KR101278428B1 - 예지 보전 기반의 실시간 협업 기업 자산 관리 시스템 및 방법 - Google Patents

예지 보전 기반의 실시간 협업 기업 자산 관리 시스템 및 방법 Download PDF

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Abstract

예지 보전 방식(condition based maintenance, CBM)에 기반하여 기업 자산 설비를 진단하여 진단 정보를 생성하고, 생성된 진단 정보에 따라 설비 보전 작업 정보를 생성하는 CBM 기반 설비 진단 장치와, 상기 생성된 진단 정보 및 설비 보전 작업 정보를 저장하는 공유 데이터베이스와, 상기 저장된 진단 정보 및 설비 보전 작업 정보에 기반하여 고장 형태 영향 분석(failure mode and effect analysis, FMEA)을 수행하고, 수행된 고장 형태 영향 분석의 결과에 따라 정비 계획 정보를 생성하여 작업자 단말로 송신하는 실시간 cEAM(real-time collaborated Enterprise Asset Management) 서버를 구성한다. 상기와 같은 예지 보전 기반의 실시간 협업 기업 자산 관리 시스템 및 방법에 의하면, 시스템 운영자나 기업 경영자가 예지 보전 방식에 의해 기업 자산의 이상 징후를 실시간으로 포착할 수 있으며, 필요한 정비 또한 실시간으로 행해질 수 있는 효과가 있다. 즉, 예방적 정비부터 정비 지시, 정비 작업, 정비 결과 조회, 기업 자산의 유지 보수 통계 보고까지 모든 일련의 체계가 실시간으로 이루어질 수 있다. 이에, 기업 자산의 온전히 보전되고 유지 비용이 절감된다.

Description

예지 보전 기반의 실시간 협업 기업 자산 관리 시스템 및 방법{REAL-TIME COLLABORATED ENTERPRISE ASSET MANAGEMENT SYSTEM BASED ON CONDITION-BASED MAINTENANCE AND METHOD THEREOF}
본 발명은 기업 자산 관리 시스템 및 방법에 관한 것으로서, 좀 더 구체적으로는 예지 보전 기반의 실시간 협업 기업 자산 관리 시스템 및 방법에 관한 것이다.
공장이나 빌딩과 같은 기업 자산들은 그 규모가 커지고 수가 많아질수록 체계적인 관리가 요구된다. 기업 경영자들은 기업 자산의 유지 관리에 대한 구체적인 파악이 용이하지 않은 실정이며, 기업 자산의 유지 관리는 장기적으로는 기업의 손익에 큰 영향을 미친다고 볼 수 있다. 특히, 이러한 정비나 유지 보수가 적절한 시점에 행해져야 유지 비용 또한 절감될 수 있다. 이와 같은 적절한 시점의 유지 보수는 기업 자산의 훼손 또한 예방하는 의미가 크다.
이에, 사후적인 큰 손해를 피하고 기업 자산을 온전히 유지하기 위해서는, 경영자나 유지 보수 관련 업무자들이 실시간으로 기업 자산의 이상 징후를 발견하고 체계적으로 유지 보수를 하여야 할 필요가 있다.
본 발명의 목적은 예지 보전 기반의 실시간 협업 기업 자산 관리 시스템을 제공하는 데 있다.
본 발명의 다른 목적은 예지 보전 기반의 실시간 협업 기업 자산 관리 방법을 제공하는 데 있다.
상술한 본 발명의 목적에 따른 예지 보전 기반의 실시간 협업 기업 자산 관리 시스템은, 예지 보전 방식(condition based maintenance, CBM)에 기반하여 기업 자산 설비를 진단하여 진단 정보를 생성하고, 생성된 진단 정보에 따라 설비 보전 작업 정보를 생성하는 CBM 기반 설비 진단 장치와, 상기 생성된 진단 정보 및 설비 보전 작업 정보를 저장하는 공유 데이터베이스와, 상기 저장된 진단 정보 및 설비 보전 작업 정보에 기반하여 고장 형태 영향 분석(failure mode and effect analysis, FMEA)을 수행하고, 수행된 고장 형태 영향 분석의 결과에 따라 정비 계획 정보를 생성하여 작업자 단말로 송신하는 실시간 cEAM(real-time collaborated Enterprise Asset Management) 서버를 포함하도록 구성될 수 있다. 여기에서, 상기 실시간 cEAM 서버는, 상기 저장된 진단 정보 및 설비 보전 작업 정보에 기반하여 상기 기업 자산 설비에 대한 상태 수집 조건 정보 및 진단 조건 정보를 생성하고, 생성된 상태 수집 조건 정보 및 진단 조건 정보를 상기 CBM 기반 설비 진단 장치로 송신하도록 구성될 수 있다. 그리고 상기 진단 정보는 상기 기업 자산 설비의 고장 여부 및 고장 원인을 포함하도록 구성될 수 있다. 한편, 상기 상태 수집 조건 정보는 상태 수집 항목, 상태 수집 방법, 상태 수집 주기에 대한 정보이고, 상기 진단 조건 정보는 분석군 크기, 제어 차트 패턴(control chart pattern) 분석 기준, 고장 알람 방식에 대한 정보로 구성될 수 있다. 한편, 상기 CBM 기반 설비 진단 장치는 상기 기업 자산 설비에 대하여 제어 차트 패턴을 분석하여 고장 여부 및 고장 원인을 진단하도록 구성될 수 있다. 그리고 상기 CBM 기반 설비 진단 장치는 고장 이력 및 알람 이력을 기반으로 고장률, 예상 수명, 고장 복구 수리 시간(mean time to repair, MTTR), 평균 고장 간격(mean time between failures, MTBF), 고장 수명 모델을 분석하여 상기 실시간 cEAM 서버로 제공하도록 구성될 수 있다.
