예측 유지보수 AI가 시설 관리를 혁신하는 방법

오늘날의 세계는 원격 근무의 증가와 엄청난 양의 기술 발전으로 인해 매우 온라인으로 느껴지지만 물리적 공간이 여전히 소중하다는 사실은 부인할 수 없습니다.

전 세계적인 팬데믹으로 인해 일상생활이 크게 중단된 상황에서 대면 시설의 중요성은 여전히 ​​가장 중요합니다.

병원에서 공항, 공원, 주거용 건물에 이르기까지 수천 개의 시설을 안전하고 위생적이며 양호한 작동 상태로 유지해야 합니다. 공공 물리적 공간을 잘 유지하기 위해 정기적으로 많은 작업이 수행되고 있습니다. 수리 및 유지 관리뿐 아니라 미래의 재앙과 비용이 많이 드는 잠재적인 고장을 방지하기 위해 일상적인 유지 관리 활동을 세심하게 계획하는 것입니다.

직장에서 유지 관리 팀을 생각하면 작업자가 도구와 장비를 사용하여 기계와 공간을 원활하게 운영하는 이미지가 떠오를 수 있지만 더 이상 그렇지 않습니다.

유지 관리 업계에서는 작업 주문 이행을 지원하고 예측 유지 관리 소프트웨어 와 같은 고급 기술을 사용하여 시설을 최고의 효율성으로 운영하는 데 도움이 되는 기술을 점점 더 많이 채택하고 있습니다.

예측 유지 관리에서 AI의 역할

유지 관리 및 시설 관리는 컴퓨터 유지 관리 소프트웨어(CMMS) 와 같은 자동화 및 디지털 도구 덕분에 지난 10년 동안 큰 발전을 이루었습니다.

한때 종이 작업 주문 요청 및 스프레드시트를 통해 운영되었던 업계는 더욱 간소화되고 비용 효율적이 되었습니다.

시설 관리자와 해당 팀은 작업 유형(대응, 예방, 예측)에 따라 구현할 수 있는 여러 가지 유지 관리 전략이 있습니다.

예측 유지 관리는 인공 지능(AI)과 같은 기술 발전이 적용되는 가장 중요한 영역 중 하나입니다.

유지 관리 요구 사항이 발생하기 전에 예측함으로써 기업은 유지 관리 일정을 최적화하고 가동 중지 시간을 줄이며 비용이 많이 드는 계획되지 않은 고장을 방지할 수 있습니다.

이 접근 방식은 여러 가지 이유로 중요합니다.

예측 유지 관리는 문제의 초기 단계를 해결하여 자산의 수명을 연장하고 마모를 최소화하는 데 도움이 됩니다. 자원이 보다 효과적으로 활용되므로 운영 효율성이 향상되고 전반적인 유지 관리 비용이 절감됩니다. 장비 고장과 관련된 위험을 완화하여 작업장 안전을 향상시킵니다.

최근 몇 년 동안 AI의 통합은 다양한 산업을 변화시켰으며, 그 중 다수는 어떤 방식으로든 시설을 유지 관리해야 합니다.

AI 기반 예측 유지보수는 산업이 자산을 관리하는 방식을 재정의하고, 과거 데이터와 실시간 정보를 분석하여 장비 문제를 예측하고, 사전 유지보수를 지원하며, 긴급 수리의 필요성을 줄여 원활한 운영을 보장합니다.

기술은 이미 시설의 예측 유지 관리를 구현하는 데 중요한 역할을 하고 있으며 앞으로도 더욱 중요해질 것입니다. 장비 성능을 모니터링하고 실시간 데이터를 수집하기 위해 IoT 장치와 센서가 배포되고 있습니다.

기계 학습 알고리즘은 이 데이터를 분석하고 잠재적인 실패를 나타내는 패턴을 식별합니다. 또한 클라우드 기반 플랫폼과 데이터 분석 도구는 수집된 데이터의 저장, 처리 및 시각화를 용이하게 하여 유지 관리 팀이 더 나은 정보를 바탕으로 결정을 내릴 수 있도록 해줍니다.

