무인 설비보전과 설비부품 공급망 관리 체계 고도화 전략 01. 무인 설비보전 관리 운영 모델 02. 생산계획과 설비보전계획 연계 관리 03. 설비 이상징후 인지를 위한 AI/ML 활용과 고려 사항 04. 설비 유지보수 BOM(MAINTENANCE BOM, M-BOM) 관리 방안 05. 협력사 협업 방안 06. 기대효과

제조 산업의 스마트 팩토리 전환이 가속화되면서, 설비보전 방식 또한 근본적인 변화를 맞이하고 있습니다. 설비 스스로 센서와 인공지능(Artificial Intelligence, AI)을 통해 고장 가능성을 예측하고 선제적으로 대응하는 시대는 이제 상상이 아닌 현실이 되었습니다.

하지만 무인 설비보전이 실질적으로 구현되기 위해서는 단순히 사물인터넷(Internet of Things, IoT)과 AI 기술의 도입만으로는 충분하지 않습니다. 생산계획과의 연계, 유지보수 부품(Bill of Materials, BOM) 관리, 협력사와의 실시간 정보 공유까지 포함한 통합적 전략이 뒷받침되어야 합니다. 그중에서도 예측정비(Predictive Maintenance, PdM)와 자율보전(Autonomous Maintenance, AM) 운영 모델, AI/ML(Machine Learning) 기반 이상 징후 탐지, 공급망 관리 고도화 등은 무인 설비보전의 핵심 요소로 자리 잡고 있습니다.

실제로 BMW, 포스코, 현대자동차, 삼성전자 등 글로벌 제조 기업들은 이러한 체계를 바탕으로 설비 가동률을 높이며 실질적인 성과를 만들어가고 있습니다. 설비 다운타임을 줄이고 운영 효율을 높여 지속 가능한 제조 경쟁력을 확보하는 방법, 그 전략을 SK AX의 MI리포트에서 확인해 보세요.

 

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