설비 운영 효율 최대화

-CBM(Condition-Based Maintenance)

제조현장 상태기반 유지관리(CBM:Condition-Based Maintenance) : 

디지털혁신(DX) 중요한 단계. 운영 효율성을 높이고 비용을 절감하며 안전 문제 개선.

복잡한 제조 운영 환경 속에서 생산설비의 다운타임은 생산성과 수익성의 적이다.

따라서,제조, 석유 및 가스, 화학 프로세스를 비롯한 장치 산업에서 비용을 관리하면서 장비 신뢰성을 유지가 매우 중요하다. 

지금 디지털 혁신을 통해 많은 도움을 받고 있으며 실질적으로 수많은 센서와 IoT 장치의 데이터 활용으로 가동 시간을 개선하고 있다.

일부의 경우, 예방적 유지보수에서 실시간 분석 및 예측 알고리즘에 의존하는 예측적 유지보수 접근 방법으로 혁신을 부축이고 있으나 너무나 큰 비약이다. 현실적으로 데이터 관리 문제, 예측기술 사용 등 관련 기술격차 문제가 산적해 있다. 

따라서 일부 제조기업에서는 상태기반 유지보수(CBM:Condition-Based Maintenance) 전략으로 전환하는 중간 단계를 밟고 있다.

상태기반 유지보수 : (CBM:Condition-Based Maintenance)

상태기반 유지보수는 장비의 실제 상태를 모니터링하여 유지보수가 필요한 시기를 결정하는 사전 예방적 접근 방식이다. 

고정된 일정이나 예측 모델에 의존하는 기존 방법과 달리 온도, 진동, 압력 또는 오일 품질과 같은 파라미터의 실시간 모니터링 및 분석에 중점을 둔다. 

이상이 감지되면 유지보수 일정이 잡혀 고장이 발생하기 전에 적시에 정비할 수 있다.

상태기반 유지관리의 핵심 원리는 간단하다. 

성능 저하의 징후가 있는 경우에만 콤포넌트를 수리하거나 교체한다. 

이를 통해 불필요한 유지 보수업무를 최소화하는 동시에 장비를 효율적이고 안전하며 안정적으로 가동할 수 있다.

CBM 전략으로 접근하면 다음과 같은 많은 이점이 있다.

다운타임 감소 : 

CBM은 생산 중단과 같은 심각한 재정적 손실을 초래할 수 있는 예기치 않은 장비 고장을 방지한다.

비용 절감 : 

CBM은 불필요한 유지 보수작업을 최소화하여 인건비 및 자재 비용을 절감한다. 

또한 장기간 감지되지 않은 문제로 인한 설비손상을 방지하여 장비 수명을 연장한다.

안전성 향상 : 

장비 문제를 조기에 감지하고 해결하면 사고 위험을 줄이고 안전 규정을 준수할 수 있다.

설비자산 활용도 향상 :

CBM 접근법 유지보수 활동은 장비를 최적의 효율로 가동하여 처리량을 극대화하고 에너지 소비를 줄일 수 있다.

데이터 기반 인사이트 : 

CBM은 패턴을 식별하고, 유지 관리 일정을 최적화하여 전반적인 운영 효율 개선에 필요한 귀중한 데이터를 생성한다.

상태기반 유지보수와  예방 & 예측 유지보수의 차이점

상태기반 유지보수(CBM)는 종종 예방 및 예측 유지보수와 비교되지만, 각각 뚜렷한 특성이 있다.

예방 유지보수 : Preventive Maintenance

이 접근 방식은 시간이나 사용량에 따라 정기적으로 유지보수 일정을 세운다(예: 6개월마다 기계 부품이나 콤포넌트 교체). 

설비고장 위험을 줄여 주지만 과도의 설비나 장비의 서비스로 불필요한 유지 관리업무와 비용 증가로 이어질 수 있다.

예측 유지보수 : Predictive Maintenance

예측 유지관리는 과거 및 실시간 데이터를 사용하여 장애가 발생할 수 있는 시기를 예측한다. 

유지관리 요구 사항을 예측하기 위해 첨단 분석 및 기계학습과 인공지능을 활용해야 한다. 

매우 효과적이지만 데이터 인프라 구축과 전문 지식에 대한 상당한 투자가 필요하다. 

상태기반 유지보수 : CBM:Condition-Based Maintenance

CBM은 위 두 가지 접근 방식 사이의 격차를 해소한다. 

고정된 일정이나 예측 알고리즘에 의존하지 않고 실시간으로 생산설비를 모니터링한다. 

유지 보수작업은 특정 임계치 또는 이상 징후로 모니터링되는 경우에 수행되어 보다 유연하고 응답성이 뛰어난 솔루션을 제공하게 된다.

상태기반 유지보수(CBM:Condition-Based Maintenance) 관련 기술

상태기반 유지관리를 구현하려면 실시간으로 데이터를 수집, 처리 및 작업하기 위한 기술의 조합이 필요하다. 주요 기술과 콤포넌트는 다음과 같다.

1. 센서 및 IoT 장치 : 

센서는 온도, 진동, 압력 및 유체 품질 등 중요한 파라미터를 측정하는 CBM 접근법의 핵심 기술이다.

IoT 장치는 이러한 센서 데이터를 중앙 집중식 시스템에 연결하여 지속적인 데이터 수집 및 전송을 가능하게 한다.

2. 데이터 수집 시스템 : 

데이터 수집 시스템은 센서에서 데이터를 집계하고 실시간으로 분석에 사용할 수 있도록 한다. 

물리적인 생산장비와 디지털 시스템을 연결하게 된다.

3. 엣지 컴퓨팅 : 

데이터 전송에 저지연이 문제가 되는 산업에서는 엣지 컴퓨팅으로 데이터를 로컬에서 처리한다. 

빠른 의사 결정으로, 클라우드 기반 솔루션에 대한 의존도를 개선한다.

4. 데이터 분석 및 기계 학습 : 

분석 플랫폼은 센서 데이터를 분석하여 패턴, 이상 징후 및 경향성을 판별한다. 

CBM에 예측 알고리즘이 항상 필요한 것은 아니지만 기계학습으로 이상 징후를 탐지하고 미묘한 경고 신호 식별로 업무 효율을 높일 수 있다.

5. 연결 및 통신 : 

Wi-Fi, 블루투스 또는 셀룰러 네트워크와 같은 무선 기술은 원격이나 복잡한 환경에서도 원활한 데이터 전송을 보장한다.

상태기반 유지보수(CBM)를 예측 분석, AI 및 기타 혁신과 통합하면 효율성과 회복력 과제해결에 큰 기회가 열릴 것이다. 

혁신과 융합적 접근 방식으로 다운타임 감소, 퍼퍼먼스 최적화 등 급변하는 산업 환경에서 경쟁력 확보를 위한 새로운 접근 방식을 생각해 보자. 

참고 | https://www.rtinsights.com/maximizing-operational-efficiency-with-condition-based-maintenance/​