산업 전반에 걸쳐 예측 유지보수 AI의 필요성

광범위한 산업에서는 유지 관리 활동을 미리 계획하고, 기술을 사용하여 관련 작업을 기술자에게 할당하고, 완료를 추적함으로써 이점을 얻습니다. 제조 공간은 조기 결함 감지 및 진단이 중요한 공간입니다.

소비재 제조는 자산 집약적인 부문으로 간주되며, 2023년 McKinsey 연구에 따르면 해당 부문의 고위 리더 중 99%가 지난 5년 이내에 유지 관리 전략을 전환한 것으로 나타났습니다.

기존의 유지 관리 관행은 정기적인 검사나 미리 결정된 유지 관리 일정에 의존하는 경우가 많았습니다.

반대로 AI는 수많은 변수가 있는 복잡한 시스템에서도 장비 동작과 성능의 미묘한 변화를 감지할 수 있습니다. 이러한 결함의 초기 징후를 발견함으로써 유지 관리 팀은 문제를 사전에 해결하여 치명적인 고장을 방지하고 장비 수명을 크게 연장할 수 있습니다.

교통은 시간이 중요한 또 다른 공간입니다. 다운타임으로 인해 귀중한 화물과 배송이 제 시간에 목적지에 도착하지 못할 수 있으며, 지연은 도미노 효과를 가져와 최소한의 불만족으로 이어질 수 있습니다.

예방 및 예측 유지 관리를 통해 조직은 계획된 가동 중지 시간 동안 또는 운영에 가장 편리한 시간에 차량이나 기타 차량에 대한 유지 관리를 예약하여 생산 중단을 최소화할 수 있습니다.

결과적으로 시설의 전반적인 효율성이 향상되어 생산성이 향상되고 자원 활용도가 향상됩니다.

예측 유지 관리에 AI를 구현하려면 초기 투자가 필요할 수 있지만 장기적인 이점은 비용보다 큽니다. 이는 지속적인 예산 삭감과 자원 최소화에 직면한 산업에서 특히 중요합니다.

여기서 교육 부문이 떠오른다. 학군과 대학에서는 유지 관리 작업을 최적화하여 유지 관리 비용을 크게 절감할 수 있습니다. 장비 수명을 연장하고 재고를 관리한다는 것은 교체 비용이 낮아져 높은 투자 수익을 얻을 수 있음을 의미합니다.

AI 기반 예측 유지보수는 장비 고장으로 인한 사고 가능성을 줄여 작업장의 안전을 강화합니다. 정기적인 검사와 사전 예방적 유지 관리 관행은 잠재적인 위험을 완화하고 의료, 노인 간호 및 정부 부문에 중요한 안전 규정을 준수하는 데 도움이 됩니다.

장비를 유지 관리함으로써 회사는 직원, 거주자 및 방문객 모두를 위해 보다 안전한 작업 환경을 조성할 수 있습니다.

유지 관리 작업 자동화

AI 시스템은 실시간 데이터 분석, 예측 유지 관리 및 지속적인 학습을 활용하여 유지 관리 워크플로를 최적화하고, 리소스 활용도를 향상하며, 장비 가동 시간을 향상합니다.

실시간 데이터 수집 및 분석은 유지 관리 소프트웨어가 이미 AI 및 자동화를 활용하는 분야입니다. 이러한 정보 수집은 시설 관리자와 경영진이 예산 할당, 팀 구성원 작업 할당, 성과 지표 등과 관련하여 정보에 입각한 결정을 내리는 데 도움이 됩니다.

AI 기반 예측 유지 관리는 물리적 센서와 IoT 장치에서 수집할 수 있는 실시간 데이터의 지속적인 수집에 크게 의존합니다. 센서는 온도, 진동, 압력, 습도 등 시설 공간 내의 중요한 매개변수를 모니터링합니다.

