예측적 유지보수의 중요성

1960년대 초, 많은 기업들은 회전 장비의 작동 상태를 주기적으로 모니터링함으로써 지속적인 효율적인 운영에 영향을 미칠 수 있는 작동 또는 기타 문제에 대한 사전 경고를 얻을 수 있다는 사실을 깨달았습니다. 이 조기 경고는 치명적인 고장이 발생하기 전에 기계를 작동에서 해제하고 사소한 수리 및 조정에 영향을 줄 수 있는 시간을 제공합니다.

예측 유지보수(PdM)라고 하는 이 유지보수 철학은 1980년대 초부터 마이크로프로세서 기반 데이터 수집기가 도입되면서 더욱 발전해 왔습니다. 온도, 압력, 오일 상태, 진동 및 성능과 같은 기계의 많은 작동 특성을 추세화하여 변화를 파악할 수 있습니다. 그러나 예측 유지보수의 가장 큰 문제 중 하나는 모터, 변압기, 솔레노이드 및 기타 유사한 장비와 같은 전기 장비 내의 결함을 쉽고 정확하게 식별할 수 없다는 점입니다. 그 주된 이유 중 하나는 모터 및 기타 전기 장비를 테스트할 수 있는 사용하기 쉬운 예측 유지보수 기기가 부족했기 때문입니다.

예측 유지 관리 도구가 있어야 합니다:
– 핸드헬드
– 간편한 사용
– 기존 단위로 출력 제공

예측적 유지보수 구현

성공적인 예측 유지 관리 프로그램을 구현하려면 계측기를 구입하고 데이터를 수집하는 것 이상의 것이 필요합니다. 예측 유지보수 프로그램을 성공적으로 구현하려면 PdM 프로세스에 대한 완전한 이해가 필요합니다.

성공적인 예측 유지보수는 감지, 분석 및 수정의 세 단계로 구성됩니다. 이러한 각 단계는 각기 고유한 측면에서 중요합니다. 단축키를 사용하거나 단계를 건너뛰거나 결합하면 문제가 발생합니다.

탐지

감지 단계에서는 선택한 장비의 작동 특성을 주기적으로 모니터링합니다. 이러한 값은 해당 기계 또는 유사한 기계에서 이전에 기록된 데이터와 비교하여 추세를 파악한 다음 미리 결정되거나 게시된 표준과 비교하거나 변경 사항이 있는지 검토합니다.

탐지 단계에서는 가능한 한 많은 머신을 모니터링하기 위해 데이터 수집 프로세스를 신속하고 신중하게 수행해야 합니다.

변화가 감지되면 기계 상태 변화의 원인을 파악하기 위해 추가 데이터가 필요할 수 있습니다. 이 작업은 분석 단계에서 수행됩니다.
대부분의 경우, 감지 단계에서 수집한 MCA™ 데이터만으로도 단락 또는 기타 권선 문제를 식별할 수 있습니다. 그러나 때로는 문제를 더 정확하게 파악하기 위해 추가 데이터 또는 테스트를 수행해야 하는 경우가 있습니다.
일반적으로 탐지 프로세스 중에 더 자세한 분석을 위해 이러한 테스트를 수행하면 탐지 프로세스가 느려지므로 시간 낭비입니다. 경험이 많은 대부분의 예측 유지 관리 부서는 이 두 프로세스를 분리하는 것이 중요하다는 것을 인식하고 있습니다.

분석

분석 과정에는 탐지 과정과는 다른 유형의 추가 테스트가 포함됩니다. 이 추가 테스트에는 부하에서 모터를 분리하거나 샤프트를 돌리거나 모터 리드를 분리해야 할 수 있으며 데이터를 수집하는 데 더 많은 시간이 필요할 수 있습니다. 일반적으로 감지 검사 중에 중요한 변화를 보이는 기계는 소수에 불과하므로, 감지 프로세스 중에 변화를 식별하는 데 필요한 데이터만 가져온 다음 변화가 감지되면 다시 돌아가서 더 자세히 살펴보는 것이 시간적으로 더 효율적입니다.
그러나 플랜트 현장이 멀리 떨어져 있거나 기타 접근 제한이 있는 경우, 감지 프로세스 중에 더 자세한 데이터를 수집해야 할 수도 있습니다.

수정

수정 단계에는 분석을 유발한 문제를 수정하고 제거하는 작업이 포함됩니다. 모터를 청소하거나 연결부를 조이거나 모터를 완전히 되감아야 할 수도 있습니다. 정확한 수정 및 수리 유형은 분석에 따라 결정됩니다.

예측 유지보수를 개선하는 방법에 대한 자세한 내용은 지금 바로 팀에 문의하세요.