플랜트 현장에서 장비를 관리하거나 혹은 제어실에서 운영 전반을 감독하는 일 모두 신뢰성 없는 측정이 품질이나 안전에 미치는 영향 같은 장애 요소가 생산성을 저해할 수 있다는 점에는 모두가 공감할 것입니다. 예방 유지보수는 플랜트 유지보수에서 가장 일반적인 접근 방식으로, 플랜트의 생산성, 안전성, 효율성을 지탱하는 근간 역할을 합니다. 하지만 정해진 일정과 사전 계획에 따른 작업을, 유지보수 비용을 절감하면서 고장을 예측하고 플랜트를 효율적으로 가동할 수 있도록 돕는 지능적인 데이터 기반의 전략으로 전환할 수 있다면 어떨까요?
이제 이러한 전략은 있으면 좋은 선택 사항이나 미래에 해당되는 개념이 아니라, 이미 현실이 되었습니다. 디지털화의 확산은 장비 유지보수 영역에서 더 많은 가능성을 열어줍니다. 예측 유지보수와 예방 유지보수 전략을 통합하면 전반적인 성능에 대한 더 깊은 인사이트를 확보할 수 있고, 이는 플랜트 유지보수 진화의 첫걸음입니다.
예방 유지보수 대 예측 유지보수: 무엇을 의미할까요?
프로세스 산업이 발전함에 따라 유지보수 전략 역시 진화하고 있습니다. 프로세스 산업 전반에서 예측 유지보수가 점차 확산되고 있지만, 효과적인 자산 관리의 근간은 여전히 예방 유지보수라는 점을 인식하는 것이 중요합니다. 예방 유지보수와 예측 유지보수를 대립적으로 볼 것이 아니라, 각각 고유한 강점과 최적의 적용 분야를 지닌 상호 보완적인 방식으로 바라봐야 합니다.
예방 유지보수는 정해진 일정이나 사전에 정의된 주기에 따라 작업을 수행하는 사전 예방적 유지보수 접근 방식입니다. 주요 목적은 정기적인 점검과 정비를 통해 예기치 않은 고장을 방지하고 비용이 많이 드는 가동 중단을 줄이는 데 있습니다. 이 방식은 구현이 비교적 간단하고 최소한의 데이터에 의존하며, 주로 장비 제조 업체(OEM)의 권고사항과 고정된 일정에 따라 수행됩니다. 이러한 단순성과 신뢰성 덕분에 고장 비용이 관리 가능한 표준 자산이나 중요도가 낮은 자산에 특히 적합합니다. 다만, 경직된 일정으로 인해 과도한 유지보수가 이루어져 운영 비용이 증가할 수 있다는 한계도 있습니다.
반면 예측 유지보수는 보다 데이터 기반의 상태 중심 접근 방식을 의미합니다. 유지보수 팀이 센서 데이터, 진단 정보 그리고 분석 기술을 활용하여 고장을 예측하고 필요한 경우에만 개입할 수 있습니다. 이를 통해 불필요한 유지보수 작업을 크게 줄이고 유지보수 비용을 절감할 수 있습니다. 그러나 예측 유지보수를 구현하려면 인공지능을 포함하여 센서, 연결성, 분석 도구 등 디지털 인프라에 더 많이 투자해야 합니다. 따라서 예측 유지보수는 가동 중단 비용이 매우 크거나 고가의 또는 안전이 중요한 자산에 가장 적합합니다.
예측 유지보수는 분명 흥미로운 접근 방식이지만, 예방 유지보수는 여전히 오늘날 가장 현실적이고 폭넓게 적용 가능한 전략으로 남아 있습니다. 예방 유지보수는 측정 신뢰성과 플랜트 효율성을 확보하기 위한 견고한 기반을 제공하며, 가시성과 계획 수립을 강화하는 디지털 도구와 결합될 경우 그 효과는 더욱 커집니다. 예를 들어, 예방 유지보수 체계 내에서도 디지털 계기가 세척이 필요할 때 알림으로 알려줄 수 있으며, 이를 정기적으로 계획된 가동 중단 시간에 더욱 효과적으로 반영할 수 있습니다.
궁극적으로 예방 유지보수 전략에 예측 유지보수의 요소를 통합하면 더욱 스마트하고 효율적인 운영으로 발전할 수 있습니다. 그러나 대부분의 조직에서는 명확한 가치를 제공하는 영역에서만 예측 유지보수 기능을 점진적으로 도입하면서 예방 유지보수 역량을 강화하는 데 초점을 유지하는 것이 바람직합니다.
