상태 모니터링(CM)은 실시간 데이터 수집을 통해 자산/시스템 상태를 모니터링하고 결함 및 이상 현상을 감지하는 예측 유지 관리 접근 방식입니다. 상태 모니터링을 활용하는 조직은 이 접근 방식을 사용하여 중요한 자산에 장애가 발생하기 전에 잠재적인 문제를 식별하여 계획되지 않은 다운타임을 최소화하고 자산 수명을 최대화합니다.
일반적으로 모니터링 프로세스에는 유지 관리 부서에서 추적하고자 하는 자산에 설치된 다양한 첨단 센서 및 기기에서 지속적인 데이터 수집이 포함됩니다. 센서는 진동 수준, 온도, 압력, 소리 등 다양한 매개변수를 포함한 다양한 진단을 제공할 수 있습니다.
유지 관리팀은 데이터를 확보한 후 사용 가능한 수많은 기술과 소프트웨어 도구 중 하나 또는 몇 가지를 사용하여 데이터를 분석하고 해석할 수 있습니다. 상태 모니터링 데이터의 가장 일반적인 두 가지 용도는 다음과 같습니다:
- 트렌드 모니터링. 추세 모니터링은 지속적인 측정과 데이터 분석을 사용하여 자산 악화를 나타내는 추세를 식별합니다. 보다 구체적으로, 조직은 장비 상태를 가장 잘 나타내는 지표를 결정하고 해당 지표를 사용하여 자산 성능의 추세를 평가하고 궁극적으로 자산이 임계 한계를 넘어 악화될 시점을 예측합니다. 트렌드 모니터링은 엔진 성능을 추적하는 데 자주 사용됩니다.
- 상태 확인. 추세 모니터링과 달리 상태 확인은 자산이 실행되는 동안 자산을 주기적으로 측정하는 데 의존합니다. 그런 다음 유지 관리 팀에서 데이터를 사용하여 자산의 현재 상태를 평가합니다. 오일 투시창을 사용하여 기계 윤활유의 품질을 확인하는 것은 상태 확인의 예입니다.
상태 모니터링 데이터를 사용하는 방식에 관계없이 잠재적인 문제가 발생할 때 경고 또는 알림을 생성하도록 데이터 분석 도구를 프로그래밍할 수 있습니다. 경고는 결함을 해결하기 위해 필요한 유지 관리 팀이나 기술자를 트리거합니다.
상태 모니터링 기술은 회전 장비(예: 기어박스, 원심분리기, 왕복동 기계 등)를 유지하는 데 가장 일반적으로 사용됩니다. 특히 제조, 발전, 운송 등 기계와 장비가 일상 업무에 중요한 산업에서 조직이 유지 관리 운영을 최적화하는 데 도움이 됩니다.
이러한 산업에서는 작은 오작동이라도 심각한 금전적 손실과 생산성 저하를 초래할 수 있습니다. 예를 들어, 제조 플랜트에서 기계에 결함이 발생하면 생산이 지연되고, 기한을 지키지 못하고, 규정 준수가 지연되고, 비용이 증가할 수 있습니다. 운송 산업에서 항공기 엔진 오작동은 항공편 취소, 수익 손실, 심지어 안전 문제로 이어질 수 있습니다.
궁극적으로, 상태 모니터링은 유지보수 팀이 유지보수에 대해 보다 사전 예방적인 접근 방식을 취하여 회사의 비용을 절감하고 운영 효율성을 극대화하는 데 도움이 될 수 있습니다.
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상태 모니터링 프로그램을 구현하는 것은 세 가지 기본 단계를 포함하는 비교적 간단한 프로세스입니다.
CM 프로그램을 구현하기 위한 첫 번째 단계는 가능한 한 많은 자산 데이터를 수집하는 것입니다. 여기에는 기록 데이터(예: 유지 관리 기록)와 제조업체 및/또는 규제 기관의 문서가 포함되어야 합니다.
센서는 모든 상태 모니터링 프로그램의 원동력이므로 프로그램 구현의 첫 번째 단계는 필요한 데이터를 수집할 센서를 설치하는 것입니다. 다양한 자산에는 다양한 유형의 센서와 센서 설치에 대한 다양한 접근 방식이 필요하므로 모든 중요 자산의 요구 사항을 고려해야 합니다.
모든 상태 모니터링 센서를 설치하자마자 진동 및 위치, 로터 속도, 온도 측정 및 작동 공정 센서와 같은 기계 상태 데이터를 수집하기 시작합니다. 이 데이터를 통해 자산에 대한 기준 측정을 설정하고 장비의 정상 상태와 비정상 상태를 판별할 수 있습니다.
유지보수 부서에서 기계 상태 모니터링 소프트웨어를 설치했다고 가정하면, 유지보수 데이터 수집기를 지정하여 센서 데이터를 지속적으로 모니터링하고 분석하여 자산 상태를 평가하고 잠재적인 기계 고장을 예측할 수 있습니다.