그런 다음 데이터는 대량의 정보를 빠르게 처리할 수 있는 AI 알고리즘으로 전송됩니다. AI는 이 데이터를 분석함으로써 중요한 문제가 되기 훨씬 전에 이상 징후, 패턴, 장비 성능 저하 또는 고장의 잠재적 징후를 식별할 수 있습니다.

예측 유지 관리에서 AI의 영향을 받는 5가지 솔루션

AI는 다른 산업에서 AI를 활용하는 방식을 넘어서는 방식으로 유지 관리 공간에 천천히 통합되고 있습니다.

콘텐츠를 생성하거나 챗봇을 통해 고객 서비스를 제공하는 것은 일반적으로 건물 및 장비의 유지 및 수리와 관련된 우선순위가 아닙니다.

유지 관리 영역 내에서 AI의 미래를 살펴보면 기계 학습과 심지어 로봇 공학이 공공 공간의 미래에 영향을 미칠 수 있는 몇 가지 주요 솔루션이 있습니다.

AI는 다양한 방식으로 유지 관리에 영향을 미치지만 특히 CMMS의 맥락에서 AI가 어떻게 사용될지 살펴보는 것이 중요합니다. 글로벌 CMMS 소프트웨어 시장은 2028년까지 CAGR 8.81% , 최대 170만 달러로 성장할 것으로 예상됩니다.

AI의 영향은 해당 기간 내에 예측 가능한 5가지 기회에 집중될 것입니다.

1. 작업 관리 개선

이전 작업 관리를 기반으로 최고의 성능에 대한 추세를 살펴보면 AI가 과거 데이터를 처리하고 유사한 작업을 더 잘 처리하기 위한 제안을 제공할 수 있습니다.

예를 들어, 유지 관리 기술자 "A"가 동료 "B"보다 전구 교체 속도가 역사적으로 더 빠르다면 CMMS 는 이전 성공을 기반으로 작업을 자동 할당할 수 있습니다.

더 넓은 규모에서 AI를 사용하면 CMMS가 모든 고객에 대한 집계 데이터를 활용하고 최상의 다음 단계에 대한 통찰력을 사용자에게 제공할 수 있습니다. 유지 관리 팀이 배관 문제를 처리하기 위해 2일 이상 기다리면 잠재적 손상 비용이 25% 증가합니다.

이와 대조적으로 배관 문제를 2시간 이내에 해결하는 유지 관리 팀은 일반적으로 피해로 인해 발생하는 비용이 훨씬 적습니다.

2. 더 나은 재고 관리

AI는 특정 인벤토리 항목의 사용 추세를 파악하는 데 도움이 될 수 있습니다.

예를 들어 시설에서는 매년 9월에 15개의 필터를 사용하고 그 이후로는 분기마다 1개의 필터만 사용할 수 있습니다. AI는 과거 데이터가 향후 사용량을 예측할 수 있는 기회를 제공할 때 품목을 자동 주문하는 데 도움을 줄 수 있습니다.

3. 센서를 활용하여 물리적 환경에 대한 지능 획득

AI가 모든 유지 관리 프로세스에 도움을 주는 가장 큰 장애물은 물리적 환경에 대한 실시간 데이터가 거의 없다는 것입니다.

앞서 언급했듯이 무선 센서는 실시간 데이터를 제공하고 유지 관리 팀에 향후 문제를 처리하는 최선의 방법을 알려줍니다. 예를 들어 AI는 온도 센서와 지역 일기 예보의 도움을 받아 추운 공간의 배관이 얼지 여부를 예측할 수 있습니다.

장비의 예측 센서는 점도, 에너지 소비, 진동 및 온도를 모니터링하여 AI가 장비가 언제 고장날지 판단할 수 있도록 합니다. 진동이 기본 진동과 동일하지 않으면 벨트가 찢어질 수 있습니다.

