디지털 전환과 AI 기반 신뢰성 향상의 출발점은 데이터 무결성으로, 이는 인식, 예측, 최적화 단계를 거치며 완성된다. 지속적인 장비 상태 모니터링 도구를 활용해 기존의 수동 데이터 수집 방식을 자동화함으로써, 실행 가능한 실질적인 인사이트를 제공하는 일관되고 신뢰할 수 있는 자산 데이터를 확보할 수 있다.
자산 성능 관리 소프트웨어(Asset Management Software, AMS)를 통해 설비 고장을 예측하고 선제적으로 정비 일정을 수립하며, 근본 원인을 제거한다.
이후 예지정비 기술로 장기적인 운영·유지 관리 전략을 적용해 유지보수 비용을 절감하는 동시에 자산의 신뢰성과 투자 가치를 향상시키고 보전한다.
장비의 라이프 사이클에 기반한 신뢰성 솔루션(Reliability Solution)은 유지 관리 효율과 운영 성능의 잠재력을 극대화하는 체계적인 통합 디지털 여정이다.
더 이상 전통적인 유지보수 전략만으로는 오늘날 산업 현장에서 요구되는 경제성과 효율성을 동시에 달성하기 어렵다. 반면, 선도적인 공장과 기업들은 방대한 데이터를 단순히 수집하는 데 그치지 않고, 디지털 기술을 활용해 이를 실행 가능한 정보와 전략적 의사결정 지침으로 전환하고 있다.
산업 변화의 흐름 속에서 점점 더 많은 기업이 고도화된 첨단 기술을 기반으로 신뢰성, 안전성, 가용성을 강화하며 AI 중심의 디지털 전환을 가속화하고 있다. 예지정비를 위한 신뢰성 성숙도 모델(Reliability Maturity Model)은 디지털화 여정을 체계적으로 지원하는 역할을 한다. 이 모델은 조직이 자체 신뢰성 역량을 객관적으로 진단하고 개선할 수 있도록 돕는 프레임워크로, 세부 목표와 전략에 맞춰 5단계로 구성되어 있으며 시스템 신뢰성을 향상시키는 구조적 발전 경로를 제시한다.
1단계: 회복탄력성 확보(Get Resilient)주1 – 기본적인 신뢰성 역량 구축
2단계: 회복탄력성 구축(Build Resilience) – 비즈니스 인사이트와 기술 역량 통합
3단계: 생산 관리(Manage Production) – 생산 환경에서 발생하는 구체적인 과제 해결
4단계: 회복탄력성 진화(Evolve Resilience) – 새로운 위험에 대응 가능한 시스템 아키텍처 발전
5단계: 지속적 개선(Continuous Improvement) – 지속적인 회복탄력성과 적응력 강화 집중
각 팀은 AMS에 자체 데이터를 연계해 설비 고장이 언제, 어떤 방식으로 발생할지를 사전에 예측하고, 적절한 대응 방안을 마련할 수 있다. 이러한 접근은 데이터 무결성을 기반으로 인식과 예측 역량을 단계적으로 강화하고, 최적화 엔진과 결합함으로써 경쟁력 있는 디지털 운영 체계를 구축하는 핵심 토대가 된다. 즉, 플랜트는 데이터 무결성에서 시작해 인식과 예측을 거쳐 최적화로 이어지는 과정을 통해 지속 가능한 회복탄력성과 운영 경쟁력을 함께 강화할 수 있다.
데이터 신뢰성과 이동성 확보
핵심 센싱 및 모니터링 기술은 강력한 예지정비 프로그램의 토대가 된다. 데이터를 실제 운영과 의사결정에 활용 가능한 인사이트로 전환하는 데 성공한 조직들은 일관되고 신뢰할 수 있는 자산 데이터 확보 방안을 찾아낸 곳들이다. 대부분의 경우, 이는 수동 데이터 수집 방식에서 벗어나 자동화 시스템으로의 전환을 의미한다.
신뢰성 팀은 데이터 없이 실행 가능한 정보를 만들 수 없으며, 데이터를 추적하고 추세를 분석하기 위해서는 표준화된 절차에 따라 일관되게 수집하는 것이 필수적이다. 현대적인 연속 상태 모니터링 도구는 데이터를 더 자주, 더 안정적으로 수집할 수 있도록 지원하며, 여러 인력이 수동 측정 도구를 사용할 때 발생할 수 있는 편차를 줄여 데이터의 일관성과 신뢰성을 높인다.
이러한 방식으로 수집된 데이터는 조직 내 어디서든 맥락을 유지한 채 활용될 수 있으며, 분석과 진단은 물론 AI 기반 도구를 통한 인사이트 도출도 한층 용이해진다.
일관되고 신뢰할 수 있는 데이터 무결성을 확보하면 해당 데이터를 활용해 인식을 확장하는 단계로 나아갈 수 있다. 신뢰성 팀이 보유한 데이터는 명확한 맥락을 갖추고 있기 때문에 자산 상태를 보다 정확하게 파악하고 정교한 조기 경보 체계를 구축할 수 있다. 수집된 데이터를 활용해 핵심 성과 지표(KPI)를 설정하고 추세를 분석해 운영 인식 수준을 향상시킨다. 데이터 기반 인식 단계는 예측과 최적화를 향한 다음 단계로 이어지는 신뢰성 성숙도의 핵심 전환점이다.
예측 가능성이 바꾸는 유지보수 프로세스
KPI 설정 다음 단계는 문제 발생 시점을 예측하는 것이다. AMS 데이터 연계로 설비 고장 발생 시점은 물론, 원인과 대응 방안에 대한 조기 경보를 받을 수 있다. 이처럼 고도화된 도구는 협업 워크플로우 통합 소프트웨어의 일부로, 기업 전반의 가용성과 안전성, 신뢰성을 향상시키는 핵심 역할을 한다.
관리자가 문제를 미리 예측할 수 있다면, 사전 정비 계획을 수립하고 정비 일정을 조율하며 필요한 자원을 적시에 확보할 수 있다. 이는 예기치 않은 설비 중단을 예방해 유지보수 총비용 절감과 반복적으로 발생하는 문제의 근본 원인을 제거하는 데에도 기여한다.
자산의 결함과 고장을 예측할 수 있는 수준에 도달한 팀은 이제 운영 최적화 단계로 나아갈 수 있다. 이는 종종 5년, 10년, 혹은 20년에 걸친 장기 설비 계획을 재검토하고, 불필요하거나 주기적으로 수행되던 중복 작업을 제거하는 것을 의미한다. 가장 고도화된 단계의 조직은 예측 기반 유지보수 최적화를 통해 운영 방식을 근본적으로 개선하고, 작업 프로세스를 통합하며 설비 수명 연장, 비용 절감·성능 및 인력 최적화 등 실질적인 비즈니스 성과를 달성할 수 있다.
