예측 유지 관리: 인공 지능을 활용하여 비즈니스 연속성 보장

기술이 발전하면서 "깨지지도 않은 것을 왜 고치느냐"라는 옛말은 더 이상 유효하지 않게 되었습니다.

공장과 생산 장비가 24시간 내내 작동하는 오늘날의 "상시 생산" 세계에서 오류가 발생하면 생산에 심각한 중단이 발생할 수 있으며 때로는 다른 다운스트림 비즈니스에 연쇄 영향을 미칠 수도 있습니다. 운영 신뢰성을 보장하려면 적절한 유지 관리가 중요합니다. 기업들은 이미 이를 알고 있기 때문에 왜가 아니라 언제가 문제이다.

조직과 운영자가 다양한 로봇, 카메라, 센서를 포함한 사물 인터넷(IoT) 기술을 채택함에 따라 수집하는 데이터의 양은 계속해서 증가할 것입니다.

실제로 전 세계적으로 데이터를 수집, 분석하고 작업을 자율적으로 수행하는 데 사용되는 장치의 수는 2020년 97억 개에서 2030년 294억 개로 거의 3배 증가할 것으로 예상됩니다.

이러한 폭발적인 양의 데이터는 인간의 두뇌가 적시에 올바른 정보를 분석하고 처리할 수 없기 때문에 인간에게 어려운 일입니다. 데이터는 기업에 운영에 대한 전례 없는 통찰력을 제공하지만, 데이터를 이해하고 그에 따라 조치를 취할 수 있는 능력이 없으면 이러한 이점은 무용지물이 됩니다.

이것이 유지 관리에 예측 분석과 인공 지능(AI)이 사용되는 이유입니다.

예측 분석이란 무엇인가요?

예측 분석을 통해 사용자는 수집된 과거 데이터에서 확률을 결정하여 미래 추세와 이벤트를 예측할 수 있습니다.

잠재적인 상황을 예측하고 각 상황의 가능성을 판단하여 전략적 결정을 내리는 데 도움을 줍니다. 이러한 예측은 하루 후반에 기계가 고장날 것이라고 예측하는 등 단기적일 수도 있고, 연중 유지 관리 작업에 필요한 예산을 예측하는 등 장기적일 수도 있습니다. 예측을 통해 기업은 더 나은 결정을 내리고 데이터 기반 전략을 개발할 수 있습니다.

예측 유지 관리를 위한 인공 지능 사용

인공 지능의 가장 중요한 기능 중 하나는 여러 소스의 정보를 동시에 소화하고, 다양한 가능한 결과의 확률을 계산하고, 다양한 이유를 기반으로 권장 사항을 제시하는 능력입니다. 이 모든 작업은 필요하지 않습니다. 인간의 입력을 위해. 이 기능을 통해 예측 분석을 통해 많은 현대 비즈니스에서 사용할 수 있는 방대한 양의 데이터를 활용할 수 있습니다.

전 세계가 수천 개의 IoT 센서, 원자재 및 부품의 배송 시간을 보여주는 배송 데이터, 전 세계 기상 관측소에서 수집한 오픈 소스 날씨 데이터 등 점점 더 많은 데이터를 생성함에 따라 인공 지능은 인간을 돕기 위해 성숙해지고 있습니다. 모든 정보를 이해하세요. 방대한 소음에서 신호를 걸러내고 실현 가능한 결정을 내릴 수 있습니다.

적절한 AI 구성을 통해 AI, ERP 통합 운영을 갖춘 기업은 데이터에서 수집된 정보를 기반으로 조치를 취할 수 있습니다.

이것이 유지 관리에 어떤 영향을 미치나요? 현재 유지 관리에는 세 가지 유형이 있습니다.

• 시간 기반 유지 관리
• 대응 유지 관리
• 예측 유지 관리

시간 기반 유지 관리는 사용자가 계획에 따라 유지 관리를 수행한다는 의미입니다. 일반적으로 기계의 예상 수명주기. 이는 사용자가 다른 유사한 장치를 기반으로 유지 관리 요구 사항을 결정할 수 있기 때문에 이론적으로 좋습니다. 그러나 각 기계의 기능은 사용, 위치, 마모 등을 포함한 다양한 요인에 따라 달라지므로 이는 대부분 이론적인 것입니다. 시간 기반 접근 방식을 사용하면 조직은 컴퓨터에 대한 유지 관리를 너무 많이 또는 충분하지 않게 수행할 수 있습니다.

