예측 정비란 무엇입니까?
상태 기반 유지 관리라고도 하는 예측 정비에는 고장 가능성을 줄이기 위해 정기 작업 중에 진행하는 성능 모니터링 및 장비 상태 모니터링이 포함됩니다. 제조업체는 90년대에 예측 정비를 사용하기 시작했습니다.
예측 정비의 주요 목표는 특정 매개변수와 요인을 기반으로 장비 고장을 예측하는 것입니다. 제조업체는 일단 예측하면 수정 정비 또는 예정 정비를 통해 이러한 오류를 방지하는 데 필요한 조치를 취합니다.
상태 모니터링 없이 예측 정비는 존재할 수 없습니다. 자산 최적화를 보장하기 위해 실제 작업 조건에서 기계에 대한 지속적인 모니터링을 수행합니다. 모든 정비 전략과 마찬가지로 예측 정비는 다음을 목표로 합니다.
- 자산 안정성 향상으로 고장 발생 감소 및 자산 가동 시간 극대화
- 정비 작업을 줄여 운영 비용 최적화
- 정비 비용을 줄이고 생산 시간을 최대화하여 정비 예산 개선
예측 정비 기술
모든 예측 정비를 포괄하는 단일 기술은 없습니다. 그러나 제조업체가 고장을 효과적으로 예측하고 정비가 필요할 때 위험 신호를 표시하기 위해 사용하는 상태 모니터링 장치와 기술은 많습니다.
적외선 열화상
적외선 열화상은 예측 정비에 널리 사용되는 비침습적 검사 기술입니다. 정비 담당자는 적외선 카메라를 사용하여 장비에서 정상 온도보다 높은 온도를 감지할 수 있습니다. 마모되거나 오작동하는 회로를 가진 부품은 가열되는 경향이 있습니다. 이것은 열화상 이미지에 열점으로 표시됩니다. 적외선 검사는 이러한 핫스팟을 조기에 발견하고 장비를 수리하여 더 큰 문제가 발생할 가능성을 줄일 수 있습니다. 적외선은 다양한 기계 및 기반 시설 프로젝트에서 사용할 수 있는 다목적 기술입니다.
음향 모니터링
정비 직원은 음향 모니터링을 통해 음파 및 초음파 범위에서 장비의 가스 방출, 액체 또는 진공 누출 소리를 감지할 수 있습니다. 초음파 기술은 음파보다 응용 분야가 훨씬 더 많으며 비용이 더 비쌀 수 있습니다. 그러나 기계에 대해서는 훨씬 안정적인 기술입니다. 물론 이러한 기술은 기술자의 최고의 도구인 귀를 보완하게 됩니다. 음파 및 초음파 기술은 정기적인 청취를 보완하여 기어 박스의 소리가 잘못된 이유 또는 누출 가능성이 있는 위치를 더 잘 감지할 수 있습니다.
진동 분석
진동 분석은 고속 회전 장비에 사용됩니다. 기술자는 휴대용 장치 또는 장비에 붙은 실시간 센서를 사용하여 장비 기능을 모니터링합니다. 기계는 최고 속도로 작동할 때 특정 진동 리듬을 방출합니다. 부품이 마모되기 시작하면 진동이 변경되고 새로운 패턴이 나타납니다. 숙련된 기술자는 지속적인 모니터링을 통해 진동 패턴 판독값을 알려진 오류 가능성과 일치시키고 문제를 조기에 해결할 수 있습니다.
진동 분석은 정렬 불량, 샤프트 형태 기형, 요소 불균형, 기계 부품의 느슨함 및 모터 문제를 감지할 수 있습니다. 진동 분석은 예측하기가 복잡하기 때문에 기술자는 해당 작업에 대해 잘 훈련되어야 합니다. 진동 분석의 주요 장애물은 비용이 엄청나다는 것입니다.
오일 분석
오일 분석은 예측 정비에 효과적인 도구입니다. 기술자는 오일 상태를 검사하여 오염 물질의 존재를 확인할 수 있습니다. 오일 분석을 통해 오일의 점도, 물, 입자 수를 결정하고 산가 또는 염기가를 확정합니다. 오일 분석의 주요 이점은 초기 검사 결과가 새로운 기계 및 정비의 기준선 역할을 한다는 것입니다.
기타 예측 정비 기술
예측 정비는 모터 상태 분석, 와전류 분석 등과 같은 기타 여러 기술을 사용합니다. 모터 상태 분석은 모터의 기능 상태를 간략적으로 설명합니다. 와전류 분석은 튜브 벽 두께의 변화를 감지합니다. 예측 분석을 지원하는 다른 기술로는 내시경 검사, 전산화된 정비 관리 시스템, 데이터 통합 및 상태 모니터링이 있습니다. 조직의 경우 적합한 것을 선택하는 것은 성공에 매우 중요합니다.