상술한 본 발명의 다른 목적에 따른 예지 보전 기반의 실시간 협업 기업 자산 관리 방법은, CBM 기반 설비 진단 장치가 예지 보전 방식(condition based maintenance, CBM)에 기반하여 기업 자산 설비를 진단하여 진단 정보를 생성하는 단계와, 상기 CBM 기반 설비 진단 장치가 상기 생성된 진단 정보로부터 고장이 발생한 것으로 판단하는 경우, 설비 보전 작업 정보를 생성하여 제공하는 단계와, 실시간 cEAM(colloaborated Enterprise Asset Management) 서버가 상기 진단 정보 및 설비 보전 작업 정보에 기반하여 고장 형태 영향 분석(failure mode and effect analysis, FMEA)을 수행하는 단계; 상기 실시간 cEAM 서버가 상기 수행된 고장 형태 영향 분석의 결과에 따라 정비 계획 정보를 생성하여 작업자 단말로 송신하는 단계를 포함하도록 구성될 수 있다. 그리고 상기 CBM 기반 설비 진단 장치가 고장 이력 및 알람 이력을 기반으로 고장률, 예상 수명, 고장 복구 수리 시간(mean time to repair, MTTR), 평균 고장 간격(mean time between failures, MTBF), 고장 수명 모델을 분석하여 상기 실시간 cEAM 서버로 제공하는 단계를 더 포함하도록 구성될 수 있다. 그리고 상기 실시간 cEAM 서버가 상기 저장된 진단 정보 및 설비 보전 작업 정보에 기반하여 상기 기업 자산 설비에 대한 상태 수집 조건 정보 및 진단 조건 정보를 생성하여 상기 CBM 기반 설비 진단 장치로 제공하는 단계를 더 포함하도록 구성될 수 있다. 이때, 상기 진단 정보는 상기 기업 자산 설비의 고장 여부 및 고장 원인을 포함하도록 구성될 수 있다. 그리고 상기 상태 수집 조건 정보는 상태 수집 항목, 상태 수집 방법, 상태 수집 주기에 대한 정보이고, 상기 진단 조건 정보는 분석군 크기, 제어 차트 패턴(control chart pattern) 분석 기준, 고장 알람 방식에 대한 정보가 될 수 있다. 한편, 상기 CBM 기반 설비 진단 장치가 예지 보전 방식(condition based maintenance, CBM)에 기반하여 기업 자산 설비를 진단하여 진단 정보를 생성하는 단계는, 상기 기업 자산 설비에 대하여 제어 차트 패턴을 분석하여 고장 여부 및 고장 원인을 진단하도록 구성될 수 있다.
상기와 같은 예지 보전 기반의 실시간 협업 기업 자산 관리 시스템 및 방법에 의하면, 시스템 운영자나 기업 경영자가 예지 보전 방식에 의해 기업 자산의 이상 징후를 실시간으로 포착할 수 있으며, 필요한 정비 또한 실시간으로 행해질 수 있는 효과가 있다. 즉, 예방적 정비부터 정비 지시, 정비 작업, 정비 결과 조회, 기업 자산의 유지 보수 통계 보고까지 모든 일련의 체계가 실시간으로 이루어질 수 있다. 이에, 기업 자산의 온전히 보전되고 유지 비용이 절감된다. 또한, 부가적으로는 민원인들도 민원인 단말을 통해 정비 사항을 실시간으로 민원 요청하도록 함으로써, 예지 보전 기반 방식을 보완할 수 있다.
도 1은 본 발명의 일 실시예에 따른 예지 보전 기반의 실시간 협업 기업 자산 관리 시스템의 블록 구성도이다.
도 2는 본 발명의 일 실시예에 따른 CBM 기반 설비 진단 장치의 블록 구성도이다.
도 3은 본 발명의 일 실시예에 따른 실시간 cEAM 서버의 블록 구성도이다.
도 4a 내지 4c는 본 발명의 일 실시예에 따른 제어 차트 패턴 분석에 의한 일반적 상태 진단을 나타내는 예시도이다.
도 5a 내지 5d는 본 발명의 일 실시예에 따른 설비별 FMEA 수행 및 조건 설정을 나타내는 예시도이다.
도 6은 본 발명의 일 실시예에 따른 예지 보전 기반의 실시간 협업 기업 자산 관리 방법의 흐름도이다.
