HLC의 레이저 예측 유지보수 기술
예측 유지보수 기술은 다양한 산업 분야에서 획기적인 접근 방식으로 부상하며, 장비 성능을 최적화하고 다운타임을 줄이며 궁극적으로 비용을 절감합니다. 본 글에서는 레이저 시스템에 초점을 맞추어 예측 유지보수의 세계를 살펴봅니다. Huaris Laser Cloud(HLC)에서 구현된 개념, 기술적 세부 사항, 그리고 뛰어난 비즈니스 분석을 함께 알아보세요.
최첨단 기술로 구동되는 예측 유지보수 기술은 레이저 시스템 관리 방식을 변화시키고 있습니다. 이 혁신의 최전선에 있는 Huaris Laser Cloud는 게임 체인저 솔루션을 제공합니다. 본 글에서는 예측 유지보수 개념을 명확히 설명하는 것은 물론, HLC를 업계 선도 솔루션으로 만드는 기술적 측면을 자세히 다룹니다. 또한 이러한 첨단 레이저 유지보수 시스템을 도입함으로써 얻을 수 있는 경제적 효과도 분석합니다. 예측 유지보수 기술과 Huaris Laser Cloud와 함께 레이저 시스템 관리의 미래를 탐구해 보세요.
이 글에서 배울 수 있는 내용:
제조 분야의 예방 유지보수 및 예측 유지보수 기술
예방 유지보수 기술은 레이저의 성능 저하나 고장이 발생하기 전에 잠재적인 문제를 식별하고 수정하기 위해 설계된 정기적인 유지보수 일정에 기반합니다. 예방 유지보수에는 레이저 광학계의 청소 및 정렬, 마모되거나 손상된 부품 교체, 교정, 정렬, 청소 및 성능 테스트 수행 등이 포함될 수 있습니다.
예측 유지보수 기술은 데이터와 분석을 활용하여 고장이나 성능 저하가 발생할 가능성을 예측하고 그에 맞춰 유지보수를 계획하는 보다 진보된 유지보수 전략에 기반합니다. 예측 유지보수에는 레이저 출력, 빔 폭, 포인팅 안정성 모니터링, 레이저 제어 시스템의 데이터를 분석하여 문제를 나타낼 수 있는 패턴이나 추세를 감지하는 작업이 포함될 수 있습니다.
예방 유지보수와 예측 유지보수 기술의 차이점
예방 레이저 유지보수
예방 유지보수 도구의 일정은 일반적으로 일정 기간 동안 수집된 과거 데이터에 기반해 생성되며, 사용자는 이를 통해 레이저 성능을 학습합니다. 보통 일정은 주기적으로 설정됩니다. 데이터를 기반으로 일반적인 고장 시점을 계산하고, 예상 고장 이전에 유지보수 작업이 수행되도록 주기가 설정됩니다.
예측 레이저 유지보수
반면 예측 유지보수 기술은 다양한 추세와 이벤트를 모니터링하는 라이브 데이터 분석을 기반으로 구현됩니다. 수집된 정보를 바탕으로 핵심 파라미터를 시간에 따라 외삽하고, 이를 통해 오작동을 예측하여 사전에 필요한 조치를 권고합니다. 이 접근 방식은 예방 유지보수와 달리 주기적이 아닌 필요 시점에 유지보수 작업이 수행된다는 점이 특징입니다.
예방 및 예측 유지보수 개념은 이전 글인 “레이저의 예방 및 예측 유지보수”에서 간략히 다룬 바 있습니다.
제조 분야에서의 예측 유지보수 – 다양한 유지보수 모델 비교
실제 현장에서는 매우 다양한 유지보수 접근 방식이 사용됩니다. 일반적으로 제조 분야의 예측 유지보수에서는 예방 유지보수를 수행하거나, 장비가 고장난 후 수리하는 방식이 사용됩니다.
후자의 모델은 개념적으로 매우 단순합니다. 장치나 기계가 고장 나면 유지보수 팀이 고장 원인을 진단하고 부품을 주문·교체한 후 작업을 재개합니다. 그러나 이 모델은 심각한 문제를 내포하고 있습니다.
그중 일부는 다음과 같습니다. 고장이 발생한 후에야 조달 프로세스가 시작되므로 장비나 기계의 다운타임이 매우 길어질 수 있습니다. 또한 부품 배송 리드타임이 길어질 수 있어 작업 중단 기간이 더욱 늘어납니다. 이 모델의 모든 결과를 상세히 다루지 않더라도, 예비 부품을 재고로 보관하지 않아 자금이 묶이지 않는 대신, 긴 다운타임으로 인한 생산 능력 손실로 매출이 감소한다는 점은 반드시 고려해야 합니다.
