예측 유지 관리는 에셋의 상태, 상태 및 성능을 실시간으로 직접 추적하는 유지 관리 유형입니다.  

예측 유지 보수는 비용이 많이 들고 예상치 못한 고장을 줄이는 것을 목표로 하며 

제조업체에게 자체 생산 일정을 기준으로 하여 유지 보수를 계획할 수 있는 기회를 제공합니다.

예측 유지 보수는 어떻게 작동합니까?

산업용 사물 인터넷 (IIoT)을 통해 수집된 실시간 데이터 조합을 통해

예측 유지 보수는 정상 작동 중에 장비 상태를 지속적으로 분석하여

예기치 않은 기계 고장 가능성을 줄입니다.

예측 유지 보수를 통해 조직은 느린 베어링 속도, 윤활 또는 온도와 같은

다양한 지표를 모니터링하고 테스트 할 수 있습니다.

이러한 도구는 상태 기반 모니터링 및 IIoT 기술을 사용하여 정상 작동 중 이상을 감지하고,

발생할 수 있는 오류를 나타내는 실시간 경고를 기계 소유자에게 보냅니다.

보다 구체적인 예측 유지 보수 유형은 아래를 포함합니다.

진동 분석

이는 회전식 기계로 제조 공장 내에서 흔히 사용되는 예측 유지 보수 유형입니다.

장비의 불균형, 정렬 불량 또는 느슨한 부분을 감지할 수 있습니다.

적외선 분석

온도를 지표로 사용하여 공기 흐름, 냉각 및 모터 응력과 관련된 문제를 식별할 수 있습니다.

음향 음향 분석

소리는 기술자가 듣거나 볼 수 있는 청각 또는 시각 신호로 변환되어

저회전 및 고회전 기계 모두에서 베어링 마모 또는 윤활 부족과 같은 상태를 나타냅니다.

예측 유지 보수 vs 예방 유지 보수

종종 같은 의미로 사용되지만, 예측과 예방의 의미는 다소 차이가 있습니다.

• 예방 유지 보수는 사용에 관계없이 기계의 라이프 사이클에 따라 정기적으로 발생하기 때문에,

문제가 발생하지 않도록 사전에 정비합니다.

• 예측 유지 보수는 IoT 센서가 제공하는 기계 통찰력을 기반으로 필요할 때만 발생하므로, 

유지 관리를 사전에 예상하고 비용이 많이 들지 않도록 예상치 못한 고장을 방지합니다.

조건 기반 유지 보수 vs 예측 유지 보수

두 가지 형태의 사전 예방적 유지 보수가 모두 기계 고장을 방지하기 위한 것이지만

'조건 기반 유지 관리'와 '예측 유지 관리' 사이에는 상당한 차이가 있습니다.

조건 기반 유지 관리(CBM)은 센서를 사용하여 온도, 압력 또는 진동과 같은

다양한 조건에 대한 장비에서 실시간 측정을 수집합니다.

그런 다음, 조건 상태가 요구하는 경우에만,

즉, 기계가 지정된 임계값 매개 변수 수준에 도달했을 때 서비스가 제공됩니다.

예측 유지 관리는 상태 기반 유지 관리의 한 유형이지만 

훨씬 더 큰 규모의 IIoT 센서 데이터의 지속적인 스트림을 사용합니다. 

상태만 고려하는 것이 아니라 예측 유지 보수는 빅데이터를 활용하여 

자산 내역 및 관련 데이터를 기반으로 기계 성능 저하를 예측합니다. 

예측 유지 보수를 통해 기술자는 잠재적인 문제를 더 일찍 파악할 수 있으므로 

서비스를 보다 효율적으로 예상할 수 있습니다. 

반면에 조건 기반 유지 관리는 종종 동시에 여러 대의 기계가 서비스를 필요로 하는 위험을 초래합니다.

예측 유지 보수의 기술적 이점 5가지

예측 유지 보수는 엄청난 이점을 지닌 IIoT의 혁신적인 응용입니다.

