유지보수 효율 및 안전성 개선 7대 테크 기술

• AI와 센서: 현장의 기계설비 정보를 실시간 모니터링하여 문제가 확대되기 전에 감지

• 로봇과 자동화: 위험하고 반복적인 작업 대체 

• AR 및 디지털트윈: 복잡하고 위험한 작업 시뮬레이션

4차 산업혁명 기술은 제조 및 유지보수 업무의 안전에도 큰 변화를 일으키고 있다. 

예측 유지보수 도구에서 자동화 시스템에 이르기까지혁신적인 기술로 안전과 효율을 개선하며 위험을 줄이고 있다. 

잠재적 위험 정보를 사전에 파악하고 개선하여 작업 환경의 안전을 높일 수 있다. 

1. AI 기반 예측 유지보수(AI-powered predictive maintenance)

AI로 구동되는 예측 유지보수 시스템은 산업 환경에서 안전을 강화하기 위한 중요한 도구로 부상했다. 

AI 알고리즘은 장비의 성능 데이터를 수집하고 분석하여 고장이 발생하기 전에 잠재적인 고장을 예측하여 알린다.

이러한 사전 예방적 문제해결 접근 방식은 위험한 상황을 초래할 수 있는 예기치 않은 고장 예방에 큰 역할을 한다.

예를 들어, 기계에 설치된 센서는 온도, 압력, 진동 등 기타 기계의 가동 특성 변화를 암시하는 데이터를 지속적으로 수집한다.

AI 시스템은 이 데이터를 실시간으로 분석하여 마모 또는 임박한 잠재적 고장을 나타내는 패턴을 식별하여 알린다. 

유지보수 팀은 이 정보를 토대로 문제를 조기에 해결하여 안전사고나 부상을 유발할 수 있는 장비 오작동의 위험을 줄일 수 있다.

예측 유지보수의 중요 장점 중 하나는 사후 대응적 유지보수의 문제를 개선할 수 있다. 

사후 대응적 유지보수에는 위험하며 긴급하고계획에 없는 수리 작업이 포함되어 있다. 

장비의 예기치 않은 돌발 고장으로 작업자는 확인 및 수리를 위해 고온과 움직이는 부품 또는유해 물질 같은 위험한 환경 조건에 노출될 수 있다. 

AI 기반 유지보수는 예측 데이터를 제공하여 설비 등 고장이 발생하기 전에 유지관리 작업을 계획하고 개선할 수 있어 안전한 근무 환경을 보장한다.

2. 첨단 센서 기술(Advanced sensor technology)

센서를 통하여 장비 성능 및 작업 환경의 온도, 가스 수준, 공기 질 및 진동 등 상태 조건의 변화를 모니터링하여 잠재적인 위험이 확대되기 전에 알린다.

제조 환경에서 가스 누출 감지 센서는 누출 가스를 모니터링하여, 위험 수준이 감지되면 자동화 시스템이 경보를 알리거나 기계를 정지시켜 추가 위험을 방지한다.

마찬가지로 열화상 센서는 과열 장비의 온도를 측정하여 화재나 폭발의 위험을 줄일 수 있다.

최근 관심이 집중되고 있는 웨어러블 센서도 작업자의 건강 징후, 피로 수준 및 위험한 근로 환경 조건에 대한 노출 정도를 모니터링할 수 있다.

웨어러블 장치를 중앙 집중식 모니터링 시스템과 연결하여 건강과 산업안전 위험에 선제적으로 대응하는 등 근로자 복지를 전반적으로 개선할 수 있다.

3. 로봇 자동화(Robotic automation)

고위험 작업 환경에서 로봇 자동화는 사람의 개입을 최소화하여 제조 및 설비유지 관리 프로세스를 변화시키고 있다. 

로봇은 반복적이고 위험하며 물리적으로 힘든 작업을 대신할 수 있으므로 위험한 작업 환경에서의 작업 노출을 최소화할 수 있다.

로봇 자동화로 특히 유독성 가스나 잠재적 위험성이 있는 용접, 절단 또는 페인팅 작업 환경을 안전하게 관리할 수 있다. 