본 발명은 다양한 변경을 가할 수 있고 여러 가지 실시예를 가질 수 있는 바, 특정 실시 예들을 도면에 예시하고 상세한 설명에 상세하게 설명하고자 한다. 그러나, 이는 본 발명을 특정한 실시 형태에 대해 한정하려는 것이 아니며, 본 발명의 사상 및 기술 범위에 포함되는 모든 변경, 균등물 내지 대체물을 포함하는 것으로 이해되어야 한다. 각 도면을 설명하면서 유사한 참조부호를 유사한 구성요소에 대해 사용하였다.
제1, 제2, A, B 등의 용어는 다양한 구성요소들을 설명하는데 사용될 수 있지만, 상기 구성요소들은 상기 용어들에 의해 한정되어서는 안된다. 상기 용어들은 하나의 구성요소를 다른 구성요소로부터 구별하는 목적으로만 사용된다. 예를 들어, 본 발명의 권리 범위를 벗어나지 않으면서 제1 구성요소는 제2 구성요소로 명명될 수 있고, 유사하게 제2 구성요소도 제1 구성요소로 명명될 수 있다. 및/또는 이라는 용어는 복수의 관련된 기재된 항목들의 조합 또는 복수의 관련된 기재된 항목들 중의 어느 항목을 포함한다.
어떤 구성요소가 다른 구성요소에 "연결되어" 있다거나 "접속되어" 있다고 언급된 때에는, 그 다른 구성요소에 직접적으로 연결되어 있거나 또는 접속되어 있을 수도 있지만, 중간에 다른 구성요소가 존재할 수도 있다고 이해되어야 할 것이다. 반면에, 어떤 구성요소가 다른 구성요소에 "직접 연결되어" 있다거나 "직접 접속되어" 있다고 언급된 때에는, 중간에 다른 구성요소가 존재하지 않는 것으로 이해되어야 할 것이다.
본 출원에서 사용한 용어는 단지 특정한 실시예를 설명하기 위해 사용된 것으로, 본 발명을 한정하려는 의도가 아니다. 단수의 표현은 문맥상 명백하게 다르게 뜻하지 않는 한, 복수의 표현을 포함한다. 본 출원에서, "포함하다" 또는 "가지다" 등의 용어는 명세서상에 기재된 특징, 숫자, 단계, 동작, 구성요소, 부품 또는 이들을 조합한 것이 존재함을 지정하려는 것이지, 하나 또는 그 이상의 다른 특징들이나 숫자, 단계, 동작, 구성요소, 부품 또는 이들을 조합한 것들의 존재 또는 부가 가능성을 미리 배제하지 않는 것으로 이해되어야 한다.
다르게 정의되지 않는 한, 기술적이거나 과학적인 용어를 포함해서 여기서 사용되는 모든 용어들은 본 발명이 속하는 기술 분야에서 통상의 지식을 가진 자에 의해 일반적으로 이해되는 것과 동일한 의미를 가지고 있다. 일반적으로 사용되는 사전에 정의되어 있는 것과 같은 용어들은 관련 기술의 문맥 상 가지는 의미와 일치하는 의미를 가지는 것으로 해석되어야 하며, 본 출원에서 명백하게 정의하지 않는 한, 이상적이거나 과도하게 형식적인 의미로 해석되지 않는다.
이하, 본 발명에 따른 바람직한 실시예를 첨부된 도면을 참조하여 상세하게 설명한다.
도 1은 본 발명의 일 실시예에 따른 예지 보전 기반의 실시간 협업 기업 자산 관리 시스템의 블록 구성도이다.
도 1을 참조하면, 본 발명의 일 실시예에 따른 예지 보전 기반의 실시간 협업 기업 자산 관리 시스템(10)(이하, 'CBM 기반 실시간 cEAM 시스템'이라 함)은 CBM 기반 설비 진단 장치(100), 공유 데이터베이스(200), 실시간 cEAM 서버(300)를 포함하도록 구성될 수 있다.
CBM 기반 실시간 cEAM 시스템(10)은 CBM 기반 설비 진단 장치(100)가 예지 보전 방식(condition based maintenance, CBM)에 기반하여 사전 포착한 이상 징후를 실시간 cEAM 서버(300)가 고장 형태 영향 분석(failure mode and effect analysis, FMEA)을 행한다. 그리고 정비 계획 정보를 생성하여 작업자에게 직접 송신하여 실시간으로 확인 및 정비가 가능하도록 한다. 또한, 경영자는 이러한 일련의 과정과 통계치를 직접 조회함으로써, 기업 자산의 보전에 대한 체계적인 계획을 수립하고 비용을 효율적으로 책정할 수 있다. 궁극적으로는 기업 자산 보전 비용이 절감되고, 정비 작업이 수월해진다. 이하, 세부적인 구성에 대하여 설명한다.
CBM 기반 설비 진단 장치(100)는 예지 보전 방식에 기반하여 기업 자산 설비를 진단하여 진단 정보를 생성하고, 생성된 진단 정보에 따라 설비 보전 작업 정보를 생성하도록 구성될 수 있다. 여기에서, 예지 보전 방식은 실시간으로 사용중인 기업 자산의 상태를 확인하는 방식으로서, 유지 관리 작업을 실시해야 할 시점을 정확하게 예측하도록 한다. 즉, 문제가 발생하기 전에 일반적으로 나타나는 지표 패턴 또는 징후를 포착하여 예상되는 고장이나 그 원인을 예측할 수 있다. 이와 같이, 고장이 나기 전에 미리 부품 교체나 정비를 행함으로써, 사후적으로 발생하는 불의의 고장으로 인한 다운타임(downtime)이나 유지 관리 비용을 대폭 줄일 수 있다.
