에너지

에너지는 에너지 보안, 환경 보호 및 운영 안전, 시스템 효율성, 분산 시스템의 신뢰성 및 제어,
청정 에너지 기술 등 다양한 문제가 관련된 복합적인 분야입니다.

온라인 모니터링의 문제점 해결하기

(2020.9.11)

개요

ERP(Electric Power Research Institute)에 따르면, 온라인 모니터링이란 중앙에서 자산을 모니터링, 유지보수 및 최적화하기 위한 어플리케이션의 구현입니다. 빠르게 진화하는 오늘날의 글로벌 경제에서 자산에 의존하여 증가하는 신뢰성 과제를 안고 있는 기업들에게 이러한 모니터링은 그 필요성이 계속 높아지고 있습니다. 예기치 못한 가동 중지와 유지보수는 상당한 비용과 안전 문제로 이어질 수 있고, 이는 곧 회사의 수익에도 영향을 미치기 쉽습니다.

그 어느 때보다도 기업은 리스크 완화에 도움이 되고 투자 수익 극대화로 이어질 수 있는 신뢰할 수 있는 유지보수 프로그램이 필요합니다. 신뢰성 엔지니어와 유지보수 전문가들은 공장의 안전, 신뢰성 및 수익성이 최적의 균형을 이루는 지점에 대한 날카로운 감각이 있습니다. 그들은 다음과 같은 세 가지 목표 달성을 추구하는 유지보수 전략을 전개해야 한다는 점을 잘 알고 있습니다.
  • 기계 장비의 가동 시간 효율성 최대화를 통해 수익을 늘립니다. 자산이 제대로 동작하면 시설의 제약 조건 내에서 최대의 생산량을 달성할 수 있습니다.
  • 가동 중지 시간을 최소화하고 필요시에만 유지보수를 계획하여 비용을 절감합니다. 심화하는 문제를 충분히 조기에 발견하여 예정된 가동 중지 시간에 맞춰 유지보수를 계획할 수 있으면 유지보수 관리자가 인력 운용을 최적화하고 고장 간 평균 시간을 늘릴 수 있습니다.
  • 잠재적으로 유해한 환경에서 작업자와 크고 위험한 기계 장비의 접촉을 줄여 위험을 줄이고 안전성은 높입니다. 또한 기계 장비가 제대로 동작하면 사업 운영의 불확실성을 제거해 대규모 장애와 예기치 못한 조업 중단을 예방 할 수 있습니다.
  • 오늘날의 공장 및 자산 유지보수 관련 과제

    유지보수 관리자는 유지보수 전략을 수립할 때 유지보수 프로그램에 비용을 더 지출하지 않고 이러한 각각의 목표를 달성해야 하는 과제를 안게 됩니다. 유지보수 관리자는 숙련된 장비 전문가 물색, 데이터 분석보다 데이터 수집에 너무 많은 시간 소요, 일관성이 없는 진단과 전반적인 신뢰성에 대한 정확한 정보 부족에 따른 좌절감, 적절한 유지보수를 하기가 더욱 복잡하고 비용도 많이 들며 어려워진 신기술을 이용한 작업과 같은 어려움을 호소합니다.
    공장 시스템은 맞춤형 패키지로 구비되는 경우가 많습니다. 하지만 시간이 지날수록 맞춤형 패키지를 계속 유지하기 어려울 수 있는데, 유지보수 관리자에게 주어지는 자원이 제한적일 때 특히 더 그러합니다.

    시설의 성능에 있어 자산이 더욱 중요한 역할을 하게 되면서, 유지보수 관리자들은 기술자를 활용해 경로 기반의 수동 측정을 통해 자산 상태 데이터를 수집합니다. 이 데이터는 자산 상태의 이해를 돕는 정보를 제공하며 기업이 필요 시 유지보수 일정을 계획할 수 있도록 합니다.
  • 장비 모니터링 시스템은 정확한 진단을 위해 추세와 변칙을 감지하는데 사용됩니다.

