설비보전 과제와 AI • IoT 활용 방법

설비보전은 생산의 효율성을 높이고 안전성을 유지하는데 중요한 기반이다.

아무리 좋은 설비나 노하우를 갖추고 있어도 안정적으로 가동되지 않으면 의미가 없다.

한편, 설비의 작동 불량이나 고장에 대한 설비보전 업무 추진 방법도 현실적으로 제조 현장에 따라 다양하다.

생산설비를 최적의 상태로 계속 가동하기 위한 보전 활동에 초점을 맞추어 예방보전에서 예측보전까지 다양한 접근법과 설비보전

분야에서의 IoT와 AI의 혁신적 활용 방법을 소개한다.

설비보전

설비보전은 기계나 설비의 가동을 최적의 상태로 지속적으로 유지하기 위해 돌발적인 고장이나

성능 저하를 사전에 방지하는 보전 활동을 의미한다.

대상이 되는 설비는 업종에 따라 다르나 공통점은 그 설비를 트러블 없이 가동하여 생산성

유지 및 향상이나 불량품 발생 방지, 현장의 안전 확보를 목적으로 추진하고 있다.

점점 설비보전의 범위와 중요성이 확대되고 있는 가운데 특히 IoT나 AI 같은 첨단기술을 활용함으로써

예측보전을 비롯한 유지보수 계획의 최적화로 효율적인 설비관리가 실현되고 있다.

스마트 팩토리가 확대됨에 따라 설비보전의 개념도 더욱 진화하고 있다. IoT나 AI를 활용해 설비 상태를 실시간

모니터링하여 데이터 기반 의사결정으로 생산 프로세스를 최적화할 수 있다. 이를 통해 고품질 제품을 안정적으로

생산하는 동시에 인력 부족 문제도 원만히 해결할 수 있다.

스마트팩토리가 인더스트리 4.0 또는 제조업의 4차 산업혁명의 상징으로 여겨지고 있으며 특히 설비보전의

진화가 기업의 경쟁력을 좌우하는 중요한 요소로 확대되고 있다.

따라서 현재의 과제를 명확히 파악하고 AI와 IoT을 비롯한 기술을 활용하여

해결책을 모색하는 것이 설비보전에 필수라 할 수 있다.

설비보전의 목적

설비보전의 주요 목적은 설비의 기능 유지와 라이프 사이클 운영 비용을 최소화하는 데 있다.

설비가 예기치 않게 고장 나면 수리 정비하는 비용이 발생하고 생산 정지로 인한 막대한 기회 손실을 피할 수 없다.

따라서, 설비보전은 기계의 성능을 유지하고 안정적인 생산을 뒷받침하는 중요한 역할을 하는 업무이다.

또한 적절한 유지보수 및 예방보전을 통해 불시의 수리 및 교체 작업을 줄여 장기적으로 비용 절감 효과를 기대한다.

설비의 수명 연장과 아이들링 시간 절감도 중요한 목적으로 결과적으로 생산성 향상과 비용 절감으로 이어진다.

설비보전과 보수 및 수리의 차이

설비보전과 보수 그리고 수리는 언뜻 비슷한 용어로 생각되지만 실제로는 각각 다른 의미와 목적을 가지고 있다.

먼저 이 각각의 차이의 이해가 제조 현장의 효율화와 지속가능 운영에 있어서 중요하다.

설비보전은 설비를 최적의 상태 유지하며 지속적인 가동을 보증하는 업무의 포괄적인 활동이다.

이 접근법은 설비 불량이나 고장이 발생 방지를 목적으로 예방보전이나 예측보전 등 선제적 대책에 중점을 두고 있다.

한편, 보수는 주로 설비의 일상적인 관리나 불량 시의 대응을 말하며 고장 나지 않도록 감시하고 필요시 정비나 수리하는 활동이다.

유지보수는 설비의 지속 가능한 운용을 뒷받침하는 지속적인 프로세스라 할 수 있다.

수리는 더 구체적으로 설비에 문제가 발생했을 때 실행하는 조치를 말한다. 여기에는 설비 고장 부분을 특정하고

필요한 부품을 교체 또는 기타 복구하는 작업이 포함된다. 수리는 설비보전의 일환으로 이루어지기도 하지만 고장이나 불량이 발생한 후의 대응에 초점을 맞추고 있다.

위와 같이 설비보전은 보수나 수리를 포함한 광범위한 개념으로 설비의 효율적인 가동과 수명 연장을 목표로 하는 중요한 요소이다.

설비보전의 종류와 장점 및 과제

· 예방보전

- 장점 : 고장예방, 품질향상, 비용절감 

- 과제 : 과잉보전, 역치 설정의 어려움

예방보전은 설비나 기계의 예기치 않은 고장을 사전에 막기 위해 계획적으로 실행하는 보전 활동이다.

이 접근 방식은 설비 가동을 안정적으로 유지하고 생산의 효율 향상을 목표로 한다. 구체적인 활동으로 정기 점검, 청소, 윤활, 조정 작업이 이루어진다.

예방보전의 가장 큰 장점은 예상치 못한 설비정지 시간을 줄이고 생산 라인을 안정적으로 가동하는 데 있다.

이를 통해 고장으로 인한 긴급 수리 및 생산 손실을 방지하고 장기적으로 정비 비용을 절감할 수 있다.

또한 설비의 성능을 최적의 상태로 유지함으로써 제품 품질의 균일성을 유지하고 불량 발생을 최소화할 수 있다.

