4차 산업혁명이 불러일으킨 제조 산업의 패러다임 변화와 더불어 코로나19 영향으로 제조업의 디지털전환 가속화가 중요해지고 있다. 사물인터넷(IoT), 빅데이터, 인공지능(AI) 등이 도입된 스마트 팩토리는 제조 혁신의 열쇠로 불린다.
스마트 팩토리 가속화의 반대급부로 설비 구조는 복잡해졌다. 제조 기업에서 설비는 중요한 자산이다. 생산성을 높이기 위해서는 설비 유지관리가 필수다. 사람이 심각한 병을 조기에 발견하면 수명을 늘릴 수 있듯 설비도 초기에 근본 결함을 발견하는 것이 중요하다.
정교해지고 복잡해진 설비에서 발생할 수 있는 결함을 실시간으로 진단하는 설비 예지보전이 주목받고 있다. 설비 예지보전 기술은 고장 나면 대응하는 사후관리와 달리 실시간으로 설비 데이터를 수집한다. 심각한 고장을 일으키기 전 단계인 초기 결함부터 이상을 감지하고 알려줌으로써 유지관리 비용을 줄일 수 있다.
기존에는 숙련된 전문가가 소리를 듣고 이상 유무를 판단하거나 부품 교체 주기에 맞춰 점검하는 형태가 보편적이었다. 스마트 기술이 설비에 도입되며 변화가 찾아왔다. 인간의 오감에 의지하거나 예방 보전에 그치지 않고 설비 결함을 실시간 인지하고 원인 분석과 진단을 통해 고장을 예측할 수 있게 됐다.
업계는 세계 예지보전 시장 규모가 2026년에 16조원을 돌파할 것으로 예상하고 있다. 2020년 대비 약 3.6배 증가한 수치다. 유지관리 비용 절감과 고장 기간 최소화 수요에 힘입어 예지보전 시장은 확장할 것으로 전망된다.
예지보전 시장이 열린 만큼 데이터에 기반한 다양한 솔루션이 시장에 쏟아지고 있다. 데이터 홍수 속에 효과적인 예지보전 솔루션을 도입하는 것 역시 중요하다.
우선 데이터 수집 목적을 분명히 해야 한다. 솔루션마다 목적이 다르고, 목적에 따라 수집하는 데이터도 다르다. 기업은 중요 설비를 선정하고 관리 목적을 명확히 규정해야 한다.
설비 예지보전 솔루션을 도입하면 설비의 특성을 가장 잘 분석할 수 있는 데이터를 취득해야 한다. 진동 데이터가 최적으로 꼽힌다.
진동 신호는 정량 데이터와 정성 데이터 특성을 모두 띠고 있다. 설비 결함에 관한 정보 역시 다른 비파괴 검사법보다 많이 포함하고 있다. 이러한 특성 때문에 설비관리 전문가는 설비를 진단하거나 결함 분석 때 진동데이터를 주 분석 데이터로 이용하며, 추가적으로 온도·윤활·전류 등 데이터를 함께 분석한다.
퓨처메인은 36년 동안 640여곳의 공장 설비를 진단하면서 쌓아 온 엔지니어링 빅데이터를 기반으로 설비 결함을 진단하는 솔루션을 개발했다. 도입한 기업 대상으로 조사한 결과 설비 돌발 고장률이 70%에서 8%로 감소했다. 설비 예지보전 시스템 구축 전 대비 약 2배 이상의 설비 유지관리 비용 절감 효과를 봤다. 현장에서 체득한 전문가의 경험이 AI 기술과 융합해 '엔지니어링 빅데이터' 기반의 예지보전 솔루션으로 완성됐다.
앞으로 스마트 팩토리 시대에는 예지보전을 통해 설비의 갑작스러운 중단과 고장을 예방하며 생산성을 높일 수 있다. 사전에 고장을 방지할 수 있어 안전사고와 중대 재해 대비도 가능하다. 많은 기업에서 예지보전 솔루션 도입으로 초기 결함부터 진단할 수 있다면 경쟁력을 선점할 것으로 기대된다.
이선휘 퓨처메인 대표 shl@futuremain.com
