예측 유지보수

예측 유지보수 솔루션을 통한 장비 가동 시간 개선 및 서비스 비용 절감

대다수 업종에서 발생하는 장비 다운타임 비용으로 인해 고객들은 가동 시간 개선과 보다 공격적인 서비스 수준 계약(SLA)을 원하게 됩니다. 제조업체 및 서비스 공급업체는 정확한 실시간 장비 데이터를 사용하여 장비 상태와 유지보수 시기를 확인하는 예측 유지보수 기술로 전향하고 있습니다. 정해진 시간에만 작업이 수행되기 때문에 이 방식을 통해 일상적 또는 시간 기반 예측 유지보수에 드는 비용이 절감됩니다.

예측 유지보수의 주된 가치는 편리한 고장 수리 일정 수립을 가능하게 하고 갑작스러운 장비 고장을 방지하는 것입니다. 핵심은 "적시에 적절한 정보"입니다. 유지보수가 필요한 장비를 알면 유지보수 작업 계획을 보다 효율적으로 세울 수 있습니다. 커넥티드 프로덕트를 기반으로 한 예측 유지보수 솔루션을 사용하여 다음을 수행할 수 있습니다.

  • 더욱 시기적절한 유지보수를 통해 가동 시간 증가
  • 유지보수 작업 계획을 효과적으로 세워 불필요한 현장 서비스 통화 감소
  • 예비 부품 교체 및 관리 최적화
  • "계획되지 않은 중지" 감소 및 "계획된 중지" 단축 및 감소
  • 장비 성능 향상
  • 서비스 규제 준수 보고 용이

많은 Axeda 고객들이 장비 데이터를 분석하고 예측 유지보수를 사용하기 위해 제품을 연결하고 있습니다. 이 고객들은 Axeda의 비즈니스 규칙을 구현하고 Axeda 경고 및 알림을 기업 비즈니스 시스템에 통합해 현장 서비스, 예비 부품 배포 및 그 밖의 예측 유지보수 작업을 자동화하고 있습니다.

장비에 온도, 적외선, 음향, 진동, 배터리 수준 및 음향 센서가 설치되어 유지보수 필요 여부를 조기에 확인할 수 있는 상태를 모니터링합니다. 이 센서는 서비스 요구사항을 확인하기 위한 복잡한 규칙에 사용됩니다.

예측 유지보수 프로그램을 구동하기 위해 고객은 Axeda Machine Cloud를 사용하여 장비 데이터를 수집 및 관리하고 Software AG와 같은 파트너의 시각화 및 분석 도구 사용하고 있습니다. 예를 들어, Axeda 고객사 한 곳에서는 장비에서 분당 수백 건의 자료를 수집하여 잠재적 고장의 초기 지표를 모니터링하며 유지보수 또는 부품 교체 일정을 사전에 수립하고 있습니다. 이전에 발생한 고장을 분석하여 베어링의 내부 온도 및 상태와 우발적인 장비 고장의 상관 관계를 파악했습니다. 이 고객은 예측 유지보수를 사용하여 불필요한 현장 서비스 통화를 줄이고 가동 시간을 크게 늘렸습니다.

Axeda와 Software AG는 다음과 같은 특징을 가진 실시간 IoT 분석 솔루션용 플랫폼과 도구를 제공합니다.

  • IoT 정보의 실시간 빅 데이터 표시
  • 이벤트 동향을 한 눈에 파악하고 핵심 성과 지표를 이해하기 위한 스냅샷
  • IoT 데이터와 메싱된 실시간 및 기록 기업 데이터를 시각화하는 앱
  • 비즈니스 사용자가 쉽게 조합하고 신속히 공유할 수 있는 대시보드