문제의 중요성을 보여주는 간단한 사용 사례 분석
한편 예방 유지보수 기술 모델을 도입하면 여러 비즈니스 프로세스가 수반됩니다. 예를 들어, 유지보수 작업 시점에 맞춰 예비 부품이 항상 준비될 수 있도록 정기적인 조달 프로세스가 적절한 시점에 수행되어야 합니다. 일반적으로 예방 유지보수 작업은 명확히 정의되어 관리가 용이합니다. 예를 들어, 특정 마모 부품을 교체하는 데 걸리는 시간이 명확하므로 기계 생산성을 정확히 계산할 수 있고, 장비 사용자에게 미치는 영향을 최소화하도록 유지보수를 계획할 수 있습니다. 또한 이 모델은 고장 후 수리 모델에 비해 다운타임을 크게 줄이고, 생산성을 높이며, 기업의 경우 매출 증가로 이어지는 경우가 많습니다.
예측 유지보수 기술 모델은 예방 유지보수보다 더 많은 이점을 제공합니다. 유지보수 범위를 줄이고 예비 부품 조달에 묶이는 자본을 최소화하기 때문입니다. 다만 이를 제대로 운영하기 위해서는 상당한 양의 데이터 확보가 필요하며, 이는 항상 가능한 것은 아닙니다.
레이저 다운타임 비용 – 사례 연구 분석
앞서 설명했듯이 다운타임은 손실을 의미합니다. 기업에서는 재정적 손실이 발생하고, 연구 환경에서는 접근이 어렵고 비용이 많이 드는 장비의 빔 타임 손실을 의미할 수 있습니다. 문제의 중요성을 보여주기 위해 간단한 사고 실험을 해보겠습니다. 사례는 흉터 제거 시술을 전문으로 하는 미용 클리닉에서 사용하는 레이저 시스템입니다.
가정 조건:
레이저 시스템 비용: 50,000유로
감가상각률: 30%
월 감가상각 비용: 1,250유로
환자 1회 방문 비용: 100유로
단일 시술 시간: 15분
일일 근무 시간: 8시간
일일 수입: 100*(60/15)*8 = 3,200유로
주간 수입: 5일 * 3,200유로 = 16,000유로
5주간 수입: 5 * 16,000유로 = 80,000유로
(Photo from Freepick)
빈번한 다운타임은 4~6주 발생하며, 평균 5주로 가정했습니다. 위의 계산에 따르면, 레이저 1대를 사용하는 클리닉이 5주간 겪는 총 손실은 80,000유로 + 1,250유로 = 81,250유로입니다. 이는 손실된 수입과 감가상각에 따른 소유 비용만 포함한 수치이며, 수리 서비스 및 예비 부품 비용은 변동성이 크므로 포함하지 않았지만 반드시 고려해야 합니다.
이제 예측 유지보수를 수행하는 경우를 가정해 보겠습니다. 일반적으로 다운타임은 몇 시간의 예방 작업으로 줄어듭니다. 가정 조건은 다음과 같습니다.
예방 유지보수 작업 시간: 5시간
총 수입 손실: 100*(60/15)*5 = 2,000유로
5시간 동안의 감가상각 비용: 650유로
총 손실: 2,000 + 650 = 2,650유로
이 시나리오에서도 유지보수 비용은 사례별로 다르므로 포함하지 않았으나, 일반적으로 후자의 경우 훨씬 낮습니다.
비교해 보면, 예측 유지보수를 수행하지 않을 경우 손실은 81,250유로입니다. 예측 유지보수 시스템을 운영하면 손실은 2,650유로로 줄어들며, 약 97% 감소합니다.
물론 이는 예시일 뿐이며, 실제 조직과 레이저 시스템에 적용할 경우 이점은 개별적으로 산정해야 합니다. 그러나 예측 유지보수가 매우 큰 이점을 제공하며 도입할 가치가 충분하다는 점은 분명합니다.
레이저 유지보수 문제: 현황
예방 및 예측 유지보수 모델은 산업 장비에서 황금 표준으로 여겨집니다. 그러나 여러 이유로 인해 지금까지 레이저 시스템에는 제대로 구현되지 못했습니다. 그 결과 대부분의 기업과 연구 기관은 여전히 고장 후 수리라는 가장 원시적인 모델에 의존하고 있습니다.
