예측 유지보수는 인공 지능과 센서 기술을 사용하여 잠재적인 장애가 발생하기 전에 예측하는 데이터 기반 유지보수 전략입니다. 정해진 유지보수 주기에 의존하거나 고장 발생 후에만 대응하는 대신, 기계와 시스템은 실시간으로 지속적으로 모니터링됩니다. 진동, 온도, 압력 또는 사이클 수와 같은 관련 데이터는 센서로 수집되고 AI 알고리즘으로 분석되어 실행 가능한 인사이트로 전환됩니다.
이러한 접근 방식을 통해 기업은 이상 징후, 마모 또는 점진적인 편차를 조기에 감지할 수 있습니다. 예를 들어, 공압 실린더, 전기 구동 장치 또는 압축기를 지속적으로 모니터링할 수 있으며, 시스템은 고장으로 인한 예기치 않은 다운타임이 발생하기 훨씬 전에 경보를 발령합니다. 결과: 비용이 많이 드는 사후 대응적 수리 대신 상황에 기반한 목표 기반 유지보수가 가능해집니다.
요컨대, 예측 유지보수는 유지보수를 비용 요소에서 전략적 우위로 전환합니다. 제조업체는 AI를 핵심으로 하여 생산성을 높이고 위험을 줄이며 Industry 4.0 시대에 경쟁력을 유지할 수 있습니다.
기계와 시스템의 상태를 지속적으로 모니터링함으로써 중요한 이벤트나 점진적인 편차를 조기에 감지할 수 있습니다. 기계와 시스템의 센서는 데이터를 수집하여 시스템 또는 인공 지능으로 전달합니다.
AI는 확인된 값과 계산을 바탕으로 적절한 유지보수 및 수리 조치를 제안합니다.
Predictive maintenance is the key to reducing downtime, cutting costs, and boosting equipment performance. But without the right tools and strategy, manufacturers risk unexpected failures, inefficient repairs, and lost productivity.
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(국제적인) 경쟁 심화, 비용 압박, 숙련된 노동력 부족 그리고Industry 4.0은 오늘날 제조 기업이 직면한 과제 중 일부에 불과합니다. 또한 기계와 시스템의 유지보수 및 서비스와 같은 일상적인 과제도 있습니다.
시장에서 성공을 유지하려면 제조 기업은 변화하는 환경에 빠르고 유연하게 대응해야 합니다. 사후 대응적 수리나 정해진 유지보수 주기와 같은 기존의 유지보수 개념은 더 이상 오늘날의 과제를 해결하는 데 충분하지 않습니다. 이는 종종 불필요한 비용, 비효율적인 리소스 사용, 예기치 않은 다운타임으로 이어집니다.
예측 유지보수는 확실한 대안을 제공합니다. 기업은 센서 데이터와 AI 기반 알고리즘을 결합하여 기계 및 부품의 실제 상태에 대한 실시간 인사이트를 얻을 수 있습니다. 이를 통해 이상 징후와 마모를 조기에 감지할 수 있으므로 장애가 발생하기 전에 적절한 조치를 취할 수 있습니다. 너무 일찍 부품을 교체하거나 너무 늦게 대응하는 대신 상태 기반 유지보수가 가능해져 비용 효율성이 높아집니다.
다운타임을 방지하는 것 이상의 이점이 있습니다. 예측 유지보수는 기계의 서비스 수명을 연장하고 예비 부품 재고를 줄이며 인력 배치를 최적화하는 데 도움이 됩니다. 동시에 에너지와 물적 자원이 더 효율적으로 사용되어 지속가능성 목표에 기여합니다.
기업에게 이는 생산성 향상, 투명성 강화, 결정적인 경쟁 우위를 의미합니다. AI 기반 예측 유지보수를 통해 제조업체는 문제에 대응하는 데 그치지 않고 향후 생산을 능동적으로 설계할 수 있습니다.