시설 내에 이처럼 계속 관심 있게 지켜봐야 하는 자산의 수가 증가함에 따라, 기술자들은 업무 시간 중 80% 이상을 데이터 수집에 할애하고 있고 수집한 데이터를 분석하여 문제의 근본 원인을 파악하는 데 쓰는 시간은 20%도 되지 않습니다. IDC(International Data Corporation)의 추가 조사 결과에 따르면, 디지털 방식으로 저장된 데이터 중 22%가 분석 가능할 정도로 충분히 잘 문서화되어 있고 실제로 분석되는 데이터는 5%에 불과한 것으로 밝혀졌습니다. 또한 전문가들이 빠르게 은퇴하는 가운데 기업들은 장비 전문가를 새로 찾아서 고용하고 교육하는 데 점점 더 큰 어려움을 겪고 있습니다.
유지보수, 신뢰성 및 운영 관련 글로벌 컨설팅 업체인 Allied Reliability Group이 실시한 설문조사에 따르면, 조사에 응한 유지보수 관리자 중 78%가 현재의 유지보수 접근 방식에 만족하고 있지 않은 것으로 나타났습니다. 그토록 많은 리소스에 시간과 돈을 들이고 있음에도, 기업들은 장비 고장을 예측하는 분석 결과를 여전히 제대로 얻지 못했고 예기치 않은 자산 장애 사태는 여전히 발생했습니다. 예산 삭감, 인력 격차, 노후화되는 장비, 값비싼 기술, 감소하는 수익 등의 현실로 인해, 유지보수 관리자들은 기업이 미래의 변화에 대응해 유연하게 규모를 조정하고 높은 비용을 초래하는 장애를 예방할 수 있는 신기술을 모색해야 했습니다. 공장과 기업에서는 앞으로 오랫동안 요구 사항을 충족할 수 있는 시스템을 요구하므로 기술의 노후화를 고려하면 특히 어려운 과제일 수 있습니다. 한편 비즈니스 측면에서 보면, 모니터링 시스템은 장비 공급자와 연계되어 있으므로 공장과 기업은 운신의 폭이 제한됩니다. 따라서 장비 공급자와는 무관한 플랫폼 솔루션을 찾는 게 대세가 되었는데, 이를 통해 하나의 시스템으로 어떤 공급업체의 장비라도 모니터링하고 정확한 진단을 위해 이를 통합할 수 있는 유연성을 확보할 수 있기 때문입니다.

현재 기술의 격차

오늘날, 공장 환경에 적합하게 맞춤형으로 제작되는 패키지는 모니터링 기능을 갖추고 있지만 유연한 처리 기능이나 I/O 수가 부족합니다. 또는 I/O 수는 부족하지 않지만 시스템 동작을 사용자 정의하는 프로그래밍 옵션은 제한적인 경우도 있습니다.

공공설비 업체와 기업들이 더욱 중앙 집중화된 모니터링을 추구함에 따라, 고급 모니터링 어플리케이션과 기존 모니터링 방식의 통합으로 기업의 백엔드 통합과 함께 운영 및 유지보수 상태를 공장에서 확인할 수 있습니다. 이는 신뢰성 및 유지보수 관리자들이 안전, 신뢰성, 비용 회수 간에 최적의 균형을 이루는 데 도움이 될 수 있습니다.

온라인 모니터링의 장점

  • 관리자는 재앙적 수준의 장애와 비싼 수리 비용이 드는 자산 장애 사태가 발생하기 전에 이를 예측하기 위해 기업의 기존 인프라와 통합되고 더 많은 자산에 대한 데이터 수집을 자동화하는 예측 유지보수 전략이 필요합니다.
    이 전략은 진동 및 전력 소비와 같은 핵심 측정 지표를 지속적으로 수집하고 기준이 되는 정상 동작 상태와 비교하여 장비 상태의 저하를 정확히 파악하는 데이터 수집 및 분석 시스템을 포함합니다. 시스템은 이런 문제를 감지할 경우 운영 담당자에게 즉각 문제를 검사해 보도록 경고합니다. 이와 같은 상태 지표는 유지보수 수행 시점에 대한 결정에 영향을 줄 수 있으며, 이는 안전성을 높이면서도 매출 증가, 비용 절감 및 임박한 장애 위험의 사전 경고로 이어질 수 있습니다.
    기업들은 예측 유지보수 전략이 우수한 접근 방식이라는 사실을 알아가고 있습니다. EPRI(Electric Power Research Institute)는 마력(HP)당 펌프 유지보수 비용을 비교한 결과, 예측 유지보수 전략이 마력당 9달러에 불과해 가장 비용 효율적임을 확인했습니다. 마력당 24달러의 비용이 발생하는 정기 유지보수 전략이나 마력당 17달러의 비용이 발생하는 대응적 접근 방식에 비해, 예측 유지보수는 매력적인 수준의 재무적 이익을 제공하면서 심각한 장애로 인한 2차 손해의 위험도 거의 없애 주었습니다.
  • 미국 내 발전 용량의 50% 이상을 30년 이상 된 시설들이 담당하고 있습니다.

또한 McKinsey & Company는 데이터와 분석을 활용하여 운영하는 기업은 그렇지 않은 경쟁사보다 약 5~6퍼센트 더 높은 생산성과 수익을 달성할 수 있다고 언급했습니다.