레이저에 예측 유지보수가 없었던 이유를 생각해 볼 필요가 있습니다. 답은 간단합니다. 지금까지 이를 가능하게 하는 도구가 없었기 때문입니다. 앞서 언급했듯이 예측 유지보수 모델은 방대한 데이터의 수집과 처리를 전제로 하며, 이는 최근 몇 년 사이에야 가능해졌습니다.
예측 유지보수를 적용할 도구가 없었기 때문에, 레이저 시스템은 고장 후 수리 외에 다른 선택지가 없었고, 이로 인해 수주 또는 수개월에 달하는 다운타임이 흔히 발생했습니다.
또한 레이저 시스템의 장기 성능에 대한 정량적 데이터가 부족했습니다. 이로 인해 레이저 불안정성은 관찰되었지만 장기간 측정되지는 않았습니다. 모든 관리자가 알고 있듯이, 측정되지 않는 것은 관리될 수 없습니다. 레이저 거동을 장기간 분석하는 것은 매우 교육적인 가치가 있습니다.
예를 들어, 아래 그래프는 약 1개월 동안 측정된 레이저 빔 폭 결과를 보여줍니다.
이와 같은 큰 변동은 타겟과의 레이저 상호작용에 영향을 미칩니다. 금속 절단이든 플라즈마 생성이든 상관없이, 빔 폭이 증가하면 강도가 분산되는 면적이 커지며, 그 결과 물질과의 상호작용이 저하됩니다.
위 데이터는 Perspectiva Solutions의 생산 현장에서 실제 레이저 시스템을 측정한 결과입니다.
Huaris Laser Cloud는 예측 유지보수 개념을 어떻게 구현하는가?
Huaris Laser Cloud(HLC) 시스템은 레이저 시스템에 예측 유지보수 기술을 구현하기 위한 최초의 진보적이고 범용적인 도구입니다.
전체 아키텍처는 다음과 같은 핵심 요소로 구성됩니다.
레이저 빔은 산업용 솔루션에서는 전용 센서로, 기타 응용 분야에서는 레이저 빔 프로파일러로 모니터링됩니다. 선택적으로 별도의 파워 미터를 추가할 수 있습니다.
센서는 로컬 PC 또는 전용 태블릿(Huaris 레이저 빔 프로파일러의 Mobi 버전)에 연결됩니다.
로컬에서 데이터가 전처리되며 일부 정보는 즉시 확인할 수 있도록 표시됩니다.
로컬 애플리케이션은 원격 데이터베이스와의 통신도 담당합니다.
인공지능(AI) 알고리즘이 스트리밍 데이터를 실시간으로 자동 분석하고, 결과를 레이저 소유자 및 선택적으로 유지보수 업체에 제공합니다.
웹 애플리케이션은 과거 및 실시간 데이터를 표시하고, 고장 감지 알림과 권장 사항을 제공하며 사용자 관리를 지원합니다.
주요 기능:
웹 애플리케이션을 통한 원격 레이저 관리
Mac, Windows, 태블릿, 스마트폰에서 사용 가능한 시스템 진단형 웹 애플리케이션
인공지능 모델의 실시간 자동 데이터 분석
레이저 빔 프로파일러, 파워 미터, 산업용 센서를 아우르는 단일 웹 애플리케이션
공통 사전 학습 AI 모델과 레이저별 특성을 반영한 주기적 재학습
순간적인 빔 품질뿐만 아니라 장기간 변화(추세 분석)까지 분석
애플리케이션 내 표시, 이메일 또는 SMS로 전송되는 알림 및 권장 사항
HLC에서 인공지능이 감지한 예시 아티팩트
적용 분야
HLC는 매우 광범위한 제품에 적용 가능하며, 주요 결정 요소는 레이저 파장입니다. 일반적으로 다양한 레이저에 적용할 수 있으며, 서로 다른 레이저를 동일한 웹 애플리케이션에서 관리할 수 있습니다.
비디오 튜토리얼 보기
핵심 요약
레이저 시스템에 예측 유지보수 방법론을 도입하면 다음과 같은 다양한 이점을 제공합니다.
레이저 소유자:
비용 절감
레이저 가용성 증가
매출 증가
레이저 시스템 원격 관리
자동화된 진단
자동 알림 및 유지보수 권장 사항
유지보수 업체:
레이저 유지보수 작업 관리 도구
유지보수 작업 제안 도구
자동화된 진단
자동 알림 및 유지보수 권장 사항
최종 참고: Huaris는 Perspectiva Solutions Ltd.의 브랜드이며, HLC는 Perspectiva Solutions Ltd.의 독점 기술입니다.
레이저 빔 프로파일러 관련 최신 게시물
