사물인터넷 시대의 스마트한 유지 보수 시스템

오늘날 다양한 분야에서 자동화, 전자화, 무인화가 진행됨에 따라 시스템의 복잡도와 불확실성은 나날이 커지고 있으며, 그 결과 시스템 오류로 인한 사고가 지속적으로 증가하고 있습니다. 

기업의 고가의 산업용 자산들(기계설비, 산업용 판매 제품 등)도 예외는 아니어서 정밀하고 안전한 운영기술을 바탕으로 한 안정적인 산업용 자산의 운영은 기업의 핵심 경쟁력 중 하나로 인식되고 있습니다(신종호 외 2인, 2014).

장치 산업과 같이 고가의 설비에 의존하는 산업에 있어서는 산업용 자산의 관리 상태에 따라 제품의 품질, 생산성이 크게 좌우됩니다. 예를 들어, 우리나라 제조업의 설비자산 규모는 약 600조 원에 달한다고 조사되고 있으며, 고장으로 인한 손실은 약 100조 원에 이른다고 합니다(김기덕 2006). 

미국 산업계의 경우 플랜트 장비 및 기자재의 유지 보수를 위해서 사용하는 연간 비용이 2,000억 달러를 넘는다고 하며, 이 중에서 부적절한 유지 보수로 인한 손실비용이 연간 600억 달러에 이를 것으로 추정하고 있습니다.

 사물인터넷과 CBM

근래 들어 사물인터넷 기술의 등장 및 스마트센서의 대중화, 무선통신 네트워크의 발전 등 언제 어디서나 사물들이 상호 연결되어 정보를 주고받을 수 있는 기반이 마련되고 있는데요. 첨단 기술들의 등장이 우리의 일상생활뿐만 아니라 기업의 제조환경도 바꾸고 있습니다. 

이미 독일을 비롯한 미국, 일본 등 많은 선진국들이 사물인터넷 기술과 정보통신기술을 활용하여 기존의 제조환경을 일대 혁신하는 것을 정부 및 산학연 주도로 펼치고 있습니다. 

독일은 이를 3차 산업혁명을 넘어서는 4차 산업혁명(Industry 4.0)이라 칭하고 있습니다. Industry 4.0하에서의 생산 시스템은 사이버 물리 시스템(CPS: Cyber-Physical System)과 사물인터넷(IoT: Internet of Things) 기술을 통해 생산기기와 생산품 간의 정보교환이 가능한 자동화 생산체계를 의미합니다(이수학, 윤병동 2015).

Industry 4.0에선 스마트 공장의 모든 생산 설비가 사물인터넷에 연결되고 서로서로 필요한 정보를 주고 받으며, 다양한 주문에 따라 능동적으로 대응하여 작업 방식을 변화해가며 움직일 수 있습니다. 또한, 주변 상황에 사물(제조물, 기계 설비 등) 스스로 발 빠르게 대처하여 항상 최적의 제품을 만들어 낼 수 있는 환경을 갖추게 된다고 합니다.

하지만 이러한 환경을 지속적으로 유지하기 위해서는 무엇보다도 스마트 공장의 생산 설비들의 고 신뢰성이 필요합니다. 그리고 생산 시스템의 불확실성을 통제하여 갑작스러운 이상 상황 및 사고에 효율적으로 대응할 수 있는 체계를 갖추는 것이 중요합니다. 이의 일환으로 적절한 유지 보수 전략과 시스템을 확보하는 것이 필요합니다.

이런 관점에서 많은 기업들이 사물인터넷 기술, 센서 기술 및 ICT 기술들을 활용하여 기존의 산업용 자산의 관리 및 유지 보수의 개선을 이루어내는데 많은 노력들을 보이고 있습니다.

특히, 유지 보수 정책 관점에서는 스마트 공장의 생산설비의 상태를 분석하고 고장 시점을 미리 예지하여 적절한 시점에 유지 보수를 함으로써 손실을 최소화할 수 있는 상태 기반 보전 방법, 즉 CBM(Condition Based Maintenance) 또는 고장 예지 및 건전성 관리 기술(PHM: Prognostics and Health Management)은 유지 보수의 고도화 기술이라는 점에서 새롭게 재조명을 받고 있습니다.