상기에서 진단 정보는 기업 자산 설비의 고장 여부 및 고장 원인을 포함하는 정보이다. 이는 지표 패턴의 변화 등으로 예측되는 고장 여부나 고장 원인을 의미한다. 즉, CBM 기반 설비 진단 장치(100)는 예지 보전 방식에 의해 이러한 진단 정보를 생성하고 실시간 cEAM 서버(300)로 전달하여 즉시적인 대처가 이루어지도록 한다. 이때, CBM 기반 설비 진단 장치(100)는 기업 자산 설비에 대하여 제어 차트 패턴(control chart pattern)을 분석하여 고장 여부 및 고장 원인을 진단하도록 구성될 수 있다. 제어 차트 패턴은 기업 자산 설비(20)로부터 수집된 데이터들을 패턴을 분석하여 고장 여부나 고장 원인을 분석하기 위한 것으로서, 일정한 제어 차트 패턴을 기존 제어 차트 패턴과 참조 비교하도록 구성될 수 있다.
한편, CBM 기반 설비 진단 장치(100)는 고장 이력 및 알람 이력을 기반으로 고장률, 예상 수명, 고장 복구 수리 시간(mean time to repair, MTTR), 평균 고장 간격(mean time between failures, MTBF), 고장 수명 모델을 분석하여 실시간 cEAM 서버(300)로 제공하도록 구성될 수 있다. 이는 공유 데이터베이스(200)에 저장된 고장 이력 등을 참조하여 분석될 수 있다.
공유 데이터베이스(200) CBM 기반 설비 진단 장치(100)에서 생성된 진단 정보 및 설비 보전 작업 정보를 저장하도록 구성될 수 있다. 공유 데이터베이스(200)에 저장되는 정보는 기본적으로 CBM 기반 설비 진단 장치(100)와 실시간 cEAM 서버(300)가 서로 정보를 공유하기 위한 구성이다.
실시간 cEAM(real-time collaborated Enterprise Asset Management) 서버(300)는 공유 데이터베이스(200)에 저장된 진단 정보 및 설비 보전 작업 정보에 기반하여 고장 형태 영향 분석(failure mode and effect analysis, FMEA)을 수행하고, 수행된 고장 형태 영향 분석의 결과에 따라 정비 계획 정보를 생성하여 작업자 단말로 송신하도록 구성될 수 있다. 즉, 즉각적인 대처가 이루어질 수 있다.
한편, 실시간 cEAM 서버(300)는 공유 데이터베이스(200)에 저장된 진단 정보 및 설비 보전 작업 정보에 기반하여 기업 자산 설비(20)에 대한 상태 수집 조건 정보 및 진단 조건 정보를 생성하고, 생성된 상태 수집 조건 정보 및 진단 조건 정보를 CBM 기반 설비 진단 장치(100)로 송신하도록 구성될 수 있다. 다시 말하면, 실시간 cEAM 서버(300)는 CBM 기반 설비 진단 장치(100)가 기업 자산 설비(20)의 상태를 파악하기 위한 방식과 이로부터 진단하는 방식에 대해 규정한다. 이는 이전에 행해진 진단 결과 등으로부터 생성되어 CBM 기반 설비 진단 장치(100)로 피드백 설정되는 정보라고 할 수 있다. 이러한 상태 수집 조건 정보는 상태 수집 항목, 상태 수집 방법, 상태 수집 주기에 대한 정보를 포함하고, 진단 조건 정보는 분석군 크기, 제어 차트 패턴(control chart pattern) 분석 기준, 고장 알람 방식에 대한 정보를 포함하도록 구성될 수 있다.
도 2는 본 발명의 일 실시예에 따른 CBM 기반 설비 진단 장치의 블록 구성도이다.
도 2를 참조하면, CBM 기반 설비 진단 장치(100)는 설정 모듈(110), 수집 모듈(120), 진단 모듈(130), 스케줄링 모듈(140) 및 분석 모듈(150)을 포함하도록 구성될 수 있다. 이하, 세부적인 구성에 대하여 설명한다.
설정 모듈(110)은 공유 데이터베이스(200)를 통해 실시간 cEAM 서버(300)로부터 상태 수집 조건 정보 및 진단 조건 정보를 독출한다. 설정 모듈(110)은 상태 수집 조건 정보를 이용하여 수집 모듈(120)이 기업 자산 설비(20)의 상태를 수집하기 위한 조건을 설정하고, 진단 조건 정보를 이용하여 진단 모듈(130)의 진단 조건을 설정한다. 이러한 상태 수집 조건 정보 및 진단 조건 정보는 주기적으로 또는 비주기적으로 피드백받아 설정되도록 구성될 수 있다.
수집 모듈(120)은 기업 자산 설비(20)의 상태 정보를 수집하여 공유 데이터베이스(200)에 저장하고, 이를 진단 모듈(130)에서 진단할 수 있도록 제공한다. 이때, 기 설정된 상태 수집 조건 정보에 따라 상태 정보를 수집한다.