계획되지 않은 다운타임이 1분만 발생해도 최대 10,000유로(고가의 생산 시설의 경우)의 비용이 발생할 수 있습니다! 이는 구식 유지보수 개념을 검토하고 최적화해야 할 10,000가지의 충분한 이유가 됩니다. 특히 대부분의 예기치 않은 다운타임은 공압 실린더와 같은 부품의 고장으로 인해 발생하며 예측 유지보수를 통해 쉽게 방지할 수 있습니다.
인공 지능은 제조업에서 예측 유지보수를 가능하게 하는 핵심 요소입니다. 센서가 압력, 진동, 온도 등의 원시 데이터를 제공하는 반면, 숨겨진 패턴과 상관관계를 찾아내는 것은 AI 알고리즘입니다. 머신 러닝 모델은 수신되는 데이터 스트림을 지속적으로 분석하여 과거 값과 비교하고 마모 또는 고장을 나타낼 수 있는 아주 작은 편차도 식별합니다.
AI의 진정한 강점은 학습하고 적응하는 능력에 있습니다. 주기를 거듭할수록 알고리즘이 더욱 정확해져 시간이 지날수록 예측 정확도가 향상됩니다. 기업은 단순히 경보에 대응하는 대신 어떤 구성 요소가 위험에 처해 있는지, 언제 서비스를 받아야 하는지, 다운타임을 방지할 수 있는 방법은 무엇인지 등 실행 가능한 권장 사항을 받게 됩니다.
이러한 적극적인 접근 방식은 유지보수를 전략적 도구로 전환합니다. 장애를 방지하고, 예비 부품을 적시에 계획할 수 있으며, 유지보수 리소스를 필요한 곳에 정확하게 배치할 수 있습니다. 이러한 방식으로 AI는 예측 유지보수를 이론적 개념에서 실용적이고 확장 가능한 솔루션으로 전환하여 OEE(종합 설비 효율)를 높이고 비용을 절감하며 경쟁력을 높입니다.
진단 및 근본 원인 분석을 위해 오랫동안 운영 데이터 기록이나 기계 데이터 기록과 같은 전통적인 도구가 사용되어 왔습니다.
하지만 예측 유지보수에 비해 몇 가지 단점이 존재:
예측 유지보수를 위한 표준화된 AI 앱을 통해 Festo는 예측 유지보수를 누구나 접근 가능하고 확장 가능하게 만들고 있습니다. 그 중 하나가 Festo AX Motion Insights Pneumatic으로, 모든 제조사의 공압 실린더용 AI 앱입니다. 이 앱은 공압 드라이브 또는 제어 체인의 이상 및 오작동을 즉시 감지하여 부품 고장으로 인한 기계 가동 중단을 방지합니다. 또 다른 앱은 전기 드라이브 모니터링을 위한 플러그 앤 플레이 솔루션인 Festo AX Motion Insights Electric입니다.
AI는 제조업에서 예측 유지보수를 가능하게 하고, 이를 통해 지능형 생산의 새로운 시대를 열어줍니다. 상태 모니터링으로 시작한 것이 이제는 OEE(종합 설비 효율)를 높이고 비용을 절감하며 지속 가능한 리소스 관리를 위한 전략적 수단이 되었습니다. IoT 센서 데이터와 머신 러닝을 결합하여 예측 유지보수를 수행함으로써 기업은 다운타임을 방지하는 것은 물론 유지보수를 경쟁력의 원동력으로 전환할 수 있습니다.
Festo AX Motion Insights Pneumatic과 같은 AI 솔루션을 시스템에 통합하면 유지보수를 쉽게 개선하고 예기치 않은 가동 중단 시간을 최소화할 수 있습니다. AI를 통해 생산 및 주요 회사 지표를 최적화할 수 있습니다.
앞으로 계속 진화할 예측 유지보수: AI 시스템은 전체 가치 사슬 전반에 걸쳐 점차 통합되어 공장 간 벤치마킹, 자율적 서비스 계획 수립, 적시 예비 부품 물류 관리가 가능해질 것입니다. 즉, 이미 AI 솔루션에 의존하고 있는 기업은 OEE(종합 설비 효율) 수치를 높이고 확실한 경쟁 우위를 확보할 수 있습니다. 그렇다면 뭘 미루시고 있나요?