자율 모바일 로봇(AMR)은 공장과 창고에서 무거운 자재를 운반할 수 있어 부담을 줄이고 인력의 수작업으로 인한 사고 가능성을 낮출 수 있다.

4. 증강 현실(Augmented reality for training & maintenance)

증강 현실(AR)은 안전 교육과 현장의 유지보수 안내 및 지침 전달에 유용한 도구로 입증되고 있다.

AR 기술은 디지털 안내서 또는 시각적 도구를 장비나 기계에 직접 오버레이하여 정해진 절차에 따라 안전하게 작업할 수 있도록 지원한다.

유지보수 교육에서도 AR 시스템을 사용하여 시나리오 시뮬레이션으로 직원들에게 복잡한 기계를 다루고, 문제해결 및 비상사태에 대응하는 방법을 훈련할 수 있다. 

몰입형 교육 방식인 증강 현실 활용으로 인적 오류의 위험과 관리 공수를 줄일 수 있다.

유지관리 어플리케이션에서 AR 헤드셋 착용으로 회로도, 시각적 오버레이 및 핸즈프리 안내 메뉴에 접근하여 설비의 부품교체 및 정비를 포함한 유지보수 작업을 

안전하게 수행하는 동시에 안전을 위협하는 실수를 사전에 방지할 수 있다.

5. 산업용 사물 인터넷(Industrial Internet of Things)

산업용 사물 인터넷(IIoT)은 장비, 센서 및 소프트웨어를 연결하여 실시간으로 데이터를 수집하고 분석하여 의사결정에 도움이 되는 

통찰력을 제공할 수 있는 기간 인터넷 통신 시스템이다. 

IoT 솔루션을 제조 및 유지보수 업무 관리 프로세스에 도입하여 장비 성능, 잠재적 위험 및 환경 조건에 대한 포괄적인 가시성을 확보할 수 있다.

예를 들어, IIoT 연결 센서를 통하여 불규칙한 기계 진동이나 비정상적인 온도 변화를 파악할 수 있다. 

이러한 정보와 알림 경고를 통해 장비의 고장과 관련된 안전사고의 위험을 줄이는 예방 조치를 선제적으로 취할 수 있다.

또한 IIoT 플랫폼을 통해 사람의 위치를 추적하여 위험 지역과의 거리를 확인할 수 있다. 이러한 사전 예방적 모니터링으로 작업 환경을 안전하게 관리할 수 있다.

6. 드론(Drones for inspection & surveillance)

드론은 제조업의 검사와 감시 작업에 점점 활용도가 높아지고 있다. 고해상도 카메라와 열화상 기능을 갖춘 드론은 고층 구조물, 

옥상 또는 밀폐된 공간에서 안전하게 비행할 수 있어 사람이 확인하던 위험한 일을 대신한다.

제조 시설에서 드론을 활용하여 장비의 손상, 부식 또는 마모 징후를 확인한다. 이러한 원격 검사로 사람이 사다리를 오르거나, 좁은 공간에 들어가거나, 

위험한 환경을 확인하는 작업을 대체할 수 있다. 또한 드론은 기존 검사 작업의 기법에 더 빠르고 효율적인 대안을 제시하고 있다.

7. 디지털 트윈(Digital twin technology)

디지털 트윈으로 물리적 자산의 가상 복제본을 생성하여 실제 가동 조건에서의 위험성을 시뮬레이션하고 안전 프로토콜을 테스트할 수 있다. 

잠재적인 위험 시나리오를 모델링하여 기계의 단점을 식별하고 워크플로를 개선하는 등 장비의 고장을 예측할 수 있다.

예를 들어, 디지털 트윈으로 생산라인의 열 분포를 시뮬레이션하거나 압력 변화가 배관 시스템에 미치는 영향을 테스트할 수 있다. 

이러한 예측적 접근 방식을 통해 안전 프로토콜을 개선하고 잠재적 위험에 대한 대비를 강화할 수 있다.

참고 | https://www.designnews.com/industrial-machinery/7-technologies-to-improve-safety-in-manufacturing-maintenance