늘어나는 발전 장비 수, 방문 점검의 한계에 직면하셨다면?

내용

소개

별다른 계획 없이 비효율적인 설비 투자를 하던 시대는 지났습니다. 기업들은 유지보수 담당자를 통해 터빈, 압축기 등의 주요 설비와 펌프 및 모터와 같은 보조 설비를 보다 오랜 기간 동안 효율적으로 운영하기 위해 노력합니다. 그러나 이러한 운영 효율성 문제는 빙산의 일각일 뿐입니다. 유지보수 담당자는 장비 수리 비용, 교체 비용, 작업자의 안전, 설비 노후화 등 여러 가지 운영상의 문제를 일상적으로 접하기 마련입니다. 이들은 다양한 유지보수 기술을 활용하지만, 고급 첨단 기술은 높은 초기 비용 때문에 가장 중요한 설비에만 도입되는 경우가 많습니다.

유지보수 담당자가 가장 보편적으로 활용하는 것은 예방 차원에서 수행하는 정기 유지보수 프로그램입니다. 사실 이것은 누구나 일상에서 실천하고 있는 습관이기도 합니다. 매일 양치질을 하는 것부터 3개월마다 자동차의 엔진오일을 교체하는 것까지, 많은 사람들이 정기적인 유지보수 프로그램에 따라 사용하는 물건들을 적절한 상태로 유지합니다. 따라서 설비의 유지보수에도 이런 관행이 적용되는 것은 당연합니다. 유지보수 담당자의 입장에서 정기적인 관리 프로그램은 가동 시간을 향상시키고 값비싼 설비 수리 비용을 절약할 수 있는 가장 손쉬운 방법입니다.

그러나 실제 상황에서 정기적 유지보수 전략은 장비를 원활하게 운영하는데 가장 비효율적인 방법 중 하나입니다.

예방을 위한 유지보수 전략을 사용하다 보면 문제가 발생할 때마다 설비 장애의 영향을 최소화하기 위해 많은 시간이 소요됩니다. 또한 효율성과 예산을 자세히 검토하다 보면 더욱 적극적인 관리 방식에 힘을 쏟을 리소스나 시간이 부족하다고 느끼게 되는 경우가 많습니다. 이제는 기존의 유지보수 방식을 다시 한 번 되돌아볼 때입니다. 보다 전반적인 유지보수 전략을 고안하고 그에 맞게 유지보수 기술도 조정해야 합니다.

실제 상황에서 정기적 유지보수 전략은 주요 설비와 보조 장비를 원활하게 운영하는데 가장 비효율적인 방법 중 하나입니다. 이러한 유형의 유지보수 프로그램은 사실 설비에 장애가 발생할 때까지 조치를 취하지 않는 전략보다 더 많은 비용이 소요됩니다. 아무 문제 없이 작동하고 있는 장비를 수리하기 위해 낭비되는 그 모든 시간과 노력, 비용을 생각해 보십시오. 물론 그 반대도 마찬가지입니다. 작은 문제가 발생하면 더 큰 문제로 악화되기 전에 수리해야 합니다. 베어링의 작은 문제가 초기에 발견되면 신속하게 수리가 가능하지만, 그대로 방치되면 나중에 훨씬 큰 문제가 되기 마련입니다. 다행히도 불필요한 점검 작업을 하지 않고도 문제가 악화되기 전에 작은 장애를 감지하여 수리할 수 있는 좋은 방법이 있습니다.

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상당히 복잡한 문제

이는 생각하는 것보다 복잡한 문제입니다. 단순히 발전 장비뿐만 아니라 중요한 설비를 사용하는 거의 모든 어플리케이션과 관련되어 있습니다. 미 전력연구원(ERPI)은 여러 가지 유지보수 기술에 매년 소요되는 비용을 계산하여 마력(HP) 당 달러 기준으로 비교하는 연구를 실시했습니다. 이 연구를 통해 정기적 유지보수 전략은 HP 당 24 달러로 가장 많은 비용이 소요된다는 사실이 밝혀졌습니다. 장애가 발생한 후에 조치를 취하는 유지보수 전략에 필요한 비용은 HP 당 17 달러로 두 번째였으나, 이 전략은 안전 문제가 발생할 수 있다는 위험이 있습니다. 발전에 사용되는 펌프나 모터를 예로 들어봅시다. EPRI의 연구에 따르면 1,000 HP 펌프를 정기적으로 사전 점검하는 경우 1년에 24,000 달러가 소요되는 반면, 장애가 발생한 후에 점검을 수행하면 1년에 17,000 달러가 소요됩니다. 적은 금액처럼 보일지 모르지만 여기에 기업 전체의 자산 수를 곱하면(1,500) 비용은 기하급수적으로 증가하므로 정기적 유지보수 플랜은 연간 3600만 달러, 사후 처리 전략은 연간 2500만 달러의 비용이 소요됩니다. 이런 엄청난 비용을 감안하면 왜 설비 유지보수가 그토록 중요한 문제인지 쉽게 이해할 수 있습니다. 포브스 지에 따르면 "장애 예방을 위한 정기적 유지보수 작업에 소요되는 비용의 1/3은 낭비"라고 합니다. 대형 설비의 유지보수 비용을 살펴보면 왜 설비 관리 비용이 중요한 문제인지 이해할 수 있게 되지만, 이는 잘못된 설비 관리와 관련된 여러 가지 문제 중 하나일 뿐입니다.