아래에서 조직의 차별화 요소가 될 수 있는 5가지 이점을 살펴보겠습니다.

다운 타임 감소

예측 유지 보수를 통해 기술자는 장비에 고장이 생기기 전에 미리 문제를 감지하고

문제를 해결할 수 있으므로 다음과 같은 이점을 얻을 수 있습니다.

계획되지 않은 다운 타임을 최대 30 %까지 감소시켜 한 번에 여러 서비스 절차를 예약

평판을 훼손하는 중단 위험 방지

예상치 못한 다운타임으로 인해 필요한 비용이 드는 트럭 롤링 감소

작업자 생산성 향상

예상치 못한 오작동 또는 고장으로 인해 작업자 생산성을 저하시킬 필요가 없습니다.

작업자의 일정에 따라 예측 유지 관리 계획은 아래와 같습니다.

서비스 해결 시간을 최대 83% 단축

가동 시간 극대화 및 생산성 지연 방지

자산 활용도 향상

현장 서비스 비용 감소

기계 유지 보수를 예상함으로써 서비스 부서는 다음을 통해

주요 비용을 절감하고 ROI를 높일 수 있습니다.

비용이 많이 드는 서비스 트럭 롤 감소

초기 수정 비율 증가

인건비, 장비 및 재고 비용 감소를 통한 유지 보수 비용 간소화

향상된 제품 설계

제품 설계자는 기계의 센서를 통해 수집 된 IIoT 데이터의 성능을 활용하여

다음과 같은 중요한 정보를 사용할 수 있습니다.

자산 수명 연장

장비의 내구성 및 신뢰성 향상

향후에 보다 효율적인 시스템 구축

작업자 안전 향상

예기치 않은 고장 또는 오작동은 직원에게 위험한 작업 환경으로 이어질 수 있습니다.

오작동 발생시기를 예측하면 다음을 보장할 수 있습니다.

기계가 고장나도 직원이 근처에 없어도 됨

기술자는 기계가 위험해지기 전에 서비스를 수행 할 수 있음

예측 유지 보수를 어떻게 구현합니까?

예측 유지 보수 프로그램의 이점을 활용하려면 기반을 마련하고 중요 자산의 우선 순위를 정하고

시간이 지남에 따라 확장 할 수 있는 가치있는 사용 사례로 작게 시작해야합니다.

서비스 혁신을 시작하는 방법은 다음과 같습니다.

1. 프로그램 설계

상위 경영진의 동의를 얻고 예측 유지 보수 프로그램의 이점과 목표를 간략히 설명합니다.

높은 고장 이력과 관련 원인을 경험한 장비를 식별합니다.

2. IIoT 장치를 설치

PTC의 Thingworx와 같은 IIoT 플랫폼에 연결된 센서가 장착된 기계를 활용하여

예측 유지 관리를 수행하는 데 활용할 수 있습니다.

3. 시스템 통합을 수행

IIoT 도구를 활용하여 상태 모니터링 활동을 실행으로 전환합니다.

IIoT 기반 상태 모니터링에 의해 설정된 연결은

OT와 IT 간의 분석, 자동화 및 통합에 활용되어 효율성을 더욱 높일 수 있습니다.

4. 일정 유지 관리

유지 보수를 조정하기 위해 실시간 경고를 통해 전송되는

스마트 알고리즘으로 생성된 통찰력을 통해 서비스 팀의 역량을 강화합니다.

IoT 지원 예측 유지 보수를 활용하여 경쟁력 확보

예측 유지 보수는 다운타임 감소 및 생산성 지연 감소에서 비용 절감 이점에 이르기까지

IIoT에 투자하는 많은 이점을 제공합니다.

예측 유지 관리의 이점은 서비스 부서를 넘어 기업 전체에 확장됩니다.

기계가 고장날 때까지 기다리지 마세요.

예측 유지 보수를 통해 공장에서 사전 예방적으로 시작하고 인력 효율성을 최적화합니다.