센서는 CMMS를 물리적 환경에 연결하는 데 도움이 되며 AI를 통해 사용자는 센서가 가장 큰 영향을 미칠 수 있는 부분을 더 잘 이해할 수 있습니다.

4. 수리 및 문제 해결 도움말

AI는 일상 작업을 스캔하여 유지 관리 팀이 특정 항목의 문제 해결을 시작할 수 있는 가장 좋은 영역을 제안하는 데 사용될 수 있습니다. 스캔한 웹 콘텐츠와 다른 고객의 과거 집계 데이터를 기반으로 문제 해결에 도움이 되는 방법을 제안할 수 있습니다.

문제 해결 방법에 대한 타겟 Google 검색처럼 작동하는 AI는 유지 관리 팀이 응답 시간을 개선하고 장비 가동 중지 시간을 줄이며 비용을 낮추는 데 도움이 됩니다.

5. 자산 교체 인텔리전스

AI는 장치에 수행된 수리 유형을 기반으로 품목을 교체해야 하는지 또는 여전히 고칠 수 있는지 평가하는 데 도움을 줄 수 있습니다. 과거에는 수리 비용이 높았더라도 품목의 수명이 길어지고 아직은 교체가 필요하지 않을 수도 있습니다.

이 기술을 개인 쇼핑객처럼 사용하여 평균 교체 비용을 확인하고 유지 관리 팀이 새 품목에 대한 최적의 가격을 위해 공급업체 및 공급업체와 협상할 수 있습니다.

새 부품이나 장비의 기대 수명은 구매 가격과 관련하여 고려될 수 있습니다. 예를 들어, 특정 냉장고의 수명이 일반적으로 다른 브랜드보다 10년 더 길다면, 추가 10년을 고려하면 20% 더 높은 비용으로 인해 상당한 비용 절감 효과를 얻을 수 있습니다.

예측 유지보수 AI를 통한 미래 보장형 시설

AI 기반 솔루션은 교육 기관, 의료 센터, 상업 시설 등 다양한 부문에서 시설 관리에 혁명을 일으키고 있습니다.

이러한 솔루션이 더욱 지능화되고 발전함에 따라 더욱 안전하고 안정적이며 비용 효율적인 시설을 만드는 데 사용될 수 있습니다. 고급 기술과 데이터 분석을 활용하면 이러한 각 부문에 긍정적인 영향을 미칠 수 있습니다.

교육

교육 공간에서는 AI 기반 감시 시스템이 캠퍼스를 실시간으로 모니터링하여 잠재적인 보안 위협과 무단 액세스를 감지할 수 있습니다. 얼굴 인식 기술은 감시 목록에 있는 개인을 식별하거나 직원에게 비정상적인 활동을 경고함으로써 캠퍼스 보안을 강화할 수 있습니다.

AI는 HVAC 시스템, 전기 장비 등 학교 기반 시설의 상태를 모니터링하여 심각한 오류가 발생하기 전에 유지 관리 필요성을 예측할 수 있습니다. 이러한 적극적인 접근 방식은 학생과 교직원에게 안전하고 편안한 학습 환경을 보장합니다.

AI는 센서의 데이터와 과거 패턴을 분석하여 조명, 난방, 냉방을 조절하여 에너지 소비를 줄이고 운영 비용을 낮출 수 있습니다.

보건 의료

의료 센터에서 AI 기반 솔루션은 잠재적인 장비 문제나 고장을 식별하고 이러한 중요한 자산을 수리하거나 교체할 시기가 되면 팀에 경고함으로써 환자 안전을 향상시킬 수 있습니다. 이 기술은 의료 장비 성능을 실시간으로 모니터링하고 이상 징후를 감지할 수도 있습니다.

장비 고장을 예측함으로써 의료 센터는 사전에 유지 관리 일정을 계획하고 가동 중지 시간을 최소화하며 필수 의료 기기의 가용성을 보장할 수 있습니다.

