집 시스템 구축

- 데이터 분석에 대한 인력 교육

- 예측 유지보수 프로그램 구현 효율성 향상, 비용 절감, 안전한 작업 환경 구축

공장에서 예측 유지보수 프로그램을 성공적으로 활용하면 상당한 비용 절감하고 가동 시간 증가 및 종합설비효율을 높일 수 있다. 

이 기사는 예측 유지 관리 프로그램이 효과적이고 효율적으로 작동하기 위해 수행해야 하는 주요 단계에 대해 간략히 설명한다. 

상세 내용은 아래 사이트 참조. 

목표 정의

예측 유지관리 프로그램을 성공적으로 구현하기 위한 첫 번째 단계는 목표를 정의하는 것이다. 공장에서 중요한 생산설비를 분류하여 각 장비에 대한 구체적인 목표를 설정해야 한다. 목표에는 유지보수 비용 절감액, 장비가동 개선시간, 계획에 없는 다운타임 감소시간 등이 포함되어야 한다.

올바른 기술 선택

목표를 정의한 후 다음 단계는 예측 유지 관리 프로그램에 적합한 기술을 선택하여야 한다. 진동 분석, 서모그래피, 초음파 등 다양한 기술을 이용할 수 있다. 기술마다 장단점이 있으며, 공장 설비에 가장 적합한 기술을 선택하는 것이 필수적이다.

데이터수집

데이터 수집은 예측 유지 관리 프로그램의 중요한 단계이다. 온도, 진동 및 소음 수준 같은 장비의 성능에 대한 현장 데이터를 수집해야 한다. 이 데이터는 장비의 성능을 분석하고 유지보수가 필요한 시기를 예측하는 데 사용된다.

데이터 분석

데이터를 수집한 후에는 데이터를 분석하여 경향과 패턴을 식별해야 한다. 이 분석을 통해 장비의 유지보수가 필요한 시기를 예측하고 그에 따라 유지보수를 예약하여 계획적으로 수행할 수 있다. 또한 데이터를 분석하면 잠재적 장비 고장이 발생하기 전에 고장을 미리 예측하는 데 도움이 되므로 사전에 예방 조치를 취할 수 있다.

유지관리 스케쥴링

데이터 분석을 기반으로 사전 예방적 유지보수를 스케쥴링하여 고장이 발생할 때까지 기다리지 않고 필요에 따라 장비를 유지보수 할 수 있다. 이 방식으로 유지보수를 계획하면 비용을 크게 절감하고 장비 가동 시간을 늘릴 수 있다.

프로그램 모니터링

예측 유지 관리 프로그램이 설치되면 정기적으로 모니터링하여 계획한 의도한 대로 작동하는지 확인하는 것이 중요하다. 장비의 성능 이력을 추적하여 목표치와 비교하고 개선할 수 있는 영역을 파악해야 한다.

지속적으로 개선

마지막으로, 예측 유지보수 프로그램을 가동하여 지속적으로 개선하는 것이 중요하다. 데이터 수집, 분석 및 유지보수 스케줄링 프로세스를 정기적으로 검토하여 개선 가능성을 파악해야 한다.

결론적으로 공장에서 성공적인 예측 유지보수 프로그램을 구현하면 비용을 크게 절감하고 장비 가동 시간을 개선할 수 있다. 

위에 설명한 단계를 따르면 예측 유지 관리 프로그램의 장점과 효과를 확인할 수 있다. 

목표 정의, 적절한 기술을 선택, 데이터를 수집, 데이터를 분석, 유지보수 일정 수립, 그리고 프로그램을 모니터링하며 지속적으로 개선해야 한다.

참조 : manufacturingtomorrow

참조 : einnosys​