도구와 장비의 유지 관리는 대규모 글로벌 산업입니다. 2021년에 기업과 조직은 글로벌 유지, 보수 및 운영(MRO)에 6,260억 달러를 지출했으며, 향후 5년 동안 이 시장은 7,500억 달러 가까이 성장할 것으로 예상됩니다.
MRO 부문은 항공 우주, 자동차 및 그린 에너지와 같은 미끼용 링크 산업만큼 자주 헤드라인을 장식하지는 않지만 지구상의 모든 산업은 기능적으로 MRO에 의존하여 자체 유지됩니다. IoT 예측 유지 관리 및 머신 러닝이 출현하면서 MRO 산업은 기술의 르네상스와 전에 볼 수 없었던 운영 효율성을 경험하고 있습니다.
예측 유지 관리의 이점은 많으며, 세계에서 가장 눈에 띄는 산업들은 이미 예측 유지 관리를 사용하여 시스템과 이익을 유지하고 있습니다.
예측 유지 관리란 무엇일까요?
예측 유지 관리는 기술을 활용하여 기존 사용량 및 모델에 대한 데이터 지점을 수집하는 방법론입니다. 이 데이터는 유지 관리 이벤트가 발생할 가능성이 있는 시기를 나타낼 수 있습니다.
유지 관리와 일기 예보 사이의 유추는 일반적으로 유지 관리 계획의 차이를 보여주는 데 사용됩니다. 기존의 유지 관리는 비가 올 때마다 우산을 사는 것과 유사합니다. 예측 유지 관리는 이력 데이터를 사용하여 비가 오는지 여부를 파악하므로 기록상으로 비가 내린 날에만 우산을 구입합니다.
예측 유지 관리는 머신 러닝을 사용하여 시간이 지남에 따라 적용 가능한 데이터를 수집합니다. 머신 러닝 AI 모델은 비가 올 때를 예측하므로 이미 우산을 준비할 수 있습니다.
건물에 대한 예측 유지 관리
실내 공간의 유지 관리는 일상 생활의 중요한 측면입니다. 예를 들어, 세계 보건 및 안전 표준에 따르면 작업 기간 동안 사람이 거주하는 공간에는 특정한 양의 신선한 산소가 함유된 공기가 필요하다고 규정합니다. 외부 온도가 극단적일 수 있는 장소에서는 HVAC-R 시스템이 편안한 작업 환경을 유지하는 데 필수일 수 있습니다. HVAC-R 시스템에 예기치 않은 유지 관리가 필요할 경우, 건물 거주자에게 부정적인 영향을 미치는 작업 및 운영 조건에 심각한 영향을 미칠 수 있습니다.
IoT 예측 유지 관리 솔루션은 일반적으로 HVAC-R 및 유사한 빌딩 인프라 애플리케이션에 배포됩니다. 이러한 솔루션에는 여러 센서가 포함되어 있으며 시설 전체에 대량으로 구축되므로, 빌딩 엔지니어가 유지 관리 시나리오를 감지 및 예측하고 운영 비용을 직간접적으로 절감할 수 있습니다.
Arrow 파트너가 예측 유지 관리를 사용하여 '스마트' 빌딩을 구축하여 비용을 절감하고 신뢰성을 높이는 방법에 대해 자세히 알아보려면 이 기사를 참조하십시오.
제조 시 예측 유지 관리
팬데믹 상황이 발생하기 전인 2019년 미국의 제조업은 2조 3,000억 달러의 생산량을 냈습니다. 세계 경제에서 제조업은 현대 생활 방식에 가장 필수적인 요소 중 하나입니다. 제조 공정의 효율성과 신뢰성이 향상되면 세계 경제에 직접적으로 기여하기 때문에 제조 및 산업용 IoT 예측 유지 관리 기술은 필수입니다.
제조 장비의 높은 자산 비용과 이러한 장비의 유지 관리와 관련된 막대한 비용 및 리드 타임을 감안할 때 회사의 생산성과 글로벌 공급망 모두에 장기적인 안정성을 갖추고 자산 실패를 최소화해야 합니다.
예를 들어, 세계적으로 유명한 제조 장비 공급업체인 Haas는 IoT 예측 유지 관리 기술을 CNC 기계에 구현했습니다. Haas CNC가 필수적인 위성 하드웨어 제조를 담당하고 예측 유지 관리 기술을 활용하지 못한 경우, 예상치 못한 가동 정지로 인해 해당 위성의 생산 일정이 중단되어 위성 제조업체에 수백만 달러의 비용이 발생할 수 있습니다.
제조업의 하위 집합으로 간주될 수 있는 에너지 산업의 예측 유지 관리는 에너지 생산업체에 연간 수십억 달러를 절약하여 연료 및 전기 단위당 글로벌 비용에 직접적인 영향을 미칠 수 있습니다. 예를 들어 Schlumberger는 2016년에 직접 유지 관리 비용만으로 3년 동안 3,000만 달러가 절약될 가능성이 있는 예측 유지 관리 제품을 발표했습니다.
예측 유지 관리의 미래
현재 초기 단계에서 예측 유지 관리 방법론은 이미 많은 글로벌 산업에서 찾아볼 수 있습니다. 예측 유지 보수 기술이 다양해지고 자본 비용이 감소함에 따라, 더 많은 산업에서 방법론을 구현할 것입니다.
자동차 산업의 예측 유지 관리는 자동차 제조에만 국한되지 않고 자체에 배치될 가능성이 높습니다. 차량의 오일 교환을 5,000마일마다 예약하는 대신, 다양한 센서와 성능 데이터를 기반으로 정비 또는 기타 유지 관리가 필요하다고 생각되면 알림을 받을 수 있습니다.
마찬가지로, 엘리베이터는 건물 관리자에게 펌프나 케이블 시스템에 유지 관리가 필요할 수 있고 가동 시간 외에 가동 정지가 예약되어 있음을 알립니다.
안타깝게도 소규모 산업에서 예측 유지 관리 기술은 여전히 비용이 많이 들며 해당 산업의 효율성은 아직 실현되지 않았습니다. 그러나 에지 AI가 계속해서 저렴해지고 지능화되며 학습하기 쉬워지면서 소규모 산업은 가까운 미래에 르네상스를 맞이하게 될 것입니다.