예측 유지 관리(PdM- Predictive maintenance )는 고장 가능성을 줄이기 위해 정상 작동 중에 장비의 성능과 상태를 모니터링하는 유지 관리입니다. 상태 기반 유지보수라고도 하는 예측 유지보수는 1990년대부터 산업 분야에서 활용되어 왔습니다.그러나 실제로 예측 유지 보수는 그 역사가 공식적으로 문서화되어 있지 않지만 훨씬 더 오래되었습니다.
예측 유지보수의 목표는 먼저 장비 고장이 발생할 수 있는 시점을 예측하고(특정 요인을 기반으로) 정기적으로 예정된 시정 유지보수를 통해 고장을 예방하는 것입니다. 예측 유지보수는 최적의 기계 사용을 보장하기 위해 공정 조건 동안 기계를 지속적으로 모니터링하는 것으로 정의되는 상태 모니터링 없이는 존재할 수 없습니다.
상태 모니터링에는 온라인, 정기 및 원격의 세 가지 측면이 있습니다. 온라인 상태 모니터링은 임계 속도 및 스핀들 위치 변경에 대한 데이터를 수집하여 기계 또는 생산 프로세스를 지속적으로 모니터링하는 것으로 정의됩니다
진동 분석을 통해 달성되는 주기적인 상태 모니터링은 추세 분을 통해 "설비의 변화하는 진동 동작에 대한 통찰력을 제공"합니다. 마지막으로, 원격 상태 모니터링은 이름에서 알 수 있듯이 원격 위치에서 장비를 모니터링하고 분석을 위해 데이터를 전송할 수 있습니다.
예측 유지보수 프로그램을 수립하기 전에 다음과 같은 몇 가지 단계를 수행해야 합니다.
- 필요성 및 장비 이력 분석
- 가동 중단 시간, 장비 결함, 손실(수율 및 에너지), 잠재적 규제 벌금 및 작업장 안전에 대한 모든 사용 가능한 기록 검토
- 정의와 개념을 확립하고 PdM에 대한 사례를 구축
- 주요 이해관계자를 교육하고 동의 얻음
- 장비 인벤토리 작성 및 현재 장비 상태 평가
- 프로그램의 초기 구현을 위한 장비 선택
- 개별 시스템 및/또는 구성 요소를 기반으로 시스템 세부 정보 개발
- 기존의 예방 또는 예측 유지 보수 평가
- 포함할 시스템과 검사할 시스템 결정
- 프로그램의 중요도를 정의하고 PdM 빈도 및 일정 유형을 설정.
- 예상 자원을 평가하고 인사 역할 및 책임을 할당
- 프로그램을 구성하고 스케줄링 시스템에 통합
- 운영 및 유지 보수를 교육하고 동의 얻음
- 장비 업그레이드 및 교육 실시
- 전산화된 유지보수 관리 시스템(CMMS) 구축
1. 예측정비
예측 유지보수의 주요 목표는 특정 매개변수와 요인을 기반으로 장비 고장을 예측하는 것입니다. 일단 예측되면 제조업체는 수정 또는 예정된 유지 보수를 통해 이러한 고장을 방지하기 위해 필요한 조치를 취합니다.
예측 유지보수는 상태 모니터링 없이는 존재할 수 없습니다. 기계는 자산 최적화를 보장하기 위해 실제 작업 조건에서 지속적인 모니터링을 수행합니다.
모든 유지보수 전략과 마찬가지로 예측 유지보수의 목표는 다음과 같습니다.
- 고장 발생을 줄이고 자산 신뢰성을 개선하여 자산 가동 시간을 극대화합니다.
- 유지보수 작업을 줄여 운영 비용을 최적화합니다.
- 유지보수 비용을 절감하고 생산 시간을 최대화하여 유지보수 예산을 개선합니다.
정상 상태" 기간 동안 장비에 대해 수행된 작업은 자산 상태 및 시설 가동 시간에 효과적일 수 있으므로 원하는 결과를 얻을 수 있습니다. 그러나 유지 보수 또는 수리가 필요하지 않을 수 있는 장비에 유지 관리 리소스가 소비되기 때문에 효율성이 떨어집니다. "정상 상태"의 건강한 기계에 대한 모든 작업이나 투자는 일정량의 폐기물을 생성합니다.
기계 자산 상태가 "잠재적 고장" 지점을 넘어 저하될 수 있는 경우 유지 보수 노력과 비용이 반응하게 됩니다. 이 단계에서 유지보수 전문가는 기계 성능이 심각하게 저하되고 시설 가동 중단이 발생할 가능성이 높은 문제를 추적합니다. 이 단계의 유지 보수 비용은 생산량 및 생산 손실로 인한 추가 회사 손실과 함께 빠르게 가속화될 수 있습니다.
"정상 상태"를 넘어 가장 이른 단계에서 장비 성능 저하를 식별하는 것이 예측 유지 보수에 가장 적합합니다. 유지보수 전문가는 오일 분석, 초음파, 진동 및 적외선 서모그래피를 통해 자산 상태를 모니터링하여 고장의 초기 징후에 경고를 받을 수 있습니다. 장비 고장이 발생할 것으로 예측되면 장비 요구 사항의 우선 순위에 따라 수리를 수행하여 상태 기반 유지 보수를 수행할 수 있습니다. 유지 보수 및 수리 비용은 부품에 대한 긴급 주문을 없애고 계획된 정전 및 턴어라운드 동안 서비스를 수행함으로써 최적화할 수 있습니다.