미국 내 발전 시설의 50% 이상은 30년이 넘는 오래된 시설입니다.

잘못된 설비 관리로 인해 낭비되는 실제 비용을 파악하려면 이 문제를 보다 면밀하게 검토해야 합니다. 펌프를 관리하기 위해서는 연간 24,000 달러의 정비 비용 외에도 여러 가지 비용이 필요하며, 터빈의 자본 비용은 1000만 달러 이상에 달하기도 합니다. 또한 예상에 없던 장비 구매나 관련 운영 비용 등 숨겨진 지출도 만만치 않습니다. 예를 들어 CEB (Corporate Executive Board)의 연구에 따르면, 계획에 없었던 17달러짜리 팬을 구입하는 경우 운영 및 물류 비용을 모두 고려하면 총 117 달러의 비용이 든다고 합니다. 그러나 이러한 비용은 정전, 상당한 벌금과 부정적인 대중 인식 등 발전소가 운영을 정지했을 때 발생하는 실질적인 손실과 비교하면 그다지 큰 것이 아닙니다. 따라서 운행 중단을 방지하는 것이 무엇보다 중요합니다. Electric Power Monthly에 소개된 보고서를 살펴보면 미국 내 발전 시설의 50% 이상은 30년이 넘는 오래된 시설임을 알 수 있습니다. 이렇게 시설이 노후화되면 설비에 장애가 발생할 위험이 높아지며, 설비의 종류에 따라 정전이 일어나거나 전기 공급이 불안정해질 가능성도 있습니다. 오래된 발전소의 비율이 75%에 달하는 서부 유럽의 상황은 더욱 심각합니다. 따라서 가동 중단 시간을 줄이고 벌금을 방지하기 위해 설비의 안정성을 확보할 수 있는 보다 효율적인 방법을 고안해야 합니다.

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보다 효율적인 전략은?


앞에서 언급한 ERPI 연구를 실시한 연구원들은 훨씬 더 효율적인 전략을 찾아냈습니다. HP 당 9 달러가 소요되는 예측 유지보수 전략은 가장 비용 효율성이 높으면서도 대대적인 장애로 인한 2차적 손상의 위험을 방지해준다는 사실을 발견한 것입니다. 운영 및 유지보수 담당자들이 예측 유지보수 전략을 사용하면 설비에 언제 장애가 발생할지 예측하여 충분한 시간을 갖고 문제 해결 준비를 할 수 있기 때문에 가동 중단 시간을 최소로 줄일 수 있습니다. 표면적으로 생각하면 이것은 단점이 없는 이상적인 전략처럼 보입니다. 회사의 입장에서는 유지보수 비용을 절약하고 운행 시간을 늘릴 수 있기 때문입니다.

HP 당 9 달러가 소요되는 예측 유지보수 전략은 가장 비용 효율성이 높으면서도 대대적인 장애로 인한 2차적 손상의 위험을 방지해줍니다.

그러나 기업에서 이러한 장점을 갖춘 예측 유지보수 전략을 채택하는 데에는 몇 가지 장애 요소가 있습니다. 여기서 말하는 장애 요소는 예측 유지보수 전략 그 자체보다는 이 전략을 도입하기 위해 사용되는 기존의 방법과 관련되어 있습니다. 기존의 방법으로는 (1) 현장 조사부터 설치, 원격 모니터링에 이르기까지 모든 것을 다루는 포괄적인 자동화 솔루션 및 (2) 기술자와 전문가가 각 시설을 정기적으로 방문하여 측정치를 수집한 후 분석을 수행하는 수작업 루트 기반 솔루션의 두 가지를 꼽을 수 있습니다.