예측 정비는 어떻게 작동합니까?
예측 정비 프로그램을 시작하는 단계는 다음과 같습니다.
- 장비 이력 및 예측 정비 프로그램의 필요성 분석
- 가동 중지 시간, 장비 결함, 생산 및 에너지 손실, 규정 부담금, 작업장 안전 수준에 대한 모든 기록 검토
- 예측 정비의 필요성에 대한 주요 이해 관계자의 인식을 제고 및 운영 및 정비 팀의 동의를 구하기
- 장비 재고 평가 및 장비 상태 감정
- 프로그램의 초기 구현에 포함할 장비 선택
- 개별 시스템 및 해당 부품에 대한 자세한 기록 생성
- 기존 예방 또는 예측 정비 프로토콜 평가
- 예측 정비 프로그램의 빈도 및 일정 수립
- 모든 단계에서 직원 역할 정의 및 리소스 요구 사항 평가
- 프로그램을 구성하고 일정 시스템과 통합
- CMMS(전산 설비관리 시스템) 구축
예측 정비 프로그램의 주요 요소는 예측 공식과 다음의 사물 인터넷을 사용하는 상태 기반 진단입니다.
상태 모니터링 센서
기계를 모니터링하고 실시간 데이터를 제공하는 센서는 예측 정비의 필수적인 부분입니다. 기술자는 센서 데이터를 평가하여 기계의 효율성과 마모를 실시간으로 확인할 수 있습니다. 이 센서는 인간이 할 수 없었던 일을 수행합니다. 즉, 운영을 방해하지 않고 장비 내부에서 정비 요구 사항을 추적합니다. 센서 기능은 많은 매개변수에 따라 달라지며 기계에 따라 다릅니다. 매개변수는 일반적으로 진동 분석, 소음 및 온도 분석, 압력 및 오일 레벨 분석, 심지어 전류 및 부식을 사용하여 기능을 정의합니다.
사물 인터넷(IoT)
해당 센서는 많은 데이터를 수집하고 사물 인터넷과 결합하여 이 데이터를 수집하고 공유할 수 있습니다. 예측 정비는 주로 자산을 중앙 집중식 정보 저장 시스템에 연결하는 다양한 센서에 의존합니다. 허브는 무선 근거리 통신망 연결과 함께 작동하거나 클라우드 기술을 활용합니다.
이 중앙 집중식 공간에서 자산은 통신하고, 협동하고, 데이터를 분석하고, 모든 조치를 권장할 수 있습니다. 이러한 정보 교환 기능을 통해 예측 정비를 효율적으로 진행할 수 있습니다.
예측 공식
예측 공식을 통해 예측 정비는 한 단계 더 나아가 상태 기반 관리를 초월하게 됩니다. 예측 알고리즘은 수집된 데이터를 분석하고 자산이 수리, 서비스 또는 교체가 필요한 시기를 보고하는 경향을 식별합니다. 이러한 알고리즘은 자산의 현재 동작을 예상 동작과 지속적으로 비교하는 사전 결정 규칙을 기반으로 합니다. 편차는 가능한 악화의 지표입니다. 이 시점에서 기술자가 개입하여 대규모 고장을 예방할 수 있습니다.
예측 정비의 이점
예측 정비에는 다음과 같은 몇 가지 이점이 있습니다.
정비 비용 절감
예측 정비는 정비 작업 비용을 낮출 수 있습니다. 이는 조직에서 중대한 고장 발생 시 필요한 인건비, 정비, 부품 교체, 도구 및 장비 비용에 투자해야 하는 경우에 특히 중요합니다.
기계 고장 감소
기계 고장을 줄이기 위한 많은 연구가 진행되었습니다. 정기적인 기계 및 시스템 모니터링을 통해 예상치 못한 대규모 고장의 가능성을 낮출 수 있습니다. 예측 정비 프로그램을 시행한 지 2년이 지나면 많은 경우 기계 고장의 빈도와 특성이 감소하게 됩니다.
다운타임 감소
예측 정비를 사용하면 장비 수리 시간이 단축됩니다. 장비 상태를 정기적으로 모니터링하고 분석하면 정비 담당자가 모든 장비에서 결함이 있는 부품을 찾고 문제를 신속하게 해결할 수 있습니다. 이를 통해 가동 중지 시간을 줄이고 많은 경우에 그것을 완전히 방지합니다.