2. 예측정비를 위한 상태감시 방법
1) 적외선 서모그래피 검사
적외선(IR) 카메라는 방사선의 열 전달 원리에 따라 작동합니다. 적외선 카메라에는 물체 표면의 적외선을 감지하는 감지기 요소의 초점면 배열이 있습니다. 적외선 카메라 감지기에 의해 포착된 방사선은 디지털화되어 데이터로 변환되어 볼 수 있는 이미지로 표시됩니다. 보정된 IR 카메라는 실시간 또는 녹화된 이미지의 특정 지점, 선 및 영역에서 측정한 온도를 보고할 수 있습니다.
적외선 서모그래피는 기계 상태를 모니터링하고 고장이 발생하기 전에 잠재적인 고장 지점을 감지하는 입증되고 효과적인 방법입니다. 열화상을 사용하여 전기, 기계, 유압 및 증기 장비의 중요한 사용 상태 및 마모 특성을 평가할 수 있으며, 온도 데이터는 예측 유지 관리 프로그램에 중요합니다.
적외선 열화상 촬영은 사용 가능한 가장 쉬운 비접촉 온도 측정 방법입니다. 모터, 베어링, 열교환기, 냉각 팬, 배기구, 파이프 등과 같은 기계 구성 요소에서 "핫 스폿"을 모니터링하면 향후 발생할 수 있는 고장 지점을 경고할 수 있습니다. 또한 케이블, 배선, 단자 및 제어 패널과 같은 전기 부품의 열 스캔을 통해 부하 불균형, 전류 과부하, 느슨한 전선, 부식된 단자 또는 열 관리 문제와 같은 문제를 빠르게 드러낼 수 있습니다.
열화상은 다른 방법으로는 볼 수 없는 이러한 문제를 가시화하여 치명적인 고장이 발생하기 전에 시정 조치를 취할 수 있습니다. 중요한 장비를 모니터링하기 위해 IR 카메라를 배치하는 것은 예기치 않고 계획되지 않은 가동 중지 시간에 대한 매우 효과적인 첫 번째 방어선이 될 수 있습니다.
2) 진동 해석
기계가 작동할 때마다 진동이 발생합니다. 진동 해석은 기계의 진동 수준과 주파수를 측정한 다음 해당 정보를 사용하여 기계와 그 구성 요소가 얼마나 건강한지 분석하기 위한 상태 모니터링 기술입니다.
진동 센서는 기계 시스템의 진동량과 주파수를 평가하는 데 사용되는 장치입니다. 가장 일반적인 진동 센서는 가속도계입니다. 가속도계는 측정을 위해 기계에 직접 장착됩니다. 가속도계의 신호 데이터는 데이터 수집기를 연결하여 기록됩니다. 그런 다음 기록된 신호 데이터는 컴퓨터 프로그램과 숙련된 진동 분석가에 의해 분석되어 기계의 상태를 확인하고 가능한 임박한 문제를 식별합니다.
진동 해석은 기계적 불균형, 정렬 불량, 헐거움 및 후기 베어링 마모를 감지하기 위한 효과적인 평가 방법입니다.
3) 초음파 검사
초음파 센서는 사람의 귀에 들리지 않는 공기 중 및 구조 매개 초음파를 감지하여 청각 및 볼 수 있는 신호로 변환합니다. 초음파는 다른 기술보다 훨씬 빨리 특정 기계적, 전기적 및 기타 결함을 감지하는 입증된 기술입니다. 예를 들어, 초음파 모니터링은 적외선 카메라가 그로 인한 열을 보기 전에 윤활이 제대로 되지 않거나 고장난 베어링의 마찰로 인한 가장 미묘한 초음파 소음을 감지할 수 있습니다. 초음파 검사를 위한 추가 응용 분야에는 증기 시스템의 누출, 막힘, 밸브 고착 및 고장난 트랩 감지가 포함됩니다. 또는 전기 시스템의 코로나, 아크 및 추적과 같은 이상을 식별합니다.
초음파 검사의 최근 발전은 초음파 이미저의 출시입니다. 이 이미저는 초음파 사운드 신호를 수집하여 대상 영역의 해당 가시 이미지에 중첩합니다. 초음파 이미저는 가시적인 초음파 이미지를 생성하여 분석 프로세스를 단순화합니다. 초음파 이미저는 휴대용 수동 도움말 및 고정 장착 구성으로 사용할 수 있습니다.
4) 오일 분석
기계의 윤활유를 샘플링하고 검사하면 기계의 상태에 대한 단서를 얻을 수 있습니다. 예를 들어, 기계의 윤활유에서 미립자 물질의 양, 구성 및 크기를 이해하면 기계 마모를 나타낼 수 있습니다. 일반적인 기계에는 크기가 10미크론 미만인 낮은 수준의 고체가 있습니다. 기계 부품이 마모됨에 따라 미립자의 크기와 양이 증가합니다. 또한 오일 분석을 통해 오일 상태를 파악하고 윤활 효율성을 저하시키는 오염 물질의 존재를 식별할 수 있습니다.
오일 분석을 수행하는 데 필요한 장비는 비싸고 광범위한 작업자 교육이 필요할 수 있으므로 대부분의 회사는 정기적으로 샘플을 수집하고 분석을 위해 실험실에 제출합니다. 이 실험실은 샘플을 분석하고 테스트 보고서를 제공하여 고객이 윤활유 교체가 필요한지 또는 기계 시스템을 수리해야 하는지 여부를 이해하는 데 도움을 줍니다.
잘 구현된 오일 분석 프로그램은 윤활된 기계 장비에 대한 창을 제공하여 문제를 조기에 식별하고 해결하여 복구할 수 없는 가동 중지 시간을 완화하는 데 도움이 됩니다.
이외 다른 상태 모니터링 방식에는 모터 회로 분석, 방사선 촬영, 레이저 간섭계, 전기 모니터링 및 전자기 측정이 포함됩니다.
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