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기존의 접근 방식

이러한 두 가지 방식을 둘러싼 문제를 이해하기 위해 설비의 상태를 우리 몸의 건강에 비유해보도록 합시다. 많은 사람들이 전반적인 신체 상태를 점검하고 향후의 건강 문제를 예측하기 위해 매년마다 건강 검진을 받습니다. 병원에 가서 한 시간이나 대기실에서 기다린 끝에 의사를 만났지만, 정작 의사는 환자의 체온만을 측정한다고 가정해 봅시다. 철저한 확인을 위해 신체의 여러 부위에서 체온을 측정한 후 건강에 별 문제가 없다는 진단을 내려줍니다. 그 외에는 다른 아무런 대화 없이 검사비를 내고 집으로 돌아옵니다. 누가 보아도 이러한 건강 진단은 제대로 된 것이 아님을 알 수 있습니다. 그러나 현재 많은 기업이 설비의 상태를 점검하는 방식은 이것과 다를 바 없습니다. 가속도계만을 연결하여 진동을 모니터링 하는 것만으로 장비의 상태를 점검하는 것은 의사가 체온만을 측정하여 환자의 전반적인 건강 상태를 확인하는 것과 비슷합니다. 물론 체온은 건강을 나타내는 지표이지만, 체온만이 건강 상태를 알려주는 것은 아닙니다. 수동 루트 기반이든 자동화 솔루션이든 관계없이 기존 방식의 문제는 한정된 진단 툴만을 사용한다는 것입니다. 이 두 가지 방법은 다양한 센서를 사용하여 측정 및 분석을 수행하는 기술자의 전문 지식이 부족하거나 측정 플랫폼의 유연성이 부족하여 첨단 센서 또는 맞춤형 센서를 통합할 수 없다는 단점을 가지고 있습니다.

최종적인 목표는 건강 상태를 전반적으로 확인하는 것입니다.

건강 진단의 비유로 다시 돌아가 봅시다. 진짜 건강 상태가 어떤지 철저하게 점검해보기로 결심합니다. 그리고는 다른 의사에게 찾아가서 혈압과 콜레스테롤 수치를 측정합니다. 비싼 병원비를 지불하고도 해당 의사에게서 받을 수 있는 것은 혈압과 콜레스테롤이라는 제한적인 측정치를 기반으로 한 진단뿐입니다. 기존의 장비 상태 진단 방식도 이와 그다지 다를 것이 없습니다. 유지보수 담당자가 아무리 장비를 철저하게 진단하고자 해도 결국에는 부분적인 점검에 그치고 맙니다. 그 이유는 서로 호환되지 않는 모니터링 장비를 동원하여 측정 작업을 수행하기 때문입니다. 결국 이것은 여러 전문의에게 개별적으로 진단을 받는 것과 비슷합니다. 비용은 많이 들면서도 전체 자산에 적용되도록 모니터링 솔루션을 확장하기가 어렵습니다. 초기에 시스템을 설치하고, 다른 시스템을 추가하고, 모든 시스템을 통합하는데 많은 비용이 필요하기 때문입니다.

반대의 경우를 생각해 봅시다. 수동으로 진행하는 측정 작업은 이론상으로 비용이 적게 들지 모르지만 실제로는 대규모 자산에 적용하기 어렵습니다. 측정 수치를 분석하기 위해서는 전문 기술 지식이 필요하므로 무조건 많은 인력을 배치할 수도 없습니다. 인력 수급 문제가 없다 하더라도 이 방법에서는 규모의 경제를 이용할 수 없습니다. 자산이 5배로 불어나면 관련 비용도 5배로 증가할뿐더러 물류 비용은 그 이상으로 늘어날 수 있습니다. 인력 수급 문제가 없다 하더라도 이 방법에서는 규모의 경제를 이용할 수 없습니다. 30명의 인력이 매달 6만 번 방문을 통해 2000개의 설비를 점검하는 경우, 설비 수가 10000개로 늘어나면 150명의 인력이 매달 30만 번씩 현장을 방문해야 합니다. 왜냐하면 인력은 확장할 수 없기 때문입니다. 또한 새로운 센서가 도입되면 별도의 측정 기술과 전문 지식이 필요하게 됩니다. 이러한 형태의 작업은 본질적으로 매우 비효율적입니다. 전문가들이 80%의 시간을 수동 데이터 수집에 허비하므로, 실제 데이터를 분석하고 향후의 장애를 방지하기 위해 근본적인 문제를 발견할 수 있는 시간은 20%에 불과합니다. 또한 다양한 인력이 수작업으로 수집하다 보면 데이터의 일관성이 저하될 가능성도 높습니다.

보다 효율적인 모니터링을 위한 방법이 필요합니다.

