제조 시설을 운영하는 것은 다양한 내외부 요인으로 인해 어려움이 따릅니다. 기업은 사내 교육을 통해 직원들의 업무 효율성을 높이는 데 투자하는 동시에 기계의 효율성 또한 향상시켜야 합니다. 따라서 생산량은 특정 포화점에 도달하면 정체되는 경향이 있습니다. 하지만 기계의 마모로 인해 생산성 향상은 필수적입니다.
의 도입 예측 유지보수 및 상태 모니터링 예측 유지보수 기술은 상황을 극적으로 변화시켰습니다. 이제 제조 시설에서는 생산 설비에 필요한 유지보수 및 수리를 예측할 수 있게 되었습니다. 보고서에 따르면, 전 세계 예측 유지보수 시장 규모는 2022년 7.3억 달러였지만, 2030년에는 약 64.3억 달러에 이를 것으로 예상됩니다. 따라서 시장 규모의 엄청난 성장은 예측 유지보수 기술의 중요성을 시사합니다. IoT 기반 예측 유지보수 및 상태 모니터링 다음으로 큰 문제입니다.
기업은 통합을 위해 전문적이고 신뢰할 수 있는 회사와 파트너십을 맺어야 합니다. 예측 유지보수 및 상태 모니터링 솔루션전문가들은 예측 유지보수가 새로운 기술 등장으로 인해 다양한 변화를 겪을 것이라고 예측합니다. 다음 섹션에서는 예측 유지보수의 향후 트렌드에 대한 가이드를 확인할 수 있습니다.
1. 인공 지능
PDM 유지보수 인공지능(AI)의 등장으로 산업 현장은 진화하기 시작했습니다. 인공지능(AI), 머신러닝, 딥러닝 기술은 인간의 개입 없이 특정 산업 작업을 수행하는 것을 목표로 합니다. AI 애플리케이션은 다양한 소스에서 데이터를 수집하고 동시에 데이터 분석을 수행합니다. 결과적으로 기계는 스스로 유지보수 및 수리를 예측할 수 있게 됩니다.
인공지능 기반 예측 유지보수 및 상태 모니터링은 기업에 더욱 비용 효율적인 솔루션을 제공할 것입니다. 데이터 수집 및 분석에 사람이 개입하지 않기 때문에 비용이 절감될 뿐만 아니라, 기계 지능 덕분에 유지보수 및 수리 예측의 정확도도 높아집니다.
2. IoT 기반 예측 유지보수
사용할 수 있습니다 IoT 예측 유지보수 보다 효율적인 예측 유지보수를 구축하기 위해 다양한 방법을 활용할 수 있습니다. 예를 들어, 많은 기업은 여러 자산을 보유하고 있으며, 이러한 자산의 예측 유지보수를 모니터링하는 것은 어려운 일입니다. 모든 장비의 예측 유지보수를 추적하고 관리할 수 있는 중앙 집중식 플랫폼이 있다면 이러한 작업이 훨씬 수월해질 것입니다.
사물 인터넷(IoT)은 다양한 소스에서 데이터를 수집하고 이를 해석하여 구조화된 분석을 생성합니다. 예를 들어, 스마트 센서는 공급 전압, 작동 온도, 진동 등의 정보를 수집합니다. IoT 기반 애플리케이션은 이러한 데이터를 수집하여 분석 및 인사이트를 도출합니다. 사람 작업자와 기계 지능 모두 데이터를 해석하고 그에 따라 유지 보수 결정을 내릴 수 있습니다.
3. 첨단 검사 기술
상태 모니터링 유지보수는 예측 유지보수의 핵심 요소입니다. 상태 모니터링은 기계 고장을 예방하여 공장이 중단 없이 생산을 지속할 수 있도록 합니다. 첨단 검사 기술을 도입하면 기계 고장 예방의 정확도를 높일 수 있습니다.
오늘날 예측 유지보수는 상태 모니터링 효율성을 높이기 위해 로봇 검사를 통합하고 있습니다. 사람이 아닌 로봇이 기계의 상태를 검사하고 평가합니다. 한편, 초음파 분석 또한 첨단 검사 기술로 자리 잡았습니다. 초음파 분석은 기계 내부 부품의 문제를 식별하는 데 도움을 줍니다. 이 기술은 가장 취약한 부품의 상태까지 점검하고 정확한 데이터를 제공할 수 있습니다.
4. 예측 분석
생산 설비는 예방 정비에서 다음 단계로 전환되고 있습니다. 예측 정비하지만 예방 정비와 예측 정비를 분리하는 것은 종종 더 많은 노력을 요구합니다. 예방 정비는 예측 정비의 일부가 되는 경우가 많은데, 예방 정비는 기업에 더 높은 비용을 초래합니다.
PDM 솔루션은 예측 유지보수의 차세대 핵심 기술입니다. 이러한 분석 기반 솔루션은 비정형 데이터를 분석하여 정형 데이터로 변환합니다. 강력한 데이터 분석 기능을 통해 예측 유지 관리 시스템 예방 정비를 없애 비용 효율성을 높일 수 있습니다. 따라서 생산 시설은 필요한 부분에만 정비 투자를 하게 됩니다. 예방 정비는 다양한 상황에서 불필요한 것으로 판명됩니다.
5. 디지털 트윈
디지털 트윈은 최근 주목받는 예측 유지보수 기술 중 하나입니다. 현재 기술 수준을 고려하면 산업 설비의 변화를 추적하는 방식은 훨씬 더 효율적일 수 있습니다. 디지털 트윈은 물리적 설비의 가상 복제본을 생성하여 기업이 이러한 어려움을 극복하도록 도와줍니다. 결과적으로 작업자는 가상 플랫폼에서 설비를 관리할 수 있습니다. 가상 플랫폼에서 설비를 모니터링하고 유지보수 일정을 계획함으로써 시간과 노력을 절약할 수 있습니다.
자, 이것들이 바로 앞으로 여러분이 보게 될 주요 변화들입니다. 예측 유지보수 산업 4.0 미래에는 전반적으로 차세대 기술은 인간의 개입을 없애는 자동화를 구축하기 위해 더욱 데이터 중심적으로 발전할 것입니다.
