[인더스트리뉴스 최종윤 기자] 제조업에서 유지보수는 단순히 기계나 설비 고장을 예방하는 것이 아니라, 전체 생산성 향상과 직결되는 핵심요소다. 지속적인 유지보수 활동은 기계의 수명을 연장시키고, 생산 중단을 최소화하며 불필요한 비용을 절감하는 데 기여한다.

유지보수가 제대로 이루어지지 않으면 예기치 않은 기계 고장이나 생산 지연이 발생할 수 있으며, 이는 결국 직접적인 생산성 저하와 품질 문제로 이어진다.

이에 산업자동화 시장에서도 예지보전(Predictive Maintenance, PdM) 기술은 생산 효율성을 극대화하고 유지보수 비용을 절감하는 핵심으로 자리 잡고 있다.

센서, 인공지능(AI), 빅데이터 분석, IoT 등 기술의 발전과 함께 예지보전 기술은 더욱 정교해지고 있으며, 스마트팩토리 구축을 위한 필수 기술로 평가받고 있다.

예방보전이 여전히 주류… 예지보전 전환 ‘진행 중’

제조업의 유지보수 전략은 크게 예방보전(Preventive Maintenance, PM)과 예지보전으로 나뉜다. 최근 AI와 IoT 기술 발전으로 예지보전이 주목받고 있지만, 여전히 글로벌 제조업 현장에서는 예방보전이 70~80% 이상의 비중을 차지하는 것으로 나타났다.

국내도 마찬가지다. 실제 본지가 지난 3월 13일부터 20일까지 제조기업을 대상으로 예지보전 도입 현황을 조사·분석한 결과 현재 기업들이 가장 많이 활용하는 설비 유지보수 방식은 예방보전으로 나타났다.

전체 응답자의 41.0%가 선택했다. 사후보전(Breakdown Maintenance) 방식도 30.8%에 달했고, 예지보전 방식은 20.5%에 불과했다. 여전히 전통적인 유지보수 방식을 유지하고 있다는 뜻이다. 다만 도입 의향 여부를 묻는 질문에는 도입 검토중이라고 응답한 비율이 71.8%에 달해 예지보전에 대한 관심이 높아지고 있음을 보여줬다.

예방보전은 일정한 주기에 따라 설비를 점검하고 부품을 교체하는 방식으로 오랜기간 동안 검증된 유지보수 전략이다. 특히 중소·중견기업을 중심으로 여전히 예방보전에 의존하는 경우가 많다.

한 업계 관계자는 “예지보전은 AI 기반 데이터 분석과 IoT 센서가 필수적이지만, 예방보전은 비교적 간단한 일정 관리만으로 유지보수가 가능하다”며, “특히 초기 도입 비용 부담이 크지 않아 중소기업에서는 예방보전을 선호하는 경향이 있다”고 설명했다.

또 기술적 한계도 예방보전이 지속되는 이유 중 하나다. 일부 설비나 환경에서는 데이터를 수집하기 어려운 경우가 있으며, 고장 발생 패턴이 일정하지 않아 예지보전 알고리즘을 적용하기 어려운 사례도 존재한다.

예방보전 vs 예지보전

예방보전과 예지보전은 모두 장비의 고장을 예방하고 성능을 유지하기 위한 관리 방법이지만, 접근 방식에는 중요한 차이가 있다. 예방보전은 장비의 고장이 발생하기 전에 정해진 주기나 시간에 따라 계획적으로 유지보수를 실시하는 방식이다.

장비의 수명이 다하거나 성능 저하가 예상되는 시점을 미리 정해놓고, 그에 맞춰 점검과 부품 교체를 진행하는 식이다. 정해진 기간마다 필터를 교체하거나, 윤활유를 추가하는 등의 작업을 예로 들 수 있다.

그러나 이 방식은 장비가 고장나지 않았더라도 정해진 시간에 점검이나 교체를 해야 하므로 오히려 불필요한 유지보수나 자원 낭비가 발생할 수 있다는 단점이 있다.

반면 예지보전은 장비의 실시간 데이터를 모니터링하고, 데이터를 분석해 고장이 일어나기 전에 예방적인 조치를 취하는 방식이다. 센서나 모니터링 시스템을 통해 장비의 상태를 지속적으로 점검하고, 분석된 데이터를 기반으로 고장의 징후나 이상 신호를 파악해 실제 고장이 발생하기 전에 필요한 부품 교체나 수리를 진행한다.

진동·온도·압력 등 다양한 물리적 변수들을 측정해 장비의 상태를 분석하고, 문제가 될 수 있는 부분을 사전에 예측하는 방식이다.

다만 예지보전은 불필요한 유지보수를 줄이고, 장비의 수명을 연장시키는 데 유리하지만, 고급 센서와 데이터 분석 기술이 필요하며 상대적으로 초기 투자 비용이 높다.

‘예지보전’으로 유지보수 패러다임 전환 중

하지만 결국 기업들의 유지보수 전략은 예방보전에서 예지보전으로 점진적으로 진행될 것이라는데 이견은 없다. AI 및 IoT 기술이 발전하고, 정부의 스마트팩토리 지원 정책이 강화되면서 중소기업들도 예지보전 도입을 고려하기 시작했다.

업계 한 전문가는 “예방보전에서 조건기반 유지보수(Condition-Based Maintenance, CBM)를 거쳐 예지보전으로 전환하는 방식이 현실적”이라며, “현재는 예방보전이 주류지만 향후 데이터 분석 기술이 고도화되면서 예지보전의 비율이 점차 증가할 것”이라고 내다봤다.

