제조업과 에너지 등 자산 집약적 산업에서 예기치 않은 설비 고장으로 인한 다운타임은 막대한 비용 손실을 초래합니다. 이에 많은 기업이 정해진 일정에 따라 부품을 교체하는 방식에서 벗어나, 고장 징후를 사전에 포착하는 예방 정비 전략으로 전환하고 있습니다. 하지만 이 혁신적인 전략의 이면에는 해결해야 할 치명적인 난관이 존재합니다.
예방 정비의 딜레마: 데이터 병목과 고정형 센서의 한계
성공적인 예방 정비를 위해서는 자산 상태에 대한 매우 빈번하고 일관된 데이터가 필요합니다. 하지만 수많은 설비마다 일일이 고정형 센서를 설치하는 것은 천문학적인 비용이 들며, 여전히 데이터의 사각지대를 남깁니다. 그렇다고 인력 부족에 시달리는 현장의 유지보수 팀에게 매일 복잡한 수동 점검을 맡기는 것 역시 현실적으로 불가능에 가깝습니다.
'이동형 IoT 플랫폼' 스팟(SPOT)이 주도하는 혁신
이러한 한계를 극복하기 위해 등장한 것이 바로 4족 보행 로봇 스팟(SPOT)입니다. 스팟은 값비싼 고정형 센서를 완벽히 대체하는 역동적인 '이동형 IoT 플랫폼'으로서 다음과 같은 압도적인 이점을 제공합니다.
- 맞춤형 페이로드 결합: 열화상 카메라, PTZ 카메라, 음향 센서 등을 장착해 컨베이어 벨트의 과열이나 펌프의 공기 누출 등 다양한 결함을 한 번의 순찰로 감지합니다.
- 일관된 데이터 수집: AI 분석의 핵심인 '데이터의 일관성'을 위해, 스팟은 도킹 스테이션을 거점으로 정해진 시간에 자율 순찰을 수행하며 매번 정확히 동일한 위치와 각도에서 데이터를 수집합니다.
- 중단 없는 안전한 점검: 설비 가동을 멈추지 않고도 고위험 구역에 진입하여 점검을 수행하므로, 작업자의 안전을 보장하고 다운타임을 최소화합니다.
Orbit™과 AI가 완성하는 스마트 안전 시스템
로봇이 수집한 방대한 데이터는 통합 관제 소프트웨어인 오빗(Orbit)을 통해 진정한 비즈니스 가치로 변환됩니다.
- 실시간 경고 및 트렌드 시각화: 이상 징후 발견 시 관리자에게 즉각적인 알림을 보내고, 누적된 데이터를 시각화하여 설비의 상태 변화를 직관적으로 추적합니다.
- 원활한 시스템 통합(API): 기존의 기업 자산 관리(EAM) 시스템과 연동되어 문제 발생 시 작업 지시를 자동으로 생성하고 다운스트림 프로세스를 간소화합니다.
인간의 전문성을 극대화하는 진정한 자동화
AI와 로봇의 도입은 숙련된 현장 엔지니어를 대체하기 위함이 아닙니다. 오히려 반복적이고 소모적인 데이터 수집 업무를 스팟에게 전담시킴으로써, 부족한 전문 인력이 고차원적인 분석과 복잡한 문제 해결에 집중할 수 있도록 돕는 '인력의 증강'입니다.
보스턴 다이내믹스의 국내 파트너사인 클로봇과 함께, 귀사의 현장에 가장 최적화된 로봇 자동화 시스템을 도입하십시오.
출처: https://bostondynamics.com/blog/a-new-approach-to-predictive-maintenance-challenges/