계획되지 않은 가동 중지 시간은 현대 제조 및 물류의 효율성의 적이다. 로봇 시스템에 예기치 않게 고장이 발생하면 전체 생산 라인이 중단되고 배송이 지연되며 비용이 많이 드는 수리 비용이 발생할 수 있다.

 

공장과 창고가 로봇에 대한 의존도가 높아짐에 따라 로봇의 지속적인 작동을 보장하는 것이 중요하며, 이것이 바로 예측 유지 관리가 필요한 이유다.

 

인공지능 으로 구동되는 예측유지관리 는 실시간 센서 데이터를 사용하여 오류가 발생하기 전에 예측한다. 이는 기존 유지 관리 전략에서 강력한 발전이며 산업 전반의 기업이 로봇 시스템을 원활하게 운영할 수 있도록 돕는다.

 

예측 유지 관리란 무엇인가?

 

예측 유지 관리는 장비 고장을 예측하기 위해 종종 AI 및 기계 학습으로 구동되는 데이터 분석을 사용하는 것을 의미한다.

 

고정된 일정을 따르는 예방적 유지보수와 달리 예측 유지보수는 동적이다. 실시간 데이터를 기반으로 장비의 실제 상태에 적응하여 고장 위험이 높은 경우에만 개입한다.

 

가동 시간과 정밀도가 가장 중요한 로봇 시스템에서는 예측 유지 관리가 보다 효율적인 접근 방식을 제공한다. 마모 또는 성능 드리프트의 초기 징후를 감지함으로써 운영자는 고장이 발생하기 전에 조치를 취할 수 있으므로 유지 관리 비용과 계획되지 않은 중단을 모두 줄일 수 있다.

 

AI가 예측 유지보수를 지원하는 방법

 

AI는 로봇이 생성한 방대한 양의 센서 데이터를 분석하여 예측 유지 관리에 생명을 불어넣는다. 여기에는 온도 판독값, 진동 패턴, 토크 수준, 전류 인승 등이 포함된다.

 

이러한 데이터 스트림은 AI 모델을 통해 처리될 때 로봇 구성 요소의 상태를 나타내는 패턴을 드러낸다.

 

머신 러닝 알고리즘은 정상 작동 조건과의 편차인 이상 징후를 식별하고 고장 가능성을 예측할 수 있다.

 

딥 러닝 모델, 특히 대규모 데이터 세트에 대해 훈련된 모델은 사람의 눈에는 보이지 않는 미묘한 변화도 감지할 수 있다. 이러한 통찰력을 통해 실시간 의사 결정을 내릴 수 있으므로 기업은 정말로 필요할 때만 유지 관리를 예약할 수 있다.

 

자체 모니터링 기계로서의 로봇

 

최신 로봇에는 관성 측정 장치(IMU), 모터 인코더, 열 센서, 전압 모니터 등 정교한 센서 네트워크가 내장되어 있다. 이 센서는 로봇의 내부 상태와 외부 환경을 지속적으로 추적한다.

 

엣지 또는 클라우드에서 AI를 사용하면 로봇이 자체 모니터링 시스템이 될 수 있다. 고장이 발생하기 훨씬 전에 비정상적인 조인트 저항, 과열 또는 과도한 모터 부하를 감지할 수 있다.

 

일부 고급 응용 분야에서는 로봇 팔이 성능이 정상 임계값 아래로 떨어질 때 스스로 멈추거나 경고를 보낼 수도 있다.

 

이러한 수준의 자율성은 인간의 개입을 최소화하고 로봇 시스템의 수명을 연장한다.

 

제조업체 및 운영자를 위한 이점

 

가치 제안은 분명하다. 예측 유지보수는 다음을 제공한다.

 

계획되지 않은 가동 중지 시간을 줄여 로봇의 생산성을 유지한다.

최적화된 유지보수 일정으로 인건비 및 운영 비용을 절감한다.

장비 수명 연장, 자본 투자 보호

치명적인 기계적 고장을 방지하여 안전성을 향상시킵니다.

경쟁이 치열한 시장에서는 중단을 최소화하는 것이 생산 목표를 달성하거나 마감일을 놓치는 것의 차이가 될 수 있다.

 

구현 과제

 

장점에도 불구하고 AI를 사용하여 예측 유지 관리를 배포하는 데는 다음과 같은 장애물이 있다.

 

데이터 준비: 과거 데이터가 부족하거나 일관성이 없을 수 있다.

시스템 통합: 레거시 로봇은 새로운 센서나 연결로 개조해야 할 수도 있다.

비용: 인프라 및 교육에 대한 초기 투자는 상당할 수 있다.

기술 격차: 산업 팀에는 로봇 공학과 데이터 과학 전문 지식이 모두 필요하다.

보안: 클라우드 기반 분석은 사이버 보안 및 데이터 개인 정보 보호 문제를 제기한다.

이러한 장벽을 극복하려면 신중한 계획과 단계적 구현 접근 방식이 필요하다.

 

예측 유지보수 시스템의 상위 10개 공급업체

 

현재 많은 기업에서 산업 및 로봇 시스템에 맞는 예측 유지 관리 솔루션을 제공한다. 다음은 10개의 주요 제공업체다.