진단 모듈(130)은 수집 모듈(120)에서 수집된 상태 정보를 이용하여 고장 여부나 고장 원인에 대하여 진단한다. 이때, 기존에 축적된 제어 차트 패턴을 참조하여 고장 여부나 그 원인을 진단하도록 구성될 수 있음은 앞서 설명한 바와 같다. 진단 모듈(130)은 또한 고장 진단 시에는 알람 데이터를 생성하여 스케줄링 모듈(140)로 제공하고, 공유 데이터베이스(200)에도 저장한다.
스케줄링 모듈(140)은 진단 모듈(130)로부터 제공받은 알람 데이터를 이용하여 설비 보전 작업 정보를 생성하고 실시간 cEAM 서버(300)로 스케줄링을 실시한다. 즉, 고장이 날 가능성을 알린다. 이때, 그 고장 여부 및 고장 원인과 같은 진단 정보도 함께 제공한다. 이때, 그 중요도에 따라 자동으로 스케줄링을 하도록 알고리즘이 구성될 수 있다.
분석 모듈(150)은 공유 데이터베이스(200)에 저장된 고장 이력이나 알람 이력을 기반으로 고장률, 예상 수명, 고장 복구 수리 시간(mean time to repair, MTTR), 평균 고장 간격(mean time between failures, MTBF), 고장 수명 모델을 분석하여 실시간 cEAM 서버(300)로 제공하도록 구성도리 수 있다. 이러한 정보들은 차후, 시스템 운영자나 경영자가 참조할 수 있으며, 통계 자료로도 작성되어 기업 자산 관리 정책에 반영될 수 있다.
도 3은 본 발명의 일 실시예에 따른 실시간 cEAM 서버의 블록 구성도이다.
도 3을 참조하면, 본 발명의 일 실시예에 따른 실시간 cEAM 서버(300)(이하, '실시간 cEAM 서버'라 함)는 시스템 운영자 단말(310), 작업자 단말(320), 민원인 단말(330), 경영자 단말(340)과 서로 연결되어 하나의 협업 시스템을 구성한다. 실시간 cEAM 서버(300)는 기업 자산 관리 DB(301), 보전 작업 관리 모듈(302), 통합 민원 DB(303), 통계 모듈(304)을 포함하도록 구성될 수 있다.
실시간 cEAM 서버(300)는 기업 자산 관리 DB(301), 보전 작업 관리 모듈(302), 통합 민원 DB(303) 및 통계 모듈(304)을 포함하도록 구성될 수 있다.
여기에서, 실시간 cEAM 서버(300)는 시스템 운영자 단말(310), 작업자 단말(320), 민원인 단말(330) 및 경영자 단말(340)과 연계되어 시스템 운영자, 작업자, 민원인, 경영자가 실시간 협업하여 기업 자산 보전이 이루어질 수 있도록 한다. 즉, 시스템 운영자가 정비 계획을 실시간으로 작업자에게 지시하고, 작업자는 정비 결과를 실시간으로 공유시킬 수 있으며, 민원인도 언제든지 정비 민원 요청을 행하고 그 정비 결과를 확인할 수 있다. 또한, 경영자도 이러한 일련의 과정을 구체적으로 확인하고 그 통계 자료도 참조할 수 있다. 기존과 달리 실시간성과 정확성이 보장된다. 이하, 세부적인 구성에 대하여 설명한다.
기업 자산 관리 DB(301)는 기본적으로 시스템 운영자, 작업자, 경영자가 등록하거나 조회할 수 있는 정보를 저장하기 위한 구성이다. 정비 계획 정보, 작업 결과 정보 등이 저장된다. 이때, 기업 자산 관리 DB(301)에는 공유 데이터베이스(200)를 통해 CBM 기반 설비 진단 장치(100)로부터 제공받는 진단 정보, 알람 데이터 등이 저장된다. 그리고 기업 자산 관리 DB(301)는 통합 민원 DB(303)와 서로 연계되어 필요한 정보를 공유할 수 있도록 구성된다.
보전 작업 관리 모듈(302)는 기업 자산 관리 DB(301)에 저장된 진단 정보 및 설비 보전 작업 정보에 기반하여 고장 형태 영향 분석을 수행한다. 그리고 이에 기반하여 상태 수집 조건 정보 및 진단 조건 정보도 생성하여 CBM 기반 설비 진단 장치(100)로 제공한다. 보전 작업 관리 모듈(302)는 CBM 기반 설비 진단 장치(100)와 연계되어 동작하는 모듈이다.
통합 민원 DB(303)는 민원인이 민원인 단말(330)을 통해 등록하거나 조회할 수 있는 정보를 저장하기 위한 구성이다. 주로 민원인의 정비 요청 정보나 해당 정비 결과 정보가 저장된다.