귀하의 조직 및/또는 유지 관리 팀은 상태 모니터링 프로그램을 구현하기 위해 다양한 기술과 도구를 사용할 수 있습니다. 일반적인 접근 방식은 다음과 같습니다:
전자기 모니터링
전자기 모니터링은 필드 왜곡과 와전류 변화를 측정하여 부식, 균열, 약점 및 기타 결함을 찾아냅니다. 기술자는 자산의 표면 벽과 튜브에 자기장을 적용하여 표면 재료 및 특징의 결함을 식별합니다.
적외선 서모그래피
적외선 열화상 측정은 열화상을 사용하여 과열 및 기타 온도 관련 문제를 감지하는 일종의 비파괴 테스트입니다. 열화상 카메라를 사용하여 물체/표면에서 방출되는 적외선을 캡처하고 이를 시각적 이미지(또는 열분석도)로 변환합니다. 조직은 주로 모터 모니터링, 베어링 검사, 가스, 슬러지 또는 액체 레벨 확인에 이러한 유형의 CBM을 사용합니다.
레이저 간섭 측정
레이저 간섭계는 레이저로 생성된 빛의 파장을 활용하여 자산의 베이스라인 파동 변위의 변화를 측정합니다. 유지보수 기술자는 간섭계를 사용하여 표면 및 지하 재료의 부식 및 구멍과 같은 결함을 나타내는 간섭 패턴을 측정합니다.
오일 분석
오일 분석은 자산에서 오일의 특성(예: 점도, 산도 등)을 평가하여 오염 물질 또는 마모 입자를 감지합니다. 일반적으로 장비에서 윤활유 샘플을 수집하여 분석을 위해 실험실로 보내는 작업이 포함됩니다. 오일 분석은 엔진, 기어박스, 유압 시스템과 같은 자산을 모니터링하는 데 유용할 수 있습니다.
진동 모니터링
진동 모니터링(또는 진동 분석)은 진동 센서를 사용하여 자산의 진동 주파수를 측정하고 문제를 나타낼 수 있는 이상 징후를 감지합니다. 예를 들어, 회전하는 자산(예: 모터 및 펌프)은 노후화됨에 따라 더 강렬하고 큰 소리로 진동하는 경향이 있으므로 진동의 변화를 측정하면 자산이 고장 나기 전에 마모 및 손상을 식별하는 데 도움이 될 수 있습니다. 진동 데이터는 정렬 불량, 불균형, 베어링 마모 또는 고장, 구부러진 샤프트, 느슨한 구성 요소 등 다양한 문제를 감지하는 데 사용할 수 있습니다.
음향 방출 테스트
음향 방출 테스트는 일종의 진동 분석이지만 충격과 균열을 찾기 위해 훨씬 더 높은 주파수의 소리를 사용합니다. 소리 패턴은 문제나 임박한 고장을 나타낼 수 있는 비정상적인 소음이나 진동의 존재를 나타냅니다. 이 기술은 모터, 펌프, 팬과 같은 회전 장비의 결함을 감지하는 데 특히 유용합니다.
초음파 분석
초음파 분석(초음파 테스트라고도 함)은 고주파 음파를 사용하여 장비의 누출, 균열 또는 결함을 감지합니다. 자산 감소를 결정하기 위해 접촉(구조물 기반) 및 비접촉(항공) 데이터 수집 기술을 모두 사용합니다. 접촉 방식은 일반적으로 고주파 소리를 발생시키는 윤활 문제, 기어 손상, 로터 바 파손과 같은 기계적 문제를 감지하는 데 사용됩니다. 비접촉 방법은 압축 가스 시스템의 압력 및 진공 누출과 같이 저주파 소리를 생성하는 경향이 있는 문제를 감지할 수 있습니다.
모터 회로 분석(MCA)
모터 테스트라고도 하는 모터 회로 분석은 전압 또는 전류 기반 평가를 사용하여 모터 고장을 일으킬 수 있는 전기 불균형을 찾아내고 절연 성능 저하를 측정합니다. MCA는 주로 전기 모터를 모니터링하는 데 사용됩니다.
상태 모니터링에는 육안 검사 및 성능 테스트와 같은 다른 방법도 사용할 수 있습니다. 당연히 각 기술에는 장단점이 있으므로 부서에 가장 적합한 선택은 리소스, 장비, 환경 및 조직의 요구 사항에 따라 달라집니다.
상태 모니터링과 IIoT는 함께 사용하면 유지보수 관리 시스템의 효율성과 신뢰성을 향상시킬 수 있는 밀접하게 관련된 두 가지 개념입니다.
상태 모니터링은 센서 및 기타 소스로부터 지속적인 데이터 수집을 통해 문제를 예방하거나 완화합니다. 반면에 산업용 사물 인터넷은 상호 연결된 장치 및 장비 센서의 네트워크로, 서로 통신하고 클라우드와 통신하여 데이터를 수집하고 공유합니다.
