공장 자동화가 발전하면서 산업 현장에서 센서의 역할도 점점 중요해지고 있습니다. 과거에는 센서를 이용해 온도, 압력, 유량, 진동, 거리 등의 값을 측정하고 이를 PLC에 전달하는 것이 주요 목적이었다면, 최근에는 센서가 수집한 데이터를 설비 유지보수에 활용하는 사례가 늘어나고 있습니다.
특히 주목받는 분야가 바로 예지보전(Predictive Maintenance)입니다.
예지보전은 설비가 고장 난 뒤 수리하는 방식에서 벗어나 설비의 상태를 지속적으로 관찰하고, 데이터의 변화를 분석해 이상 징후를 미리 파악하는 유지보수 방법입니다.
예를 들어 모터에 진동센서를 설치했다고 가정해 보겠습니다. 모터가 정상적으로 작동할 때의 진동 데이터를 지속적으로 수집하다가 평소와 다른 진동 패턴이 반복적으로 나타난다면 베어링이나 회전체 등에 문제가 발생하고 있는지 점검할 수 있습니다.
이처럼 산업용 센서는 단순히 현재 상태를 측정하는 장치를 넘어 설비의 상태를 판단하기 위한 데이터 공급원으로 활용될 수 있습니다.
이번 글에서는 산업용 센서 데이터를 활용한 예지보전이 무엇인지, 어떤 센서가 사용되는지, 실제로 어떤 과정을 거쳐 이루어지는지, 그리고 현장에서 예지보전을 구축할 때 주의해야 할 점을 알아보겠습니다.
1. 예지보전이란 무엇일까?
예지보전은 설비에서 발생하는 데이터를 지속적으로 수집하고 분석하여 고장이 발생하기 전에 이상 징후를 파악하고 필요한 시점에 유지보수를 실시하는 방식입니다.
기존의 유지보수 방법과 비교하면 이해하기 쉽습니다.
1. 고장 후 정비
설비가 고장 난 뒤 원인을 찾고 부품을 교체하는 방식입니다.
설비를 완전히 사용할 수 없게 된 후 정비하기 때문에 갑작스러운 생산 중단으로 이어질 가능성이 있습니다.
2. 예방보전
일정한 주기를 정해 부품을 교체하거나 설비를 점검하는 방식입니다.
예를 들어 “6개월마다 베어링을 교체한다”와 같은 방식입니다.
고장을 예방할 수 있다는 장점이 있지만 실제 부품 상태와 관계없이 정해진 기간에 교체하기 때문에 아직 사용할 수 있는 부품을 교체하게 될 수도 있습니다.
3. 예지보전
설비의 현재 상태를 센서와 데이터로 지속적으로 확인하고 상태 변화에 따라 정비 시점을 판단합니다.
즉 다음과 같은 차이가 있습니다.
| 유지보수 방식 | 기준 | 특징 |
|---|---|---|
| 고장 후 정비 | 고장 발생 | 갑작스러운 설비 정지 가능 |
| 예방보전 | 일정한 주기 | 정해진 일정에 따라 점검 |
| 예지보전 | 설비 상태와 데이터 | 이상 징후를 기반으로 정비 |
예지보전의 핵심은 단순히 센서를 설치하는 것이 아니라 설비의 상태 변화를 데이터로 확인하는 것입니다.
2. 산업용 센서가 예지보전에서 중요한 이유
예지보전을 수행하려면 먼저 설비의 상태를 측정할 수 있어야 합니다.
사람이 설비 내부를 계속 관찰하는 것은 현실적으로 어렵습니다. 반면 센서는 24시간 동안 설비 상태를 측정할 수 있습니다.
예를 들어 다음과 같은 데이터를 수집할 수 있습니다.
- 모터의 진동
- 베어링 주변의 온도
- 배관의 압력
- 펌프의 유량
- 전동기의 전류
- 회전축의 속도
- 설비의 위치
- 탱크의 수위
이러한 데이터가 시간에 따라 어떻게 변화하는지를 확인하면 정상 상태와 이상 상태의 차이를 찾는 데 활용할 수 있습니다.
3. 예지보전에 많이 활용되는 산업용 센서
예지보전에는 하나의 센서만 사용되는 것이 아니라 설비의 특성에 따라 여러 종류의 센서가 사용될 수 있습니다.
1. 진동센서
회전하는 모터, 펌프, 팬, 압축기 등의 상태를 확인할 때 중요한 센서입니다.
베어링이나 회전체에 이상이 발생하면 진동 특성이 변화할 수 있기 때문에 진동 데이터를 지속적으로 수집하면 설비 상태 변화의 단서를 얻을 수 있습니다.
특히 단순한 진동 크기뿐만 아니라 주파수나 시간에 따른 패턴을 함께 분석하면 더욱 다양한 정보를 얻을 수 있습니다.