통계 모듈(304)은 통합 민원 DB(303) 및 기업 자산 관리 DB(301)에 저장된 정보들을 이용하여 각종 현황 및 통계 정보를 생성한다. 예를 들면, 최다 고장 장비 정보, 최대 부동 시간 장비 정보, 최대 정비 시간 장비 정보, 설비 가동성 분석 정보, 설비별 작업 분석 정보, 정비 용원 투입 분석 정보, 고장 원인 분석, 유지 보수 비용 분석 및 일상 점검 추이 분석 정보 등이 될 수 있다. 또한, 통계 모듈(304)에는 분석 모듈(150)에서 제공받는 정보도 통계 자료로 활용할 수 있다. 이러한 각종 현황 및 통계 정보는 주로 경영자가 경영자 단말(340)을 통해 조회하기 위한 정보이다. 경영자는 각종 현황 및 통계 정보를 이용하여 실시간으로 구체적인 정보를 접함으로써, 기업 자산을 관리하고 유지 보수 비용을 책정하는 데 이용할 수 있다.
시스템 운영자 단말(310)은 기업 자산에 대한 정비 계획 정보를 생성하여 작업자 단말(320)에 제공하도록 구성될 수 있다. 이때, 시스템 운영자 단말(310)은 보전 작업 관리 모듈(302)의 고장 형태 영향 분석 수행 결과에 따라 정비 계획 정보를 생성하도록 구성될 수 있다. 또한, 시스템 운영자 단말(310)은 민원인의 정비 요청 정보에 상응하는 정비 계획 정보를 생성할 수도 있다. 작업자의 신속한 작업 개시가 이루어질 수 있다.
작업자 단말(320)은 시스템 운영자 단말(310)로부터 제공받은 정비 계획 정보에 따라 정비를 수행하고, 해당 정비 결과 정보를 생성하여 기업 자산 관리 DB(301)에 등록하도록 구성될 수 있다. 이때, 작업자 단말(320)은 모바일 단말로 구성되는 것이 바람직하다. 작업자가 현장에서 직접 실시간으로 정보를 입력하거나 조회할 수 있기 때문이다.
작업자 단말(320)은 기업 자산 관리 DB(301)에 등록된 정비 계획 정보의 세부 작업 계획 정보, 세부 작업 일정 정보 및 작업 실적 정보를 생성하여 기업 자산 관리 DB(301)에 등록하도록 구성될 수 있다. 즉, 작업자 단말(320)은 정비 계획 정보에 대한 세부 사항을 직접 등록하여 정비 진행 상황을 공유할 수 있도록 구성된다. 한편, 작업자 단말(320)은 정비 계획 정보와 관련된 재고 정보, 자재 수불 정보, 자재 구매 요청 정보를 생성하여 기업 자산 관리 DB(301)에 등록 및 조회하도록 구성될 수 있다. 작업자 단말(320)은 필요할 때마다 부족한 자재를 요청하거나 정확한 수급 정보를 등록함으로써, 시스템 운영자나 경영자가 자재나 재고에 대한 정확한 파악과 대응이 가능해진다.
민원인 단말(330)은 기업 자산에 대한 정비 요청 정보를 생성하여 통합 민원 DB(303)에 등록하고 통합 민원 DB(303)를 통해 해당 정비 결과를 조회하도록 구성될 수 있다. 민원인 단말(330)은 기업의 근로자가 될 수 있으며, 정비가 필요한 기업 시설에 대하여 민원 요청을 하고, 해당 민원 요청에 대한 정비 결과도 확인할 수 있다. 실시간성과 정확성이 보장된다. 종래와 달리 기업 관련 인사는 누구든지 정비 요청을 할 수 있음으로 인해, 기업 자산에 대한 관리가 좀 더 신속하고 세세하게 이루어질 수 있다.
경영자 단말(340)은 통합 민원 DB(303) 및 기업 자산 관리 DB(301)에 등록된 정비 요청 정보, 정비 계획 정보, 해당 정비 결과 정보 및 각종 현황 및 통계 정보를 조회하도록 구성될 수 있다. 경영자는 종래에 기업 자산 정비에 대하여 분기나 반기 년 단위의 통계 정보나 간략한 정보만 파악이 가능했으나, 본 발명에서는 실시간으로 기업 자산 정비에 대한 정보를 파악하고 경영 정책을 수립할 수 있는 장점이 있다.
도 4a 내지 4c는 본 발명의 일 실시예에 따른 제어 차트 패턴 분석에 의한 일반적 상태 진단을 나타내는 예시도이다.
도 4a 및 4b를 참조하면, 기업 자산 설비(20)로부터 수집한 상태 정보가 표와 그래프로 나타나 있다. 도 4a에서 보듯이 수집 주기는 1분으로 설정되어 있고, 도 4b에서는 상태 군의 크기가 30분으로 설정되어 있다. 상태 군에서는 평균을 산출하도록 되어 있다.
도 4c를 참조하면, 상태 군의 평균(Xbar)을 산출하여 관리 한계선(UCL/LCL)을 구하여 차트로 표시되어 있음을 알 수 있다.
여기에서, 관리 한계선 UCL, LCL은 다음 수학식 1 및 수학식 2와 같이 산출될 수 있다.