디지털 전환이 가속화되는 가운데, 제조업의 유지보수 패러다임 변화도 기로에 서 있다. 예방보전이 여전히 강세를 보이고 있지만, 장기적으로 예지보전이 제조업의 표준이 될 가능성이 높다는 것이 업계의 공통된 전망이다.

디지털 전환 속 필수될 ‘예지보전’ 솔루션

현재 제조업은 거대한 디지털화 흐름 속에 있다. 기업마다 스마트팩토리가 구축 및 고도화되면서 AI·IoT·빅데이터 분석 기술을 기반으로 장비의 상태를 실시간으로 진단하고 고장을 사전에 예측하는 예지보전은 핵심적인 역할을 담당할 수밖에 없다.

먼저 제조업에서 가장 큰 손실 요인 중 하나는 장비 고장으로 인한 예기치 못한 가동 중단이다. 장비가 고장난 후에 대응하는 방식이기 때문에 생산 차질을 피할 수 없다. 반면 예지보전은 장비의 이상 징후를 사전에 감지해 다운타임을 최소화하고 생산성을 극대화할 수 있도록 돕는다.

또 다른 업계 관계자는 “예지보전 솔루션을 도입한 이후 가동 중단 시간이 30% 이상 줄었고, 유지보수 비용 또한 크게 절감됐다”며, “생산 일정이 보다 안정적으로 운영되면서 전반적인 공정 효율성이 향상됐다”고 말했다.

초기 구축 비용이 부담인 반면, 구축 이후에는 전체적인 유지보수 비용을 절감할 수 있으며, 설비 등의 수명 연장 효과를 누릴 수 있다.

또 예지보전 솔루션은 IoT 센서로부터 수집된 데이터를 실시간으로 분석하고, AI 알고리즘을 활용해 장비의 고장 가능성을 예측한다. 이를 통해 기업들은 데이터 기반의 유지보수 전략을 수립할 수 있으며, 운영의 효율성을 극대화할 수 있다.

특히 디지털트윈 기술과의 연계가 활발히 이루어지면서 예지보전의 활용 범위가 더욱 확대되고 있다. 디지털트윈을 활용하면 가상 공간에서 장비의 작동 상태를 시뮬레이션할 수 있으며, 이를 통해 유지보수 주기를 최적화하고 예상치 못한 사고를 예방할 수 있다.

아울러 예지보전은 설비의 최적 상태를 유지할 수 있도록 도와주기 때문에 품질 관리 측면에서도 중요한 역할을 한다. 특히 정밀 가공이 필요한 산업에서는 설비의 미세한 이상이 제품 품질에 직접적인 영향을 미칠 수 있어, 예지보전을 통해 공정의 일관성을 유지하는 것이 필수적이다.

전류·진동·온도·음향 데이터 결합한 하이브리드 솔루션 확산

최근에는 예지보전 기술이 단일 센서 기반 분석에서 벗어나 다중 데이터 융합을 통한 복합 분석 방식으로 진화하고 있다.

기존에는 전류·진동·온도 등 개별적인 센서 데이터를 활용하는 방식이 일반적이었다. 이제는 AI·빅데이터 분석 기술을 적용해 여러 데이터를 동시에 분석하는 하이브리드 솔루션이 시장에 등장하며 트렌드가 변하고 있다.

전류, 진동, 온도 등 개별 데이터는 각각의 장단점이 뚜렸해 사실상 상호보완적이었다는 점을 생각하면 당연한 수순이다. 예를 들어 전류 기반 분석은 모터와 같은 전기 설비의 이상을 감지하는 데 효과적이지만, 기계적 결함을 직접 분석하는 데 한계가 있었다.

진동 기반 분석은 회전 장비의 이상 감지에 강점이 있지만, 센서를 설치하지 못하는 환경에서는 사용이 불가능하고, 데이터 해석이 복잡했다. 또 온도 기반 분석은 과열 문제를 감지하는 데 유용하지만, 세밀한 고장 원인 분석이 어려웠다.

이러한 각각의 단점을 보완하기 위해 최근 예지보전 솔루션들은 전류·진동·온도·음향 데이터를 종합적으로 분석하는 방식으로 발전하고 있다.

다중 센서 데이터를 활용해 상관관계를 분석함으로써 기존 방식보다 더욱 정확하고 신뢰성 높은 예측이 가능해진 것이다. 업계에서는 복합 분석 기반의 하이브리드 예지보전 솔루션이 보다 정밀한 유지보수 전략을 가능하게 할 것으로 기대하고 있다.

예지보전 솔루션, ‘정확성과 신뢰성’ 확보 과제로...

예지보전이 스마트제조의 핵심 기술로 자리 잡으면서 다양한 솔루션이 시장에 출시되고 있다. 특히 AI, IoT 기술 발전과 함께 글로벌 기업뿐만 아니라 스타트업, 국내 중소기업들도 경쟁적으로 시장에 뛰어들면서 다양한 기술과 접근 방식이 등장했다.

하지만 모든 솔루션이 현장에 최적화된 것은 아니다. 한 업계 관계자는 “데이터 기반 예지보전 솔루션이라고 해서 무조건 효과적인 것은 아니다”라며, “현장에 적용하기 어려운 경우도 있고, 분석 정확도가 낮아 실질적인 유지보수 효율을 높이지 못하는 사례도 있다”고 지적했다.

이 전문가는 효과적인 예지보전 솔루션을 선택하기 위해서는 △데이터 수집·분석 정확도 △실제 공정 적용 사례 △도입 및 운영 용이성 △ROI 등을 꼼꼼히 살펴봐야 한다고 조언했다. 특히 단순 기술 시연을 넘어 실제 공정에서의 검증된 성과를 확인해야 한다고 부연했다.

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