설비관리시스템 CMMS ∙ 시설관리시스템 FMS Jump

효율적인 선행보전(PaM)은 어떻게?

페이지 정보

작성자 작성자 : 관리자
작성일작성일 : 25-12-26 15:33
조회조회 : 36

본문

도란시스템 - 설비관리 칼럼

효율적인 선행보전(PaM)은 어떻게?

-데이터 분석과 대체 자재편

스마트팩토리연구소 소장 정일영

눈 주위에 멍이 들었다. 어떻게 해야 하나?

많은 사람들이 삶은 계란이나 쇠고기를 생각할 것이다. 멍 치료제가 있지만 이 이름 자체가 생소한 사람이 많다. 국내 유유제약은 2006년 어린이를 대상으로 멍 치료제를 개발하여 판매하고 있다. 베노플러스가 바로 그것이다. 초기 본 제품의 매출은 좋지 않았다. 현 대표이사가 상무였을 때에 부인이 한 질문이 변화의 시작이었다.

“저 멍 치료제는 내가 사용하면 안 되나요?”

이 질문에 떠 오른 질문은, “왜 여태까지 이 제품을 어린이 대상으로만 판매하려고 했을까?”였다. 그때까지 대부분 기업은 의사와 약사 그리고 사내 연구진의 회의로 제품개발과 마케팅 아이디어를 도출했다. 단 한 번도 고객의 목소리를 듣지 않았다. 그래서 성인에게도 사용이 가능하다는 확신이 바로 서지 안았다. 그는 데이터 조사분석의 전문가에게 멍 치료제 시장 조사를 의뢰했다. 그 결과는 제약사 입장에서 보면 ‘참담함’ 자체였다. 제약사들의 멍 치료제들이 삶은 계란이나 쇠고기보다 인지도가 낮았다. 여기서 아직 인지하지 못한 시장에서 기회를 찾게 되었다.

데이터를 중요하게 생각하기 시작한 것은 200년 전인 1854년이었다. 그 해에만 두 건의 큰 사건이 있었다.

첫 번째 사건은 영국 런던 소호지역에서 발병한 콜레라였다. 1832년 콜레라 1차 대유행이 2차 대유행을 거쳐 1854년 3차 대유행으로 확산하였다. 콜레라는 소호지역 브로드 가를 중심으로 확산했다. 영국의 존 스노 박사가 환자들을 조사하기 시작했다. 그는 젊었을 때부터 콜레라를 연구하고 치료 하던 경험이 많은 의사였다. 그는 환자들의 정보를 바탕으로 콜레라 지도를 만들었다(그림1).

지도를 만들고 나니 안 보이던 것이 보였다. 바로 3차 콜레라가 어디를 중심으로 확산이 되었는가였다. 위에 보는 지도에서 중심에 ‘X’ 자가 바로 펌프가 있는 곳이다. 지도에 찍힌 콜레라 환자의 점은 그 펌프를 중심으로 확산하고 있음을 보여주었다. 그는 이 결과를 행정당국에 보고하고 해결책을 고민했다. 펌프, 즉 그들의 식수를 제한하는 것부터 시작했다.

주민이 마시던 이 식수는 오물이 뒤섞여 있는 템즈 강물을 퍼서 펌프로 공급한 오염수였다. 그래서인지 해당 펌프의 물은 당시 물맛이 좋기로 유명했다.

이와 유사한 사건이 크롬 전쟁터에서도 발생했다. 두 번째 이야기로 나이팅게일의 야전병원 사례가 바로 그것이다. 그녀는 야전 병원의 위생이 너무 안 좋다는 것에 놀랐고 치료를 위해 병원에 들어온 적지 않은 군인들이 사망하고 있다는 것에 의문을 가졌다. 그래서 그녀는 사망자에 대한 정보를 조사∙분석해서 사망자 수와 각각의 원인을 도표로 그렸다. 그것이 바로 로즈 다이어그램이다(그림2).

전장에서 부상을 당해서 사망한 군인보다 야전병원에서 이차적인 문제로 사망한 군인이 많다는 것을 알게 되었다. 그녀는 바로 보고 했다. 그리고 정부는 즉시 야전병원의 위생 상태를 개선하기 시작했다. 그 결과 40%가 넘던 사망자 비율이 2%로 크게 감소했다.