상태 모니터링과 IIoT를 함께 사용하면 보다 포괄적이고 정확한 모니터링이 가능하며 유지보수 작업 및 문제에 대한 보다 효율적인 커뮤니케이션이 가능합니다. 인터넷에 연결된 스마트 자산이 진단 데이터를 통신하고 공유하여 시스템과 자산을 즉시 비교할 수 있을 뿐만 아니라 팀이 전체 생산 운영에 대해 더 많은 정보에 기반한 의사 결정을 내릴 수 있도록 지원합니다. 또한 IIoT를 사용하면 데이터를 수집 및 전송하고 원격으로 시스템을 모니터링할 수 있으므로 원격 또는 위험한 위치에 있는 시스템에 특히 유용할 수 있습니다.
이러한 기능을 통해 유지보수 부서는 보다 정교한 분석을 수행하고, 여러 기계의 데이터를 동시에 활용할 수 있으며, 일반적으로 유지보수 기술자(및 관련 비용)가 필요한 프로세스를 자동화할 수 있습니다. 궁극적으로 상태 모니터링 시스템과 IIoT는 조직이 주요 자산, 프로세스 및 시스템을 유지 관리하고 모니터링하는 방식을 혁신하여 유지 관리 운영의 신뢰성, 효율성 및 안전성을 개선할 수 있게 해줍니다.
상태 모니터링의 주요 이점 중 하나는 유지 관리 팀이 예방적 유지 관리 및 기계 상태 모니터링을 구현할 수 있다는 것입니다. 유지보수 팀은 장비 고장을 일으키기 전에 잠재적인 문제를 파악하여 가장 편리한 시간에 유지보수 활동을 예약함으로써 생산에 미치는 영향을 줄이고 예기치 않은 가동 중단으로 인한 가동 중단 시간을 최소화할 수 있습니다.
상태 모니터링은 기존 유지 관리 접근 방식에 비해 다음과 같은 여러 가지 장점을 제공합니다.
상태 모니터링은 시스템 또는 구성 요소의 성능에 대한 실시간 데이터를 제공하여 유지 관리 계획 및 일정을 최적화하는 데 사용할 수 있습니다. 이는 유지 관리 활동의 빈도를 줄이는 동시에 실제 시스템 성능을 기반으로 필요한 경우에만 실행되도록 하는 데 도움이 됩니다.
상태 모니터링은 문제를 선제적으로 감지하고 해결함으로써 장비 및 구성 요소의 수명을 연장하여 비용이 많이 드는 교체 또는 수리의 필요성을 줄이고 자산의 ROI를 극대화하는 데 도움이 됩니다.
상태 모니터링은 과도한 에너지 소비나 불필요한 마모와 같은 시스템 또는 구성 요소의 비효율성을 파악하는 데 도움이 될 수 있습니다. 이러한 문제를 해결함으로써 운영 효율성이 향상되어 비용 절감과 생산성 향상으로 이어질 수 있습니다.
상태 모니터링은 마모되거나 손상된 구성 요소와 같은 잠재적인 안전 위험이 사람이나 장비에 해를 끼치기 전에 이를 식별하는 데 도움이 됩니다. 이는 전반적인 안전성을 개선하고 사고와 부상의 위험을 줄이는 데 도움이 됩니다.
상태 모니터링은 조직이 유지 관리 관리 시스템을 간소화하는 데 큰 도움이 되지만(특히 IoT 지원 상태 모니터링의 경우), 다음과 같은 단점도 있습니다:
상태 모니터링 프로그램을 구현하려면 일반적으로 센서 및 기타 모니터링 장비를 설치하고 데이터 분석 소프트웨어와 프로그램 및 장비를 관리할 인력에 투자해야 하므로 비용이 상당히 많이 들 수 있습니다. 상태 모니터링 프로그램을 실행하는 데 드는 비용은 일부 조직, 특히 소규모 조직에서는 엄청날 수 있습니다.
상태 모니터링은 복잡할 수 있으며 설정하고 관리하려면 전문 지식과 전문 지식이 필요합니다. 일부 조직에는 시스템을 효과적으로 운영하기에 충분한 훈련을 받은 인력이 없기 때문에 전문 인력이나 외부 컨설턴트를 고용해야 할 수도 있습니다. 또한 상태 모니터링 시스템은 첨단 센서를 사용하여 조직 자산에 대한 진단을 실행합니다. 적절한 인프라가 없는 오래된 시설은 광범위한 개보수가 필요할 수 있습니다.
상태 모니터링 시스템은 많은 양의 데이터를 생성할 수 있으며, 이는 관리 및 분석에 압도적일 수 있습니다. 유지 관리 팀이 데이터를 분류하고 가장 중요한 데이터 포인트와 추세를 식별하는 것은 어려울 수 있습니다.