예지보전(predictive maintenance)

2023-08-30

*2022년 12월 11일에 올린글입니다.


스마트팩토리 구축에 있어 여러가지 경계요소가 있겠지만, 무엇보다 중요한 것은 다운타임을 줄이는 일입니다. 다운타임은 기계나 시스템이 고장 나서 공장을 운용할 수 없는 시간을 의미하는데요. 잠시라도 공장이 멈추게 되면 막대한 재정 손실로 이어지기 때문에 미리 고장을 예측하고 사전에 대비하려는 노력이 필수입니다.


물론 정전이나 화재 등 자연재해를 사전에 예측하고 대비하는 것은 불가능한 일입니다. 하지만 장비 고장만큼은 사람이 충분히 대응 가능한 일이죠. 사전에 장비 이상 여부를 미리 예측하고 실시간으로 알려주는 '예지보전' 솔루션이 각광받는 이유도 바로 이 때문입니다.


아래 기사는 예지보전의 기본 개념에 대해 친절하게 설명해주고 있습니다.

[제조AI2021] 예지보전AI ① 다운타임 막는 공장 예방정비, 투자수익 고려해 똑똑하게 구축하자 (AI타임스)


예지보전은 진동이나 전류를 분석해 장비의 이상 여부를 실시간으로 알려주는 기술입니다. 먼저진동 분석은 장비와 설비에 부착된 센서에서 취득한 진동 스펙트럼을 분석해 고장을 진단하는 기술로, 주로 기계 결함을 파악하는데 사용됩니다. 반면 전류분석 기술은 모터 컨트롤센터 내부에 측정기를 설치해서 전압과 전류 정보를 취득한 후, 전류 스펙트럼을 분석해 고장을 진단합니다. 전압 및 전류 데이터를 활용하기 때문에 장비나 설비의 전원 상태를 파악하는데 유용합니다. 외부 센서를 부착하지 않고 내부에 측정기를 설치하는 방식이기 때문에 센서 부착이 어려운 곳에도 사용 가능함은 물론, 원격으로 이상 여부를 확인할 수 있다는 장점이 있습니다.


예지보전 솔루션은 크게 3가지 과정을 거치게 되는데요. 우선 설비, 자재, 장비 등의 정보를 전산화하고 작업 이력과 통계 등을 관리하는 예방 정비 전산화 과정을 통해 예지정비 체계 기반을 마련합니다. 이후 진동, 온도, 압력, 전류 등의 데이터를 수집하고 규칙 기반 통계분석을 통해 공장을 진단한 후, 마지막으로 알고리즘을 통해 이상징후를 예지하는 최후 단계에 도달합니다. 


예지보전 기술을 잘 활용하면 기계 오작동을 방지하는 것은 물론, 데이터가 축적됨에 따른 지속적인 품질 개선 효과를 기대할 수 있습니다. 인력 노후화에 따른 지식 증발의 위험성과 인력 감소에도 대비할 수 있죠. 헬로티의 <설비 예지보전> 3부작 기획 기사는 예지보전 솔루션의 도입사례와 이점을 면밀하게 분석하고 있습니다.


[설비 예지보전-①] 예지보전 첫걸음은 데이터 수집 환경 구축…성공 위해선 명확한 목표 정립 필요


[설비 예지보전-②]산업AI 예지보전 솔루션으로 스마트제조 환경 완성…설비 건정성·고장 예측으로 비용 최소화


[설비 예지보전-③] 공정 효율 위해선 ‘끊김 없는 가동’이 기본…마크베이스, ‘AIoT Suite’ 솔루션으로 이상징후 탐지


소프트웨어 모션컨트롤 솔루션을 보유한 기업들의 예지보전 기술 개발에 특히 주목해 볼 필요가 있습니다. 예지보전은 데이터 분석을 기반으로 필요한 시점에 유지 보수를 하게 되는데, 하드웨어를 기반으로 하는 모션제어 장비는 실시간 데이터 확보와 제공에 한계가 있기 때문입니다.


아래 기사는 국내 최초로 소프트웨어 모션컨트롤 솔루션을 개발한 모벤시스의 예지보전 기술 관련 기사입니다. 소프트웨어 기반 모션 제어 솔루션이기 때문에 다양한 기기 제어와 실시간 데이터를 축적하고 데이터 파이프라인을 연동해 예지보전 기술을 확보하는데 유리한 위치에 있습니다.


모벤시스, 산업현장용 ‘인공지능 기반 예지 보전 SW’ 기술 구현 (아이티데일리)


반도체·이차전지 제조, AI로 더 안전해진다 (디지틀조선일보)


이상으로 공장자동화를 위한 예지보전 솔루션에 대해 살펴봤습니다. 많은 기업들이 예지보전 솔루션 도입으로 초기 결함부터 진단해 경쟁력을 선점할 수 있기를 기대해 봅니다.


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