장비 장애에 미리 대비하면 예기치 않은 다운타임을 줄이고 안정성을 높이며 보다 효율적으로 확장함으로써 운영을 개선하여 궁극적으로 수익 높여

제조업에서 예측 유지보수는 현대 운영에서 더욱 중요한 역할을 하고 있다. 예측 유지보수는 머신 러닝과 과거 데이터를 사용하여 기계의 유지보수 시기를 예측한다. 이를 통해 안전 문제, 다운타임, 과도한 수리 등 제조업체에 막대한 비용을 초래할 수 있는 오작동이나 고장을 방지할 수 있다.

여러 가지 이유로 많은 제조 기업은 기존의 유지보수 방법에 의존해야 한다. 체크리스트와 정해진 프로세스가 있음에도 불구하고 이미 고장이 발생한 후에야 경고 신호를 간과하는 경우가 많다. 하지만 디지털 트윈 기술의 가용성이 높아지면서 예측 유지보수의 이점을 더욱 폭넓게 활용하고 달성할 수 있게 되었다.

 

디지털 트윈이란?

디지털 트윈은 상태와 동작을 시뮬레이션할 수 있는 기능을 갖춘 물리적 장치, 시스템 또는 프로세스의 가상 복사본이다. 실제 개체의 속성과 작동 역학을 모방하는 디지털 복제본이다. 디지털 트윈은 센서를 통해 데이터를 수집하여 사물을 미러링한 다음, 인공지능(AI)과 머신러닝 알고리즘을 통해 실시간으로 데이터를 처리하여 복잡한 데이터 시각화를 생성하는 데 도움을 준다.

디지털 트윈은 미러링된 물체와 거의 지속적으로 통신하고 새로운 데이터를 지속적으로 분석하고 설명하기 때문에 제조업체는 디바이스의 전체 수명 주기를 매우 정확하게 예측할 수 있다. 

디지털 트윈은 어떻게 예측 유지보수를 개선하나?

디지털 트윈을 제조 장비 및 기계와 함께 배포하면 자산이 특정 시점에 어떻게 작동하거나 작동할지 더 잘 이해할 수 있다. 디지털 트윈은 안전한 네트워크를 사용하여 미러링 중인 기계에서 수집하고 분석한 데이터를 기반으로 실시간 알림, 인사이트, 권장 사항까지 전송할 수 있다. 이러한 방식으로 사용되는 디지털 트윈 기술은 실제로 장애가 발생하기 전에 장애를 예측하는 데 도움이 될 수 있다. 

또한 환경의 변화로 인해 장비의 성능이 달라질 수 있는 시기와 자산을 양호한 작동 상태로 유지하기 위해 일반적인 유지보수가 필요한 시기도 예측할 수 있다. 이를 통해 제조업체는 장비의 수명을 개선 및 연장하고 가동 중단 시간을 줄이며 전반적인 유지보수 비용을 절감할 수 있으므로 디지털 트윈 기술은 예측 유지보수의 핵심이 된다.

디지털 트윈 도입 시 고려해야 할 과제

제조업체가 디지털 트윈 기술을 더 많이 사용할수록 소유하고 있는 작업 자산과 시스템을 더 완벽하게 파악할 수 있다. 그러나 디지털 트윈은 예측 유지보수와 관련하여 놀라운 정확성을 제공하지만, 도전 과제가 없는 것은 아니다.

디지털 트윈이 데이터를 처리하고 효과적으로 통신하려면 다크 파이버 네트워크와 같은 견고하고 확장 가능한 네트워크 인프라가 필요하다. 이와 같이 강력하고 안정적인 네트워크가 없으면 기업이 디지털 트윈 기술을 최대한 활용하지 못할 수 있다.

다크 파이버는 네트워크 제공업체가 설치했지만 사용하지 않는 '비조명 파이버'이기 때문에 이상적이다. 제조업체를 포함하여 이 비조명 광섬유를 보유한 기업은 양쪽 끝에서 네트워크 장비에 연결할 수 있으므로 자체 고속 사설 네트워크를 구축할 수 있다.

이를 통해 제조업체는 네트워크 링크를 완전히 제어할 수 있으므로 필요에 따라 구성하고 확장할 수 있어 디지털 트윈 기술을 배포할 때 유용하게 사용할 수 있다. 그러나 이는 제조업체가 사이버 공격으로부터 네트워크를 보호하는 등 자체적으로 네트워크를 완벽하게 모니터링해야 한다는 것을 의미한다.

제조업체는 올바른 네트워크 모니터링 전략을 채택하는 것이 중요하다. 이를 위해서는 필요에 맞는 올바른 모니터링 도구를 사용하고 알림에 대해 선제적으로 대응해야 한다. 즉, 보안 도구를 사용하여 네트워크의 취약점과 잠재적 위협을 나타낼 수 있는 모든 인시던트를 정기적으로 스캔하고 암호화를 사용하여 데이터를 보호해야 한다.

또한 네트워크 제어 및 디지털 트윈에 액세스할 수 있는 사용자를 제한하는 것도 좋은 생각이다. 이렇게 하면 내부 침해와 무단 액세스를 방지할 수 있다.

결론

강력한 네트워크를 도입하고 보안을 유지하는 데는 많은 어려움이 있지만, 적절하게 배포된 디지털 트윈은 예측 유지보수를 위한 강력한 도구가 될 수 있다. 장비 장애에 미리 대비하면 예기치 않은 다운타임을 줄이고 안정성을 높이며 보다 효율적으로 확장함으로써 운영을 개선하여 궁극적으로 수익을 높일 수 있다.

 

헬로티 김진희 기자 |