상업공간

AI는 점유 수준을 모니터링하여 상업 공간 활용을 최적화할 수 있습니다. 이 데이터는 시설 관리자가 작업 공간 레이아웃을 최적화하고, 에너지 효율성을 개선하고, 안전 규정을 준수하고, 점유 패턴에 따라 조명, 온도 및 환기에 대한 비용 통제를 유지하는 데 도움이 됩니다.

환대

호텔 부문에서 AI는 고객 경험을 개인화하고 예약 프로세스를 자동화하며 서비스를 개선할 수 있습니다. AI 기반 방문자 관리 시스템은 체크인을 간소화하고 보안을 강화하며 상업 시설 내 다양한 ​​구역에 대한 방문자 접근을 관리할 수 있습니다.

기타 부문

AI 기반 솔루션은 제조, 운송, 숙박 등 다양한 분야로 확장됩니다.

AI는 생산 프로세스를 최적화하고 기계 고장을 예측하며 제조 과정에서 제품 품질을 보장할 수 있습니다. 교통 분야에서는 스마트 교통 관리, 자율주행차, 물류 최적화에 AI를 활용할 수 있습니다.

예측 유지보수 AI의 미래

AI 기반 예측 유지 관리를 통해 달성한 비용 절감 및 안전 개선은 다양한 산업의 판도를 바꾸며 보다 지속 가능하고 수익성 있는 미래를 위한 길을 열어줍니다.

기술 및 데이터 분석의 발전이 지속적으로 환경을 형성함에 따라 시설에 대한 AI 예측 유지 관리의 미래는 엄청난 잠재력을 가지고 있습니다. 예상할 수 있는 몇 가지 주요 추세와 가능성에는 고급 기계 학습 알고리즘이 포함됩니다.

앞으로 우리는 점점 더 방대한 양의 복잡한 데이터를 처리할 수 있는 더욱 정교한 알고리즘의 개발을 목격하게 될 것입니다. 이러한 알고리즘은 패턴과 추세를 더 잘 인식하여 예측 기능을 향상시킵니다. AI 시스템은 예측 정확도를 높이기 위해 다양한 소스로부터 지속적으로 학습하면서 적응력이 더욱 향상될 것입니다.

AI 시스템은 잠재적인 장비 고장을 예측할 뿐만 아니라 자동화된 유지 관리 권장 사항도 제공합니다.

이러한 권장 사항에는 유지 관리 작업, 필요한 예비 부품 및 최적의 일정에 대한 정확한 지침이 포함됩니다. 유지 관리 팀은 보다 효율적인 작업 흐름과 더 나은 계획을 통해 이점을 누릴 수 있습니다.

로봇공학과 AI가 발전하면서 자율 유지보수 로봇이 현실화될 수도 있습니다. 이러한 로봇은 일상적인 검사 및 유지 관리 작업을 수행하여 위험하거나 접근하기 어려운 지역에서 사람이 개입할 필요성을 줄여줍니다.

이를 통해 안전성이 향상되고, 시간이 절약되며, 기술자가 더 복잡한 작업에 집중할 수 있게 됩니다.

오늘날 물리적 시설을 갖춘 모든 조직이 구현할 수 있는 유지 관리 기술 측면에서 CMMS는 유지 관리 데이터 및 프로세스의 중앙 허브 역할을 하여 조직이 AI 기반 유지 관리 전략을 효과적으로 채택하고 구현할 수 있도록 지원합니다.

CMMS는 실시간 데이터, 추세 분석, 자동 경고 및 작업 생성을 활용하여 유지 관리 팀이 장비 문제를 사전에 해결하고 신뢰성을 향상하며 유지 관리 작업을 최적화하여 효율성과 비용 효율성을 높일 수 있도록 지원합니다.

예측 유지 관리와 상태 기반 유지 관리의 차이점, 이점 및 사용 사례에 대해 자세히 알아보세요.