예방보전에는 단점도 있다. 대표적인 예로 사전에 계획된 정비 시점에서 '아직 교환이 불필요한 부품'을 교체하는 등 과잉 정비로 낭비 초래 가능성이 있다.

또, 설비 부품의 마모나 성능이 얼마만큼 저하되어야 정비해야 하는지 역치 설정과 이에 따른 정비 스케줄 설정이 어렵다

반면에 과잉 정비는 낭비로 생각하여 정비하지 않는 경우 고장의 위험이 증가하는 난점도 있다.

· 사후보전

 - 장점 : 비용 효율적

 - 과제 : 설비 다운타임으로 비가동 시간 증가, 예측 불가 비용 발생

사후보전은 설비나 기계의 고장 후에 실시하는 보전대책으로 구체적으로는 긴급보전과 계획된 사후보전으로 분류한다.

긴급보전은 고장으로 생산설비가 돌발적으로 정지했을 때 즉시 수리나 보전작업을 하는 보전대응책이다.

계획 사후보전은 대체 설비의 사전 준비로 문제 발생 시 신속히 교체하여 설비 가동 정지 시간을 최소화하는 데 목적이 있다.

사후보전의 최대 장점은 설비 수명을 최대한으로 활용하는 것이다. 고장이 발생하지 않으면 일상적인 정비 비용이나

보전 작업이 필요하지 않아 운영 비용을 절감할 수 있다.

특히 만일에 고장이 나도 부품 교체를 신속하게 할 수 있어 생산라인에 주는 영향이 크지 않을 경우 사후 대응도 장점이 크다고 볼 수 있다.

그러나 사후 보전의 가장 큰 문제는 설비가 고장 난 후에 대응하기 때문에 고장 시의 다운타임이 불가피하다.

특히 대규모 수리가 필요한 경우나 필요한 부품의 재고가 없는 경우 다운타임이 장기화되면 그에 따른 손실이 크다.

더욱이 보전 담당자들의 업무 스케줄 관리가 어렵고 수리하고 있는데 또 다른 설비의 고장이 발생하면 대응이 어려워 악순환에 빠질 위험이 있다.

예측보전

 - 장점 : 고장예측, 효율적인 보전 

 - 과제 : 도입비용, 적절한 데이터의 필요성

예측보전은 설비의 고장이나 불량을 미연에 방지하여 생산성 유지와 향상을 목표로 하는 선진적 접근 방식이다.

 IoT 센서나 AI 기술을 연결하여 실시간으로 설비 상태를 모니터링하고 고장 징후나 이상 현상을 사전에 탐지한다. 

이 예방적 접근 방식은 기계설비의 정비 비용 삭감, 최적의 인원으로 설비의 가동성 유지, 점검 시간 단축,

그리고 교육 훈련 비용과 부담 삭감 등 여러 장점이 있다.

예측보전 도입으로 설비 고장으로 인한 생산 중단 문제를 사전에 대비하여 다운타임을 최소화할 수 있다.

또한 AI를 활용한 데이터 분석으로 필요한 정비 타이밍을 정확하게 예측할 수 있어 불필요하거나 과잉 보전 작업을 줄여 정비 비용을 절감할 수 있다. 

전문 기능이 부족한 인력도 설비 상태를 쉽게 파악할 수 있고 교육 비용의 삭감으로 전체적으로 큰 장점이 있다.

예측보전은 적절한 데이터의 취득과 분석이 필요하며 고도의 기술과 전문지식이 필요하다.

IoT 디바이스 도입이나 시스템 구축 비용 등 초기 투자비용을 무시할 수 없다.

장기적으로 보면 설비의 안정적인 가동과 비용 절감 효과가 크기 때문에 투자 비용 대비 효과를 신중히 검토해야 한다.

설비보전 과제와 IoT·AI 활용 방법

설비보전은 제조현장의 가장 중요한 분야 중 하나로 설비의 기술이 고도화되고 복잡화됨에 따라 그 과제도 증가하고 있다.

특히 고도의 기술과 지식을 필요로 하는 현대의 설비보전 분야의 인원 충원 과제를 IoT와 AI 기술을 활용하여 해결할 수 있다.

IoT 활용을 통해 설비의 실시간 데이터를 수집하고 원격지에서도 설비 상태를 감시하고 제어할 수 있다.

따라서 설비감시나 정비 작업의 부담이 대폭 경감되어 보다 효율적인 설비 보전이 가능하다.

또한 AI의 활용으로 설비보전 업무의 질이 비약적으로 높아진다. 설비에서 수집한 데이터를

기반으로 AI를 활용하여 고장 예측이나 최적의 정비 계획 입안도 가능하다. 

결과적으로 고장에 의한 생산 중단의 리스크를 대폭 감소하고 사전에 알지 못했던 고장을

예측할 수 있어 계획적인 정비로 설비의 가동률을 최대화할 수 있다.

IoT와 AI 활용은 강력한 설비보전 과제 해결 기술이다. 실시간 모니터링, 원격 보전, 고장 예측을 통한 예방 보전,

데이터 기반 의사결정을 통한 보전 활동의 효율화에 이러한 기술 활용은 설비 보전의 패러다임을 바꾸고 제조업의 미래에 필수 불가결한 것이다.

참조 | 

https://solutions.ostechnology.co.jp/blog/equipment-maintenance/?utm_source=elq_email&utm_medium=email&utm_campaign=elq_email_2186-1464&utm_content=elq_email_2186-1464-6287a02c878241b1acb63cd6feb2abd0