생산
예지 보전
Predictive Maintenance
예지 보전(Predictive Maintenance)이란 설비의 진동·온도·전류 등 실시간 상태 데이터를 분석해 고장이 발생하기 전에 이상 징후를 감지하고 필요한 시점에만 정비를 수행하는 방식입니다.
설비 보전 방식은 사후 보전(고장 후 수리)·예방 보전(PM, 정기 주기 교체)·예지 보전(상태 기반 정비) 세 단계로 발전해 왔습니다. 예지 보전은 센서 데이터·AI 분석을 통해 불필요한 부품 교체 비용과 갑작스러운 라인 중단을 동시에 줄이는 것이 목표입니다.
예지 보전을 구현하려면 MES·IIoT로 설비 상태 데이터를 지속적으로 수집하고 이상 패턴을 학습한 AI 모델이 정비 필요 시점을 예측해야 합니다. 중소 제조업체에서는 센서 데이터 없이도 MES에 축적된 비가동 이력·MTBF 추이·이상 알림 빈도를 분석해 간접적으로 예지 보전 효과를 얻는 방법이 현실적입니다.
AI 업무봇으로 '최근 3개월 A설비 비가동 원인별 추이 보여줘', 'MTBF가 짧아지는 설비 목록 알려줘'처럼 조회해 정비 담당자가 예지 보전 판단의 기초 데이터를 즉시 얻을 수 있습니다.
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