건강 진단을 받는 최종적인 목표는 자신의 건강 상태를 전반적으로 확인하는 것입니다. 여러 의사를 방문하여 제각각 진단 결과를 받게 된다면 답답한 생각이 들 수 밖에 없습니다. 각 의사는 서로 다른 툴을 사용하여 진단을 실시하며 모든 건강 데이터를 통합할 수 있는 능력이 없습니다. 그 결과 여러 명의 의사를 한 자리에 모아서 자신들의 진찰 결과를 공유하고 정확한 진단을 내리지 않는 이상 건강 상태를 전반적으로 파악할 수 없습니다. 여러 의사로부터 받은 진단 결과를 다 합해보아도 정확한 상태를 파악하기 어려우며 상당한 시간과 비용을 낭비하게 됩니다. 이는 의사들이 정확한 건강 상태를 알려주기 싫어서가 아니라 각자의 전문 분야가 따로 있으며 제한된 툴을 사용하여 환자에게 데이터를 전달하기 때문입니다. 개별적인 모니터링 시스템 (및 수동으로 입력한 데이터)을 사용하면 이런 결과가 나오기 쉽습니다. 시스템이 서로 데이터를 공유하지 않을뿐더러 원 데이터에 접근할 수가 없으므로 자체적인 분석도 수행할 수 없습니다.

지금까지 살펴본 바를 정리해보면, 기존 접근 방식의 문제는 크게 4가지로 요약할 수 있습니다:

  • 유연성 – 다양한 센서를 통합
  • 확장성 – 전체 자산을 진단할 수 있도록 재정 및 물류적 측면에서 확장이 가능
  • 접근성 – 기업 전반에 걸쳐 수집한 원 데이터를 손쉽게 통합 및 분석 가능
  • 비용 – 종합 솔루션을 도입하기 위한 설비 투자

따라서 보다 효율적인 모니터링을 위한 방법이 필요합니다. 설비의 전반적인 상태를 제공하며, 더욱 많은 자산에 적용할 수 있도록 비용 효율성이 높으며, 설비 모니터링을 위한 새로운 센서와 기술을 도입할 수 있도록 유연해야 합니다.

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향후 새로운 접근 방식

다행히도 플랫폼을 기반으로 하여 모니터링 및 유지보수 작업의 효율성을 증가시킬 수 있는 새로운 방식이 있습니다. 새로운 플랫폼 기반 방식은 기존 유지보수 관행의 문제점을 해결하기 위해 다음을 제공해야 합니다:

  • 새로운 타입의 알고리즘 지원, 다양한 I/O 및 첨단 센서 지원, 수많은 시스템 통합 등 끊임없이 변화하는 요구사항에 따라 확장 가능한 유연한 솔루션
  • 원 측정값에 접근하여 혁신적인 분석 기술을 적용하고 유지보수 프로그램의 요구사항을 충족시킬 수 있도록 솔루션을 확장할 수 있는 개방성
  • 기존의 CMMS 및 ERP 시스템을 통합하고 사용하고 있는 데이터베이스 히스토리언과 프로세서 관리 기업 소프트웨어를 활용할 수 있도록 외부 하드웨어 및 소프트웨어와의 호환성
  • 견고한 본체와 다양한 알고리즘 제공
  • 온라인 상태 모니터링 솔루션을 확장하여 교체되는 장비를 대부분 다룰 수 있도록 경제적인 가격의 모니터링 하드웨어 및 소프트웨어 솔루션
  • 직접 또는 제휴사 네트워크를 통해 자산부터 IT 인프라에 이르기까지 종합적인 솔루션의 운영을 도와주는 서비스

 

플랫폼을 기반으로 하여 모니터링 및 유지보수 작업의 효율성을 증가시킬 수 있는 새로운 방식이 있습니다.

NI InsightCM™ Enterprise는 지금까지 설명한 문제점을 해결해주는 솔루션입니다. 이 온라인 상태 모니터링 하드웨어 및 소프트웨어는 각 기업이 설비의 상태를 확인함으로써 운영 및 유지보수 프로그램을 보다 잘 이해하고 효율성을 향상시킬 수 있도록 해주며, 즉시 통합이 가능합니다. 측정값을 수집 및 분석하고, 알람을 생성하며, 데이터와 결과를 시각화 및 관리할 수 있도록 도와주고, 수많은 모니터링 시스템을 간단하게 원격으로 관리할 수 있도록 해주는 포괄적인 솔루션입니다. NI InsightCM Enterprise가 제공하는 기능은 다음과 같습니다:

  • 내장된 분석 및 알람, 웨이브폼 데이터의 원격 시각화 기능
  • 서버 당 수백 개의 데이터 수집 장비를 지원할 수 있는 확장성
  • 통합된 하드웨어 옵션을 사용하여 진동 및 프로세스 측정을 지원하는 기능
  • 모니터링 시스템 및 사용자를 원격으로 관리
  • 사용자 및 장비 인증을 포함한 IT 보안 기능

새로운 솔루션으로 유지보수 작업의 능률을 높이고 장비를 보다 효과적으로 관리하십시오

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