프로세스 자동화에서 예방 유지보수와 예측 유지보수의 이점
디지털 자산을 활용하면 계기 상태에 대해 보다 종합적인 시각을 확보할 수 있습니다. 디지털 센서와 센서가 제공하는 인사이트는 예방 유지보수 접근 방식에서 예방·유지보수와 예측 유지보수를 결합한 하이브리드 접근 방식으로의 전환을 촉진하고 있습니다. 이러한 하이브리드 접근 방식은 단순히 가동 중단을 줄이는 데 그치지 않고, 유지보수 워크플로우의 자동화 및 단순화를 촉진하고 시스템 전반의 성능을 향상시키는 등 다양한 추가 이점을 제공합니다.
통합 장비 유지보수 접근 방식의 주요 이점:
투명성을 강화하고 데이터를 실제 적용 가능한 인사이트로 전환
유지보수는 단일 자산의 성능이나 상태만을 관리하는 것이 아니라 플랜트 전체와 프로세스 전반을 조망하고 이해하는 과정입니다. 설비 기반에 대한 데이터와 인사이트를 활용하면 자산의 중요도에 따라 가장 적합한 유지보수 시스템을 파악하고 적용할 수 있습니다. 이러한 데이터에 접근하는 가장 효과적인 방법은 자산에 직접 연결되는 디지털 도구를 도입하는 것입니다. 그렇다면 이 모든 데이터를 확보한 이후에는 이를 어떻게 활용해야 할까요?
데이터를 최대한 활용하기 위해서는 설비 기반에 대한 심층적인 인사이트와 유지보수 시스템 최적화 방안을 제공할 수 있는 외부 전문가와 협업하는 것이 효과적일 수 있습니다. 이러한 인사이트는 설비 기반을 지속적으로 발전시키도록 도와주고, 적절한 문서를 통해 안전 및 규정 준수 위험을 완화하며, 운영을 원활하게 유지하는 데 필요한 자원을 확보할 수 있도록 지원합니다.
엔드레스하우저의 프로세스 전문가들은 동적 설비 기반 분석(DIBA)을 통해 고객의 유지보수 요구를 지원할 준비가 되어 있습니다. 동적 설비 기반 분석(DIBA)은 단순한 수집과 평가를 넘어 데이터를 한 단계 더 높은 수준으로 끌어올립니다. 엔드레스하우저의 전문가들은 유지보수 시스템을 최적화하는 데 필요한 가시성과 권고사항을 제공하여 고객이 플랜트를 최대의 성능으로 운영하는 단계로 나아갈 수 있도록 지원합니다.
언제 어디서나 가능한 유지보수
유지보수는 혼자서 감당해야 하는 일이 아닙니다. 현대 산업 환경에서는 거의 모든 영역에서 다양한 솔루션과 서비스가 존재하며, 유지보수 역시 예외가 아닙니다. 오늘날에는 플랜트 유지보수 전략의 실행을 지원하는 다양한 서비스와 솔루션이 있습니다. 디지털 자산과 연결성의 확산으로 성능, 진단, 상태에 대한 데이터가 더욱 풍부해졌습니다. 그렇다면 이러한 지원이 플랜트 외부까지 확장될 수 있다면 어떨까요?
현장 유지보수 인력은 항상 플랜트에 대한 내부 지식을 보유하고 있지만, 예기치 않은 고장 상황이나 인력 부족 시에는 추가적인 지원이 큰 차이를 만들어낼 수 있습니다. 엔드레스하우저는 원격 외부 서비스 제공업체로서 원격 진단, 사전 예방적 유지보수 알림, 위험 완화 등과 같은 주제에 대한 추가적인 인사이트를 제공함으로써 고객 팀의 역량과 전문성을 강화합니다.
이러한 이유로 엔드레스하우저는 이러한 추가 지원을 제공하는 원격 지원 서비스인 스마트 지원을 제공합니다. 스마트 지원은 고객의 사내 유지보수 인력에게 계기 지원 서비스를 제공합니다. 엔드레스하우저 전문가 팀이 적시에 원격 지원을 제공하여 고객의 내부 전문성을 강화함으로써 진단 및 문제 해결에 소요되는 시간을 줄이고, 이는 유지보수 시간 단축과 비용 절감으로 이어집니다.