반면, 사후 유지 관리에서는 필요할 때 유지 관리가 수행됩니다. 즉, 계획되지 않은 가동 중지 시간이 발생하여 생산 활동이 중단될 수 있습니다.

예측 유지 관리는 이러한 모든 문제를 해결합니다. 이는 센서를 통해 장비 및 도구의 상태를 모니터링하는 일종의 상태 기반 유지 관리로, 자산에 유지 관리가 필요한 시기를 예측하는 데 사용되는 데이터를 제공합니다. 따라서 유지보수는 특정 조건이 충족될 때, 즉 장비가 고장나기 전에만 계획됩니다.

AI 기술이 성숙해지고 조직에서 점점 더 많은 IoT 도구를 배포함에 따라 AI 기반 예측 유지 관리의 사용이 증가하고 있습니다.

예측 유지 관리 구현

기계의 정기적인 유지 관리가 필요한 거의 모든 비즈니스는 예측 유지 관리의 이점을 누릴 수 있지만, 기계 가동 중지 시간에 따른 비용에 따라 일부 기업은 다른 기업보다 더 많은 이점을 얻습니다.

예를 들어 현장 서비스 기업은 비즈니스 운영의 원격 특성으로 인해 예측 유지 관리를 통해 큰 이점을 얻습니다. 석유 굴착 장치 및 풍력 터빈과 같은 자산은 원격 위치에 있고 악천후에 취약하기 때문에 기계 고장에 대한 대응은 생산에 심각한 영향을 미칠 수 있습니다.

더 나쁜 것은 예비 부품을 주문해야 하고 유지 관리 인력을 원격 위치에 신속하게 배치해야 하기 때문에 사후 유지 관리에는 엄청난 비용이 발생한다는 것입니다. 그러나 예측 분석을 통해 현장 서비스 기관은 더 이상 지속적인 발전을 보장할 수 없게 되기 전에 풍력 터빈 구성 요소에 필요한 유지 관리를 수행할 수 있습니다.

예를 들어, 운영자는 기계의 진동, 음향 및 온도를 분석하여 불균형, 정렬 불량, 베어링 마모, 윤활 부족 또는 공기 흐름과 같은 잠재적인 문제를 식별할 수 있습니다.

또 다른 예는 오작동하는 장치의 신호/오류 코드인 알람입니다. 시스템은 이러한 유형의 장비에 대한 이전 유지 관리 작업은 물론 특정 신호/오류 코드를 분석할 수 있습니다. 기록을 기반으로 시스템은 이전 유지 관리 작업 및 특정 신호/결함 코드 등 해당 조합을 본 마지막 설정 수를 결정합니다. 그런 다음 실제 고장이 발생하기 전에 시스템에서 권장하는 해당 예비 부품을 갖춘 기술자가 적절한 시간에 파견되어 수리를 완료합니다. 예측 분석을 통해 운영자는 기계의 마모 및 잠재적인 결함을 보다 정확하게 추적할 수 있으며, 더 중요하게는 기계가 고장나기 전에 조치를 취할 수 있습니다.

장비 센서의 정보와 예상 공급망 배송 시간을 결합하여 과거 동향과 날씨 패턴을 사용하여 사전 예방 유지 관리를 수행할 수 있습니다. 사고 후 구조하러 달려가는 대신 승무원은 수리가 일어나는 장소와 시기를 더 잘 제어할 수 있으므로 전투를 선택할 수 있습니다.

요약

재난을 예측하는 완벽한 방법은 없지만 인공 지능은 우리를 재난에 최대한 가깝게 만들 수 있습니다.

해안 사람들이 허리케인을 발견하면 생수와 예비 배터리를 비축할 수 있는 것처럼 AI와 통합된 유지 관리 시스템을 통해 기업은 문제가 실제 문제가 되기 전에 필요에 따라 유지 관리를 수행할 수 있습니다.

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