[인더스트리뉴스 이건오 기자] 새로운 10년의 여명은 조용히 시작되지 않았다. 기업들은 전례 없고 도전적인 사업 환경에 노출돼 있다. 엔터프라이즈 산업의 기업들은 엄청난 비용 압박에 직면해, 더 적은 리소스로 더 많은 일을 해야 한다. 이로 인해 기업들은 기존의 설비 자산에서 더 많은 생산량을 올리기 위해 애쓰면서 이를 위한 기술에 큰 중점을 두고 있다.

비 계획 다운타임_Unplanned Downtime

일반적으로 디지털 트랜스포메이션 또는 인더스트리 4.0으로 알려진 이 흐름은 생산성 수준을 높이는 데 핵심적인 역할을 하고 있으며, 중요한 목표 중 하나는 예기치 못한 다운타임을 피하는 것이다. 이것은 세계 최고의 기업들의 매년 수억 달러에 달하는 이익이 걸린 문제이며 종종 자연 재해, 담당자의 실수, 잘못된 유지 보수와 하드웨어, 또는 소프트웨어 오류로 발생한다.

전문가들은 예기치 못한 다운타임이 비즈니스에 치명적이라는 데 동의한다. 예측하지 못한 다운타임으로 인해 갑작스러운 타격을 받고 싶어 하는 기업은 분명히 없을 것이다. 기업들은 기존 설비 자산에 기술을 적용해 새로운 경쟁 우위를 점할 방법에 대해 묻는다. 예방적 유지보수와 관련해, 이제는 조직이 설비자산 성능관리 및 위험 기반 유지보수에 대한 로드맵을 수립하기 시작해야 할 시점이다.

다운타임 최소화 원칙

오늘날 예방적 유지보수는 시간 또는 사용량 통계에 근거해 설비의 성능을 유지하기 위해 가장 일반적으로 채택되는 방법 중 하나이다. 정기적으로 설비자산을 정비해 고장의 가능성을 줄이는 방법이다. 그러나 대부분의 경우 이러한 접근방식은 설비의 연식, 운영 환경 및 예측 불가능한 성능의 차이로 인해 자산을 과도하게 정비하거나 관리 부족을 초래하는 경우가 많다.

이러한 관행을 이제는 벗어나야 한다. 실제로 기업들이 산업의 디지털 전략을 개발하고 투자함에 따라 돌발장애 비 계획 다운타임에 대한 최소화 접근법이 새로운 틀이 될 것이며, 그 기반은 설비자산 성능관리(APM: Asset Performance Management)이다. 이는 현재 이용 가능한 최신의 기술을 활용해 설비자산을 관리하는 것을 의미한다.

성공적인 공장운영

비 계획 다운타임을 크게 줄일 수 있는 예측 유지보수 전략이 가능하도록 머신러닝(ML), 인공지능(AI), 클라우드 기술이 모두 적용되고 있다. 자동화 기술은 데이터 네트워크 시스템을 통해 여러 운영들을 연결해 전문가들이 시설 내부에서 무슨 일이 일어나고 있는지 실시간으로 볼 수 있도록 하는 반면, 모바일 도구는 어디에서나 해당 데이터에 접근할 수 있도록 해 부서 간 협업을 개선할 수 있다.

이 산업용 IoT는 네트워크를 통해 데이터를 연결하고, 분석을 전문가들에게 제공함으로써 보다 전략적인 의사결정을 가능하게 한다. 더 넓은 사업적 KPI에 대한 상호 연결을 원활하게 가능하게 하며 돌발 다운타임 없는 공장운영을 이뤄낸다.

이것이 아비바가 산업 빅데이터, 클라우드, 인공지능, 디지털 트윈, 증강현실 기술을 활용해 오늘날의 도전적인 산업 과제를 극복하기 위해 고안된 종합적인 APM 소프트웨어 포트폴리오를 제공하는 이유다. 개선된 분석을 통해 아비바는 기업이 비효율성을 제거하고, 운영을 최적화해 수익성을 개선할 수 있도록 돕고 있다. 돌발장애가 초래하는 공장 셧다운을 피할 수 있었던 어센드 퍼포먼스 머티리얼즈(Ascend Performance Materials)는 아비바의 APM 솔루션을 통해 200만 달러를 절감했다.

다운타임이 없는 미래

문제가 발생하기 전에 문제를 이해하는 것은 어느 산업에도 적용할 수 있는 솔루션이다. 이러한 솔루션은 직원과 외부 환경에 미치는 영향을 줄이는 동시에 생산과 수익을 극대화한다. 겉으로 보기에 각각 독립적인 아젠더로 보이지만 APM을 통해 통합 해결될 수 있으며, 이는 우리가 상상하는 공장의 미래를 위한 토대가 된다.

기계가 스스로 고장을 해결하거나 아예 고장 나지 않는 시대가 올 수도 있다. 그러나 그 전에 다운타임 없는 미래를 만들어 갈 수 있다면 이는 디지털 트랜스포메이션을 통해 충분히 시도해 볼 가치가 있다.

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