 

 

CBM은 유지보수 대상 시스템의 열화 상태에 따라 고장 발생 시점을 사전에 예측하여 선행 보전활동을 수행함으로써 사후 보전비용을 최소화할 수 있도록 하는 최신 보전 방식인데요. 온라인 혹은 정기적으로 산업용 자산의 상태를 점검아하 그 결과를 미리 예측해 보전의 필요와 시기를 결정하는 방안입니다. CBM은 정기 보전이 가지고 있던 과잉 보전, 부정확한 고장 분석 등의 문제를 개선하고, 보전 활동의 신뢰성을 높이며, 경제성을 크게 개선할 수 있습니다.

CBM은 이미 오래전부터 안전과 직결되는 주요 산업용 자산에 대해서 적용 되어왔으나, 근래 들어 사물인터넷 및 ICT의 급속한 발전으로 인해 CBM의 적용 범위가 점점 확대되고 있는 추세입니다. 예를 들어, 최근에 건설 중이거나 운전 중인 국내외 플랜트에서는 주요 기기 및 설비의 수명 및 가동률 향상을 위해 효율적인 예측 정비 및 관리기법이 도입되고 있습니다.

즉, 실시간 가동 상태에 따른 정밀 진단을 수행함으로써 운전원에게 최적의 운전 상태를 제시할 수 있으며, 운전 중인 설비자산에 대한 결함 분석과 수명 예측을 통해 미리 결함을 제거하고 최적의 유지 보수 조건을 결정함으로써 신뢰성 있는 운전과 함께 설비 수명의 연장, 가동률 향상 및 양질의 전력 생산을 도모하기 위해 체계적이고 효율적인 관리를 수행합니다.

l 사물인터넷 시대의 유지 보수 (출처: Ralph Rio, 2015, 재구성)

 사물인터넷 시대의 유지 보수 시스템: 키워드

사물인터넷 시대에 제조공장은 공장 안의 모든 사물들의 동작, 환경, 성능에 관한 데이터들을 수집할 수 있고, 이를 바탕으로 적절한 유지 보수 전략을 세울 수 있습니다. 수집되는 정보를 통해 미래를 예측할 수 있는 예측력을 키울 수 있으면 그것이 미치는 파급효과는 어마어마할 것입니다.

프랭크 컨(Frank Kern) IBM 부회장은 사물인터넷 시대의 기업이 나아가야 할 방향으로 ‘이제 정보를 감지와 대응(Sense and Respond)이 아니라 예측과 행동(Predict and Act) 차원에서 활용해야 한다’라고 강조했습니다. 이러한 미래 기업이 지녀야 할 방향성에서 알 수 있듯이 사물인터넷 시대의 제조기업이 갖춰야 할 유지 보수 시스템의 핵심 기술은 사물 스스로 예측과 행동을 통한 선제적인 대응력을 키우는 것입니다.

이를 위해 유지 보수 관련 연구들(Jay lee 외 4인 2014)에서는 ‘자가 복구 시스템 (Resilient System)’ 또는 ‘엔지니어링 면역 체계(Engineering Immune System)’이라는 키워드를 언급했습니다.

자가 복구 혹은 엔지니어링 면역 체계는 미래 유지 보수 시스템의 핵심 개념으로 사람의 개입을 최소화하면서 Zero Downtime을 구현하는 것을 목표로 하고 있습니다. 자가 복구 시스템은 일반적인 정적인 상황에서의 시스템의 견고성만을 따지는 현재의 시스템과는 달리 동적으로 변화하는 시스템의 여러 다양한 상황을 관리하고, 이상 상황들을 감지하여, 궁극적으로는 시스템을 항시 안정상태로 되돌릴 수 있는 기능을 가지고 있어야 합니다.

예를 들어, 생산공정의 설비 자체가 이상 상황을 스스로 감지하고, 문제가 생겼을 때 즉시 자체적으로 Spare Part를 이용해 수리하여 시스템 중단으로 인한 큰 손실을 미연에 방지하고 일정한 시스템의 성능을 항상 유지할 수 있는 자체 유지 보수(Self-Maintenance) 기능을 갖추는 것이 중요합니다.

CBM의 여러 세부 기술 중, 기존의 모니터링 및 진단(Diagnosis) 기술뿐만 아니라, 시스템의 상태를 미리 예측하는 예지(Prognosis)와 관련한 기술이 빅데이터, 데이터 마이닝, 인공지능 등의 기술 발전과 더불어 주목을 받고 있습니다.

이렇듯 점점 다가오고 있는 사물인터넷 시대에 ‘자가 복구 시스템’ 혹은 ‘엔지니어링 면역체계’에 대한 개념은 스마트 공장 운영의 핵심 기술이 될 것입니다.

글 | 전홍배 교수 | 홍익대학교 산업공학과

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