Figure 112011095381417-pat00001
Figure 112011095381417-pat00002
도 4c에서는 제어 차트 패턴이 도시되어 있는데, (a)는 normal, (b)는 stratifcation, (c)는 systematic 는 (d)는 cyclic, (e)는 increasing trend, (f)는 decreasing trend, (g)는 upward shift, (h)는 downward shift를 나타낸다. 여기에서, 예를 들어 (e) 및 (f)의 경우에는 그래프의 점들이 한 방향으로 연속해서 나타나는데 이는 공구의 마모, 시험 기구의 정비 불량을 나타낸다. 그리고 (c)는 일정한 패턴이 반복되는데, 이는 온도, 습도 등과 같은 계절적 요인이나 작업자의 피로를 암시한다.
도 5a 내지 5d는 본 발명의 일 실시예에 따른 설비별 FMEA 수행 및 조건 설정을 나타내는 예시도이다.
도 5a를 참조하면, 본 발명과 같은 RCM(Reliability Centered Maintenance)기반에서 설비별 고장모드, 고장원인, 주요신호를 정의하고 있음을 알 수 있다. 그리고 도 5b는 RCM 기반에서 정량적 모델인 고장 형태 영향 분석(FMEA)의 수행 내용을 실시간 cEAM 서버(300)에 설정하는 내용을 나타낸다.
한편, 도 5c는 앞서 본 바와 같이 제어 차트 패턴 분석을 위한 수집 주기와 분석군을 정의하고 있다. 그리고 도 5d는 도 5c에서 정의된 제어 차트 패턴 분석 설정이 실시간 cEAM 서버(300)에 설정되는 내용을 나타낸다.
도 6은 본 발명의 일 실시예에 따른 예지 보전 기반의 실시간 협업 기업 자산 관리 방법의 흐름도이다.
도 6을 참조하면, 먼저 CBM 기반 설비 진단 장치(100)가 예지 보전 방식(condition based maintenance, CBM)에 기반하여 기업 자산 설비(20)를 진단하여 진단 정보를 생성한다(S110). 여기서, 진단 정보는 기업 자산 설비(20)의 고장 여부 및 고장 원인을 포함하도록 구성될 수 있다. 이때, CBM 기반 설비 진단 장치(100)는 기업 자산 설비(20)에 대하여 제어 차트 패턴을 분석하여 고장 여부 및 고장 원인을 진단하도록 구성될 수 있다.
다음으로, CBM 기반 설비 진단 장치(100)가 앞서 생성된 진단 정보로부터 고장이 발생한 것으로 판단하는 경우, 설비 보전 작업 정보를 생성하여 제공한다(S120).
다음으로, 실시간 cEAM(colloaborated Enterprise Asset Management) 서버(300)가 진단 정보 및 설비 보전 작업 정보에 기반하여 고장 형태 영향 분석(failure mode and effect analysis, FMEA)을 수행한다(S130).
다음으로, 실시간 cEAM 서버(300)가 앞서 수행된 고장 형태 영향 분석의 결과에 따라 정비 계획 정보를 생성하여 작업자 단말(320)로 송신한다(S140).
다음으로, CBM 기반 설비 진단 장치(100)가 고장 이력 및 알람 이력을 기반으로 고장률, 예상 수명, 고장 복구 수리 시간(mean time to repair, MTTR), 평균 고장 간격(mean time between failures, MTBF), 고장 수명 모델을 분석하여 실시간 cEAM 서버(300)로 제공한다(S150).
다음으로, 실시간 cEAM 서버(300)가 앞서 저장된 진단 정보 및 설비 보전 작업 정보에 기반하여 기업 자산 설비(20)에 대한 상태 수집 조건 정보 및 진단 조건 정보를 생성하여 CBM 기반 설비 진단 장치(100)로 제공한다(S160). 이는 단계 S110에서 CBM 기반 설비 진단 장치(100)의 진단에 활용된다. 여기에서, 상태 수집 조건 정보는 상태 수집 항목, 상태 수집 방법, 상태 수집 주기에 대한 정보이고, 진단 조건 정보는 분석군 크기, 제어 차트 패턴(control chart pattern) 분석 기준, 고장 알람 방식에 대한 정보가 될 수 있다.
이상 실시예를 참조하여 설명하였지만, 해당 기술 분야의 숙련된 당업자는 하기의 특허 청구의 범위에 기재된 본 발명의 사상 및 영역으로부터 벗어나지 않는 범위 내에서 본 발명을 다양하게 수정 및 변경시킬 수 있음을 이해할 수 있을 것이다.

Claims (12)

  1. 예지 보전 방식(condition based maintenance, CBM)에 기반하여 기업 자산 설비를 진단하여 진단 정보를 생성하고, 생성된 진단 정보에 따라 설비 보전 작업 정보를 생성하는 CBM 기반 설비 진단 장치;
    상기 생성된 진단 정보 및 설비 보전 작업 정보를 저장하는 공유 데이터베이스;
    상기 저장된 진단 정보 및 설비 보전 작업 정보에 기반하여 고장 형태 영향 분석(failure mode and effect analysis, FMEA)을 수행하고, 수행된 고장 형태 영향 분석의 결과에 따라 정비 계획 정보를 생성하여 작업자 단말로 송신하는 실시간 cEAM(real-time collaborated Enterprise Asset Management) 서버를 포함하는 예지 보전 기반의 실시간 협업 기업 자산 관리 시스템.