 

1. 보쉬렉스로스

Bosch의 CytroConnect 플랫폼은 AI를 활용하여 유압 및 전기 기계 시스템을 모니터링한다. 특히 공장 환경에서 액추에이터, 모터 및 제어 시스템의 이상 징후를 예측하도록 설계되었다.

 

2. 지멘스

Siemens의 MindSphere 플랫폼은 AI 모델을 사용하여 클라우드 기반 상태 모니터링 및 예측 유지 관리를 가능하게 한다. 공장 시스템과 쉽게 통합되며 시뮬레이션 기반 진단을 위한 디지털 트윈을 지원한다.

 

3. GE 디지털 / 프레딕스

GE의 산업용 IoT 플랫폼인 Predix는 예측 분석을 사용하여 중장비 및 로봇 공학을 모니터링한다. 원래는 터빈에 중점을 두었지만 이제는 광범위한 기계에 대한 AI 기반 통찰력을 지원한다.

 

4. IBM 막시모(Maximo)

IBM의 Maximo Application Suite에는 자산 모니터링 및 예측 분석을 위한 AI 도구가 포함되어 있다. 산업 환경에서 오류를 예측하고 로봇 유지 관리 워크플로를 관리하는 데 널리 사용된다.

 

5. 슈나이더 일렉트릭(EcoStruxure)

EcoStruxure 플랫폼은 실시간 오류 감지 및 예측 경고를 위해 스마트 센서를 AI 기반 대시보드와 연결하여 로봇 및 자동화 시스템의 가동 시간을 최적화합니다.

 

6. Augury

Augury는 산업용 AI 솔루션 개발사다. 음향, 진동 및 온도 데이터를 사용한 기계 상태 진단을 전문으로 한다. AI 모델은 로봇 공학의 모터, 펌프 및 회전 요소를 모니터링하는 데 사용된다.

 

7. SparkCognition

SparkCognition의 SparkPredict는 기계 학습을 사용하여 로봇 시스템 및 산업 장비의 잠재적 오류에 대한 조기 경고를 제공하여 비용이 많이 드는 중단을 줄이는 데 도움이 된다.

 

8. PTC(ThingWorx)

ThingWorx는 예측 유지 관리를 위한 실시간 모니터링 및 디지털 트윈 기능을 지원한다. 스마트 팩토리에서 로봇 성능을 추적하고 부품 마모를 예측하는 데 사용된다.

 

9. Senseye(지멘스 사업)

Senseye는 대규모 산업 차량을 위한 확장 가능한 예측 유지 보수를 제공한다. AI를 사용하여 여러 현장에 걸쳐 통찰력을 제공하여 운영자가 로봇 공학의 계획되지 않은 가동 중지 시간을 줄이는 데 도움을 준다.

 

10. 히타치 반타라(Vantara)

Lumada 제품군의 일부인 Hitachi Vantara의 솔루션은 데이터 과학과 IoT를 결합하여 로봇 시스템을 모니터링하고 성능 저하의 초기 징후를 감지하여 전반적인 시스템 안정성을 향상시킨다.

 

실제 채택 및 예제

 

산업 환경 전반에 걸쳐 예측 유지 관리가 주목을 받고 있다. 자동차 제조업체는 이를 사용하여 로봇 용접 암을 모니터링하고 생산이 느려지기 전에 조인트 고장을 예측한다.

 

창고에서 AI는 자율 이동 로봇(AMR)의 센서 데이터를 분석하여 구동 시스템 문제를 감지한다.

 

일부 스타트업은 레거시 로봇에 센서 패키지와 AI 모니터링을 장착하는 개조 키트를 제공하여 대대적인 점검 없이 구형 시스템에 예측 유지 관리를 제공한다.

 

McKinsey & Company에 따르면 예측 유지 보수는 유지 보수 비용을 최대 25%, 계획되지 않은 가동 중지 시간을 최대 50%까지 줄이는 동시에 장비 수명을 20-40% 늘릴 수 있다.

 

앞으로의 전망

 

예측 유지 관리의 미래는 AI 및 로봇 공학의 발전과 밀접하게 연결되어 있다. 디지털 트윈은 전체 생산 라인을 시뮬레이션하여 예측 알고리즘이 시나리오가 발생하기 전에 테스트할 수 있도록 한다. 엣지 AI를 통해 로봇 자체에 대한 실시간 분석이 가능해 반응성이 향상된다.

 

연합 학습과 같은 새로운 기술을 통해 여러 회사가 원시 데이터를 공유하지 않고도 AI 모델을 개선할 수 있으므로 예측 유지 관리가 더 스마트하고 안전해질 수 있다.

 

언젠가는 로봇 시스템이 자체 결함을 감지할 뿐만 아니라 다른 기계 또는 유지 보수 봇과 수리를 조정하여 진정한 자율 산업 생태계에 더 가까워질 수 있다.

 

결론

 

예측 유지보수는 로봇 관리 방식을 변화시키고 있다. AI가 센서 데이터를 실시간으로 분석하면 고장이 발생하기 전에 포착할 수 있다. 그 결과 제조업체와 운영자의 경우 운영이 원활해지고 비용이 절감되며 자동화에 대한 신뢰가 높아진다.

 

로봇이 더욱 지능화됨에 따라 로봇은 단순히 작업을 수행하는 것이 아니라 온라인 상태를 유지하여 작업을 수행하는 데 도움을 주고 있다.