데이터가 사용된 것은 오래되었지만 21세기 초반까지도 생산 공정 운전이나 설비관리에 활용되지 못했다. 2016년 국내에서 조사한 한 결과가 그 설명을 뒷받침해 주고 있다. 2016년 중반에 40개 산업군에 400개 기업을 대상으로 조사했다. 당시 기업 현장에서 가장 필요한 솔루션 또는 기술이 무엇이냐는 질문이었다. 그 결과 22.9% 정도가 통계분석이었다는 것을 보면 짐작이 간다.

1990년 건설 붐으로 기존보다 몇 배의 공장들이 세워졌다. 만들면 팔던 제조 기업들이 위기를 맞았다. 공급이 수요를 역전한 것이다. 이제 지속적인 생산을 하기 위해서는 수요 파악이 필요했다. 바로 수요계획이 필요한 시대가 된 것이다. 이때부터 수요계획과 관련된 알고리즘이 있는 ERP를 기업들이 도입했다. 공장의 다섯 가지 벨류체인인 생산, 품질, 설비, 물류, 환경안전 프로세스가 PI를 거쳐 전산 시스템화로 구축되었다. 여기에 CMMS도 포함되었다.

비로소 아날로그였던 데이터들이 디지털로 변화되었다. 3차 산업혁명의 전산화 붐이 일었다. 추적하고 분석하고 모사를 목적으로 한 디지털화는 새로운 문제해결과 경쟁력 강화의 해결책이 됐다. 설비관리 측면에서도 디지털 데이터가 쌓이면서 새로운 것이 보였다. 그리고 비로소 데이터 분석이 시작되었다.

같은 공정 라인을 여수와 울산 사업장에 두고 있는 기업을 예로 들어보자. 각 공장에서 고장을 감소하기 위한 과제를 도출하기 위해 공장의 데이터를 수집하고 분석했다. 그런데 여수 공장의 펌프 M/C Seal 고장이 울산 공장보다 10배 이상 많은 것이다. 그동안 이런 문제는 볼 수가 없었다. 보전원들은 그 이유를 찾았다. 같은 공정 라인이었고 대부분 사양이 같았기 때문에 원인을 찾기 쉽지 않았다. 몇 달 후 여수공장 지역의 진동이 원인으로 밝혀졌다.

이런 결과가 나온 후, 어떤 시도를 해야 할까?

M/C Seal의 등급을 높이든지 변경관리를 통해 설비를 고장에 강한 것으로 교체해야 할 것이다. 이때 전략적인 대체 자재가 필요했다. 1990년에도 대체 자재가 있었고 매우 활발했다. 당시에는 원가절감을 위한 국산화가 중심이었다. 하지만 최근에는 대체 자재가 설비나 부품의 수명 연장이 중심이 되고 있다.

물론 변경관리를 통해 사양도 바꾸고 필요에 따라서는 Non-Seal까지 고려한 설계로부터의 개선까지도 하게 된다. 데이터가 쌓이고 또 분석을 통해 새로운 가치를 얻게 되었다. 여기서 우리는 놓치는 것이 무엇이 있는지 돌아봐야 한다. 먼저 확인할 것은 쌓여 있는 데이터의 신뢰도이다.

CMMS가 도입되고 30년이 지났지만 고장 원인, 부위, 조치에 대한 코드 관리가 잘 안된다. 또한 코드관리를 하는 공장도 그 안을 들여다보면 고장과 결과가 다르기도 하고 ‘기타’ 코드가 있으면 여기에 약 40% 이상 선택한 결과도 보곤 한다. CMMS 시작 시점에서는 열정이 넘치다 보니 코드를 세분화했다. 그런데 막상 운영하다 보니 보전인력에게 혼란을 더해 엉뚱한 결과처리를 하게 했다. 이미 오래전부터 쌓이는 데이터는 쓰레기가 되고 있었다. 이런 상황을 보면 과감히 기존 데이터는 버리고 교육과 프로세스 체계화를 통해서 새롭게 시작해야 한다.

누구나 잘못을 하지만 그 잘못을 인정하고 고치는 사람은 그리 많지 않다.

유익한 정보를 더 많은 분과 나누고 싶다면, 본문을 무단으로 복사해가는 대신 게시물 링크(URL)을 공유해주세요.

출처를 밝히지 않은 무단 도용 및 상업적 목적의 재배포는 법적 제재를 받을 수 있습니다.