  2. 제1항에 있어서, 상기 실시간 cEAM 서버는,
    상기 저장된 진단 정보 및 설비 보전 작업 정보에 기반하여 상기 기업 자산 설비에 대한 상태 수집 조건 정보 및 진단 조건 정보를 생성하고, 생성된 상태 수집 조건 정보 및 진단 조건 정보를 상기 CBM 기반 설비 진단 장치로 송신하는 것을 특징으로 하는 예지 보전 기반의 실시간 협업 기업 자산 관리 시스템.
  3. 제2항에 있어서, 상기 진단 정보는,
    상기 기업 자산 설비의 고장 여부 및 고장 원인을 포함하는 것을 특징으로 하는 예지 보전 기반의 실시간 협업 기업 자산 관리 시스템.
  4. 제3항에 있어서,
    상기 상태 수집 조건 정보는 상태 수집 항목, 상태 수집 방법, 상태 수집 주기에 대한 정보이고,
    상기 진단 조건 정보는 분석군 크기, 제어 차트 패턴(control chart pattern) 분석 기준, 고장 알람 방식에 대한 정보인 것을 특징으로 하는 예지 보전 기반의 실시간 협업 기업 자산 관리 시스템.
  5. 제4항에 있어서, 상기 CBM 기반 설비 진단 장치는,
    상기 기업 자산 설비에 대하여 제어 차트 패턴을 분석하여 고장 여부 및 고장 원인을 진단하는 것을 특징으로 하는 예지 보전 기반의 실시간 협업 기업 자산 관리 시스템.
  6. 제5항에 있어서, 상기 CBM 기반 설비 진단 장치는,
    고장 이력 및 알람 이력을 기반으로 고장률, 예상 수명, 고장 복구 수리 시간(mean time to repair, MTTR), 평균 고장 간격(mean time between failures, MTBF), 고장 수명 모델을 분석하여 상기 실시간 cEAM 서버로 제공하는 것을 특징으로 하는 예지 보전 기반의 실시간 협업 기업 자산 관리 시스템.
  7. CBM 기반 설비 진단 장치가 예지 보전 방식(condition based maintenance, CBM)에 기반하여 기업 자산 설비를 진단하여 진단 정보를 생성하는 단계;
    상기 CBM 기반 설비 진단 장치가 상기 생성된 진단 정보로부터 고장이 발생한 것으로 판단하는 경우, 설비 보전 작업 정보를 생성하여 제공하는 단계;
    실시간 cEAM(colloaborated Enterprise Asset Management) 서버가 상기 진단 정보 및 설비 보전 작업 정보에 기반하여 고장 형태 영향 분석(failure mode and effect analysis, FMEA)을 수행하는 단계;
    상기 실시간 cEAM 서버가 상기 수행된 고장 형태 영향 분석의 결과에 따라 정비 계획 정보를 생성하여 작업자 단말로 송신하는 단계를 포함하는 예지 보전 기반의 실시간 협업 기업 자산 관리 방법.
  8. 제7항에 있어서,
    상기 CBM 기반 설비 진단 장치가 고장 이력 및 알람 이력을 기반으로 고장률, 예상 수명, 고장 복구 수리 시간(mean time to repair, MTTR), 평균 고장 간격(mean time between failures, MTBF), 고장 수명 모델을 분석하여 상기 실시간 cEAM 서버로 제공하는 단계를 더 포함하는 것을 특징으로 하는 예지 보전 기반의 실시간 협업 기업 자산 관리 방법.
  9. 제8항에 있어서,
    상기 실시간 cEAM 서버가 상기 생성된 진단 정보 및 설비 보전 작업 정보에 기반하여 상기 기업 자산 설비에 대한 상태 수집 조건 정보 및 진단 조건 정보를 생성하여 상기 CBM 기반 설비 진단 장치로 제공하는 단계를 더 포함하는 것을 특징으로 하는 예지 보전 기반의 실시간 협업 기업 자산 관리 방법.
  10. 제9항에 있어서, 상기 진단 정보는,
    상기 기업 자산 설비의 고장 여부 및 고장 원인을 포함하는 것을 특징으로 하는 예지 보전 기반의 실시간 협업 기업 자산 관리 방법.
  11. 제10항에 있어서,
    상기 상태 수집 조건 정보는 상태 수집 항목, 상태 수집 방법, 상태 수집 주기에 대한 정보이고,
    상기 진단 조건 정보는 분석군 크기, 제어 차트 패턴(control chart pattern) 분석 기준, 고장 알람 방식에 대한 정보인 것을 특징으로 하는 예지 보전 기반의 실시간 협업 기업 자산 관리 방법.
  12. 제11항에 있어서, 상기 CBM 기반 설비 진단 장치가 예지 보전 방식(condition based maintenance, CBM)에 기반하여 기업 자산 설비를 진단하여 진단 정보를 생성하는 단계는,
    상기 기업 자산 설비에 대하여 제어 차트 패턴을 분석하여 고장 여부 및 고장 원인을 진단하는 것을 특징으로 하는 예지 보전 기반의 실시간 협업 기업 자산 관리 방법.
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