Jump 소식

IoT와 빅데이터, 인공지능 등 4차 산업혁명과 관련된 키워드가 우리의 일상으로 깊숙이 파고 들고 있다. 4차 산업혁명은 인공지능, 로봇기술, 생명과학이 주도하는 차세대 산업혁명으로 산업을 주도하는 가치가 '노동력과 규모' 중심에서 '지식과 기술' 중심으로 변화하는 것을 말한다.

즉 산업의 디지털 전환을 통해 새로운 가치가 창출되는 것이다. 뿐만 아니라 4차 산업혁명은 시설·설비 관리 패러다임 역시 변화하고 있다.

□ 시설관리 4.0의 시대

4차 산업혁명이 바꾸는 시설관리 4.0의 시대는 수기와 인력 위주의 점검, 정비 활동이 시스템 기반의 관리 체제로 진화하는 것이다. 대표적인 변화로 ‘시설·설비 관리 시스템’의 도입을 꼽을 수 있다.

시설·설비 관리 시스템이란 작업 계획과 실행, 개선을 위한 분석 등 시설·설비 자산 보전 활동의 전 과정을 관리할 수 있는 시스템을 말한다. 이러한 시스템은 그동안 대규모 플랜트, 제조 공장 등 대규모 사업장에서 주로 도입됐었지만, 최근에는 중소 규모의 공장에서도 도입 사례가 늘어나고 있다. 클라우드 시스템과의 접목으로 비용 부담이 크게 줄어들었기 때문이다.

클라우드 기반의 시설·설비 관리 시스템은 웹에 곧바로 접속하여 사용할 수 있기 때문에 하드웨어를 구매하거나 설치, 유지할 필요가 없다. 초기 투자비용에 대한 부담이 크게 줄어드는 것은 물론, 기업 규모에 맞춰서 사용료를 쉽게 줄이거나 늘릴 수도 있다. 무엇보다 시설·설비 자산에 대한 보전 데이터를 설치형 시스템보다 더욱 안전하게 관리할 수 있다.

나날이 발전하는 설비와 지능화된 시설물로 인해 시설·설비 관리 방식의 발전을 요구한다. 제조 공장의 경우 새로운 기술의 개발과 지능화된 설비의 등장으로 설비 운영의 불확실성과 복잡도가 증가하였고 이에 따라 시스템으로 이력을 관리, 분석하고 통제할 수 있는 최적의 유지 보수 전략이 필요하게 되었다. 시설물 관리 역시 실시간 모니터링, 모바일 장비 활용 등을 통해 사고를 예방하고 최적의 성능을 유지할 수 있도록 시설관리 시스템이 도입되는 곳이 증가하는 추세다.

또한, 관리자의 경험적 지식과 수기, 인력에 기대고 있던 관리로는 정보를 체계적으로 수집하기가 어려울 뿐만 아니라 분석 역시 많은 시간을 소비하고 정확도도 낮다. 반면 시설·설비 관리 시스템을 도입하게 되면 시설·설비 관리에 대한 각종 정보를 체계적으로 관리하고 분석함으로써 관리 유지에 들이는 비용과 시간을 효율적으로 절약할 수 있다.

□ 정확하고 체계적인 ‘마스터 데이터’ 구축돼야

전문가들은 시설·설비 관리 시스템을 도입하고 효과적으로 운영하기 위해서는 시스템에 신뢰할 수 있는 데이터가 쌓일 수 있도록 정확한 마스터 데이터의 구축이 이루어져야 한다고 조언한다. 마스터 데이터란 유지보수 업무의 기준이 되면서 변화가 적고 안정적으로 유지되는 핵심정보를 의미한다. 시설·설비 관리의 경우, 시설물/설비 대장 및 사양, 점검 대장, 정기작업 대장, 자재 대장, 공기구 대장 등이 이에 속한다.

관리 시스템을 운영하면 마스터데이터를 기준 정보로 하여 각종 운영 데이터들이 축적된다. 시설·설비 별 점검 및 작업 이력, 사용자재 이력, 고장 이력, 에너지 사용추이 등이 이에 해당하며 축적된 운영 데이터는 효율적인 운영을 위한 핵심 정보를 발견하고 업무를 개선할 수 있는 결과 데이터가 된다.

또한, 적기에 시설·설비를 교체하고 작업주기를 시설·설비 상태에 알맞게 조정하며 적정 재고를 관리하는 등 최적의 예방정비 체계를 확립하기 위해서는 신뢰할 수 있는 운영 데이터가 필요하다. 이를 위해서는 무엇보다 마스터데이터의 정확하고 체계적인 구축이 이루어져야 한다. 시설을 관리하기 위해 시설관리시스템을 도입해도 마스터데이터가 체계적으로 구축되어 있지 않으면 시스템에 축적되는 데이터의 신뢰도가 낮아 활용도가 떨어질 수 있다.

이 가운데, 클라우드 시설·설비관리 시스템 ‘Jump’를 개발한 이메인텍은 이러한 점을 염두하여 시스템 도입시 마스터 데이터를 무료로 구축하는 서비스를 제공하고 있다.

이메인텍 Jump 관계자는 “중견 제조기업 L사는 마스터 데이터를 체계적으로 구축하고 시스템을 사용하여 정확한 분석 데이터(작업이력, 자재사용이력, 고장원인 등)를 얻고 개선에 반영함으로써 시설·설비를 실제적으로 관리하는 프레임 워크를 구축했다”라 “정확한 마스터 데이터 구축을 통해 운영 데이터의 신뢰성을 확보하는 것이 가장 중요하다”라고 조언했다.

(원문출처: 서울경제 https://www.sedaily.com/NewsView/1VKHOCUU30)