재무적 이점이 매력적이긴 하지만, 저가형 센서, 자동화된 모니터링 시스템, 지능형 분석 기술의 등장과 같은 추가적인 산업 트렌드 역시 온라인 모니터링을 위한 자동화 솔루션의 채택을 부추기고 있습니다. 다른 유지보수 접근 방식과 비교해봤을 때, 예측 유지보수를 위한 온라인 모니터링 및 진단은 다음과 같은 이점이 있습니다.
  • 인력 최적화 — 온라인 상태 모니터링은 제한된 전문 인력이 자산이 있는 현장으로의 출장, 테스트 셋업, 데이터 기록과 같이 부가가치가 낮은 작업에 시간을 쓰는 대신에 필수적인 유지보수 평가 등 부가가치가 가장 높은 작업에 최대한 많은 시간을 쓰도록 보장하는 데 도움이 됩니다.
  • 데이터 공백 감소 — 온라인 상태 모니터링은 데이터 정확성을 보장하고 지속적인 데이터 수집을 제공합니다. 수동 측정으로는 매달 특정 자산에 대해 수동으로 기록된 데이터만 파악할 수 있고 그마저도 없을 수도 있으므로 데이터 에러나 미처 알아채지 못한 이벤트가 있을 가능성이 높습니다.
  • 진단 개선 — 온라인 상태 모니터링과 함께 단일 데이터베이스를 사용하면 더 많은 과거 추세 데이터와 기준 데이터를 사용해 결함을 더 통계적 유의성으로 예측할 수 있습니다. 따라서 일관된 분석이 보장되고 장비 전문가의 경험과 지식에 의존할 필요가 없어집니다.

이러한 온라인 상태 모니터링 시스템은 전반적인 신뢰성에 대해 최대의 인사이트를 제공해주며, 이를 통해 기업은 운영 상황을 철저히 파악하고 비즈니스 결정을 보다 수월하게 할 수 있습니다.

최우선 고려사항

상태 모니터링 시스템을 선택하기 전에, 유지보수 관리자는 어떤 자산과 장애를 모니터링해야 할지 파악해야 합니다. 자산의 범위와 개수, 장애 감지에 필요한 측정의 유형을 기준으로 결정해야 합니다. 유지보수 관리자는 자산과 필요한 측정을 확인한 후, 다음 사항을 고려하여 상태 모니터링 솔루션을 공급할 벤더를 선정해야 합니다.

    • 새로운 유형의 알고리즘 지원, 폭넓고 다양한 I/O 및 첨단 센서, 수많은 시스템으로의 확장과 같이, 변화하는 요구 사항에 따른 솔루션의 규모 조정 능력.
    • 새롭고 혁신적인 분석 기술에 맞춰 조정할 수 있고 솔루션을 확장해 유지보수 프로그램 요구 사항을 충족시킬 수 있도록 원시 엔지니어링 측정값에 대한 접근을 허용하는 개방성.
    • 솔루션을 기존의 CMMS 및 ERP 시스템과 사용되는 모든 데이터 히스토리언 또는 프로세스 관리 엔터프라이즈 소프트웨어와 통합할 수 있도록 하는 타사 하드웨어 및 소프트웨어 패키지와의 호환성.
    • 기계적 견고함과 사용 가능한 분석 알고리즘의 폭.
    • 더 많은 플릿 자산으로 솔루션을 확장할 수 있는 가격대의 모니터링 하드웨어 및 소프트웨어 솔루션.
    • 직접 또는 제휴사 네트워크를 통해 자산부터 IT 인프라까지 종합적인 솔루션의 촉진에 도움이 되는 서비스.
  • 장비의 높은 신뢰성을 유지하려면 성능과 상태를 모니터링 해야 합니다.

온라인 상태 모니터링 시스템을 구현할 때, 고려해야 할 세 가지 주요 기술 요소는 다음과 같습니다. 첫 번째는 데이터 관리로, 적절한 데이터 구조, 손쉬운 데이터 마이닝을 위한 데이터베이스 고려사항, 알람 기능, 데이터 볼륨 관리를 위한 노후화 전략 구현을 포함합니다.

두 번째는 데이터 분석으로, 어플리케이션 별 알고리즘과 더 높은 수준의 예측 분석 또는 사전 진단 기술을 포함합니다. 실시간 의사결정과 센서 소스에 더욱 근접한 지능형 임베디드 시스템, 그리고 다수의 자산에서 수집된 데이터를 사용해 서버에서 이루어지는 데이터 분석이 이와 관련이 있습니다.

데이터 수집 또는 모니터링 시스템의 수가 증가함에 따라, 데이터 관리와 분석이 더욱 복잡해지고 있습니다. 그래서 세 번째 고려사항인 시스템 관리가 점점 중요해집니다. 많은 수의 모니터링 시스템을 원격으로 관리하면 전체 솔루션의 신뢰성, 사용성 및 가용성을 늘리는 데 도움이 됩니다. 이런 기능은 자산 모니터링 시스템의 상태 확인, 네트워크 연결 및 정확한 데이터 수집, 그리고 채널 및 분석 함수의 원격 구성과 같은 작업 수행에 도움이 될 것입니다.


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