재고 감소
종종 회사는 다양한 부품에 대한 대규모 재고 투자를 처리해야 하며 이는 자본을 잠글 수 있습니다. 부품을 빨리 사용하지 않으면 품질이 저하되고 낭비될 수 있습니다. 미리 많은 부품 재고를 유지하는 대신 필요할 때만 부품을 주문함으로써 재고 비용을 줄일 수 있습니다.
기계 수명 연장
기계 문제를 감지하면(재앙적인 고장으로 확대되기 전에) 기계의 수명을 늘릴 수 있습니다. 상태 기반 예측 정비 프로그램을 마련하면 장비가 심각한 손상 단계에 도달하지 않도록 할 수 있습니다. 장비의 수명이 길면 조직에 더 나은 투자 수익을 보장합니다.
고장 추정 사이의 평균 시간
예측 정비의 또 다른 이점은 MTBF(평균 고장 간격 시간)를 추정할 수 있다는 것입니다. 이것은 기계를 교체하는 가장 비용 효율적인 시간 간격을 나타냅니다. 일부 회사는 결함이 있고 여러 번 수리한 장비를 사용하는 경향이 있으며, 새 장비는 값비싼 투자라는 잘못된 생각을 가지고 있습니다. 수명이 다하면 기계를 교체할 수 있기 때문에 마모된 기계에 대한 높은 정비 비용을 방지할 수 있습니다.
생산성 증가
상태 기반 예측 정비 프로그램은 프로그램의 효율성을 높이는 강력한 프로세스 시스템으로 뒷받침되어야 합니다. 매개변수 모니터링을 포함하는 포괄적인 예측 프로그램은 운영 효율성을 개선하고 결과적으로 생산 수를 향상시킬 수 있습니다.
작업자 안전 향상
예측 정비 기능을 사용하면 조기 경고 신호를 설정하여 결함이 있는 기계로 인한 부상을 예방할 수 있습니다. 많은 보험 제공자는 상태 기반 예측 정비 프로그램을 사용하는 제조업체를 인식하고 혜택을 제공합니다. 이 프로그램을 구현하면 보장을 손상시키지 않으면서 보험 비용을 줄일 수 있습니다.
수리 확인
한 가지 문제를 해결하면 수리로 인해 기계의 다른 부품이 손상될 수 있습니다. 정비 팀은 진동 분석을 사용하여 수리 후 이상 동작을 감지할 수 있습니다. 기업은 예측 정비를 통해 데이터를 분석하여 예정된 정비 종료를 계획하고 구성하여 기계 가동 중지 시간을 최대한 활용할 수 있습니다.
이익 증가
예측 정비 관리는 제조 운영 및 처리 공장을 개선합니다. 조건 기반 관리 시스템은 프로그램 비용보다 더 가치가 있습니다. 예측 정비 기술을 통해 기업은 연간 운영 비용을 낮추고 위험을 줄일 수 있습니다.
예측 정비의 과제
예측 정비 프로그램은 장비의 수명을 향상시키고 비즈니스 네트워크에서 오류나 지연을 유발할 수 있는 가동 중지 시간을 줄입니다(또는 완전히 방지합니다). 예측 정비 시스템은 적절하게 구현되면 기계에서 가능한 광범위한 오류를 예측하는 데 도움이 됩니다.
초기 구현 단계에서는 프로그램 자동화를 기존 기계 및 ERP(전사적 자원 관리) 시스템과 연결하기가 어려울 수 있습니다. 그러나 급속한 기술 발전으로 이러한 문제는 대부분 더 이상 문제로 되지 않습니다. 기계, 센서, 부착된 장치, 직원 간의 원활한 통신이 가능하여 시스템은 보다 효율적으로 됩니다. 시각적 인터페이스는 사람과 기계 사이의 거리를 좁혔습니다. 이러한 인터페이스는 데이터 시각화 대시보드 또는 워크플로 알림의 형태를 취하며 작업 항목, 트리거 경보 또는 광범위한 보고서가 될 수 있습니다.
새로운 기술을 통해 정비 관리자는 IoT 센서가 실시간으로 신뢰할 수 있는 데이터를 수집하도록 할 수 있습니다. 품질 데이터는 예측 정비 프로그램의 효율성에 큰 영향을 미칩니다.
예측 정비의 미래
예측 정비 프로그램 구현에는 몇 가지 장애물이 있을 수 있습니다. 그러나 정비의 필수적인 부분으로 남아 있습니다. 통합 문제를 성공적으로 해결하고 프로세스를 자동화하는 모든 제조업체는 주요 금전적 및 경쟁 우위를 확보할 수 있습니다. 미래에 관련성과 기능을 유지하고자 하는 모든 제조업체는 예측 정비 관행을 채택해야 합니다.