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어셈블리 라인에서 유지보수 비용을 줄이는 방법

많은 산업에서 일반적으로 유지보수는 장비 제조업체가 제공하는 프로토콜을 따르며, 여기서 유지보수에 대한 권장사항은 예측 분석보다는 사용 시간 또는 다른 정해진 주기에 기반합니다.

이 규정 중심 접근법은 제조업체에 있어 두 가지 측면에서 비용이 소요됩니다. 즉, 필요하지 않을 때 유지보수를 수행하고 장비 파손 또는 손상을 초래할 수 있는 주기 사이에 개발이 누락됩니다.

IoT 센서를 사용하여 실시간으로 장비를 모니터링할 때 더욱 정밀한 유지보수를 제공할 수 있습니다. 예를 들어, IoT와 데이터 분석에 기반한 유지보수를 활성화함으로써 제공되는 추가 가능성으로는 운영자가 하나의 장비 성능을 유사한 장비의 글로벌 데이터베이스와 비교함으로써 결함 패턴을 파악할 수 있다는 것입니다.

그 정보로 유지보수 담당자는 고장을 유발하는 장비의 사용을 변경할 수 있습니다. 또한 장비에 대한 메타 데이터(예: 모델, 생산 데이터 등)를 사용하여 더욱 정확한 분석과 예측을 달성할 수 있습니다. 예를 들어, 오래된 엔진 모델은 새로운 버전보다 더 많은 열과 소음을 발생시킬 가능성이 더 높습니다.

가능한 한 정확하게 유지보수를 수행하여 정기 유지보수 시 불필요한 가동 중지 시간을 제거하고 고장 가능성을 나타내는 성능의 변화를 감지하여 심각한 장비 고장을 방지할 수 있습니다. 제조업체는 예상치 못한 운영 중단을 방지하여 유지 보수 비용을 5~10% 절감하고 생산량을 3~5% 증가시킬 수 있는 것으로 추정됩니다.

IoT 규제기관과 장비 공급업체는 장비 기록에 대한 가시성을 확보하고 적시에 검사 및 인증을 제공하여 장비 신뢰성을 보장할 수 있어야 합니다. 타사 수리 파트너는 예방 유지보수를 위해 데이터를 모니터링하고 해당 작업을 시스템에 기록할 수 있어야 합니다.

Whitepaper - Atlas Copco’s smart factory concept, the gateway to Industry 4.0

제조업체는 예상치 못한 운영 중단을 방지하여 유지 보수 비용을 5~10% 절감하고 생산량을 3~5% 증가시킬 수 있는 것으로 추정됩니다.

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