2. 온도센서
온도 역시 설비 상태를 판단하는 중요한 데이터입니다.
베어링이나 모터가 비정상적으로 과열되거나 냉각 시스템에 문제가 발생하면 온도 변화가 나타날 수 있습니다.
따라서 모터, 베어링, 전기 패널, 유압장치 등의 주요 부분에 온도센서를 설치하여 상태를 확인할 수 있습니다.
3. 압력센서
펌프나 압축기, 유압 시스템, 배관 설비에서는 압력 데이터가 중요한 역할을 합니다.
평소와 다른 압력 변화가 지속적으로 발생한다면 필터 막힘, 밸브 상태 변화, 펌프 성능 저하 등 여러 가능성을 점검하는 계기가 될 수 있습니다.
4. 유량센서
유량센서는 배관을 흐르는 유체의 상태를 확인하는 데 사용됩니다.
펌프가 정상적으로 작동하는 것처럼 보이더라도 실제 유량이 지속적으로 감소한다면 설비의 성능이나 배관 상태에 변화가 발생했을 가능성을 검토할 수 있습니다.
4. 산업용 센서 데이터는 어떻게 예지보전에 사용될까?
예지보전의 전체 과정을 단순화하면 다음과 같이 볼 수 있습니다.
센서 측정 → 데이터 수집 → 데이터 저장 → 상태 분석 → 이상 징후 판단 → 점검 및 유지보수
각 단계가 서로 연결되어 있습니다.
1단계: 센서로 설비 상태 측정
먼저 설비의 상태를 측정할 수 있는 센서를 설치합니다.
모터라면 진동과 온도, 펌프라면 압력과 유량처럼 설비의 고장 원인과 관련된 데이터를 선정하는 것이 중요합니다.
2단계: 데이터 수집
센서에서 측정된 데이터는 PLC, 데이터 수집 장치 또는 산업용 네트워크 등을 통해 수집할 수 있습니다.
센서의 출력 방식에 따라 4-20mA, 0-10V, 디지털 신호, 산업용 통신 등 다양한 방법이 사용될 수 있습니다.
3단계: 데이터 저장
설비의 상태를 지속적으로 확인하려면 시간에 따른 데이터를 저장하는 것이 중요합니다.
현재 진동값이 정상인지 확인하는 것보다 지난 한 달 또는 여러 달 동안 진동값이 어떻게 변화했는지를 확인하는 것이 설비 상태 변화를 파악하는 데 더 유용할 수 있습니다.
4단계: 데이터 분석
수집된 데이터에서 정상적인 패턴과 비정상적인 패턴을 구분합니다.
예를 들어 모터의 진동값이 평소에는 일정한 범위에서 유지되다가 특정 시점부터 지속적으로 증가한다면 해당 변화를 이상 징후로 판단할 수 있습니다.
다만 단순히 한 번의 측정값이 높아졌다고 해서 반드시 고장이라고 판단해서는 안 됩니다.
생산량이나 회전속도, 주변 온도 등 운전 조건이 달라졌을 가능성도 있기 때문입니다.
5. 예지보전에서는 ‘변화’가 중요하다
예지보전에서 중요한 것은 단순한 숫자 하나가 아니라 시간에 따른 변화와 패턴입니다.
예를 들어 어떤 모터의 진동값이 항상 일정하게 유지되고 있다면 비교적 안정적인 상태라고 판단할 수 있습니다.
하지만 진동값이 다음과 같이 변화한다고 생각해 보겠습니다.
1개월 전 → 정상 범위
3주 전 → 정상 범위 상단
2주 전 → 조금 증가
1주 전 → 지속적으로 증가
현재 → 이전보다 크게 증가
이러한 추세가 확인된다면 설비 상태에 변화가 발생하고 있는지 점검할 필요성이 커집니다.
따라서 예지보전에서는 단순한 실시간 모니터링뿐만 아니라 추세 분석(Trend Analysis)이 중요한 역할을 합니다.
6. 스마트 센서와 예지보전의 관계
49번에서 살펴본 스마트 센서는 예지보전 시스템과 자연스럽게 연결될 수 있습니다.
스마트 센서는 제품에 따라 단순한 측정값뿐만 아니라 센서 상태, 진단 정보, 설정 정보 등을 제공할 수 있습니다.
예를 들어 진동센서가 측정한 데이터를 상위 시스템으로 전달하고, 센서의 상태 정보까지 함께 관리한다면 설비와 센서 상태를 동시에 확인하는 구조를 만들 수 있습니다.
하지만 스마트 센서가 설치되어 있다고 해서 자동으로 예지보전이 완성되는 것은 아닙니다.
센서 데이터를 어떤 기준으로 분석할지, 이상 상태를 어떻게 정의할지, 실제 정비 작업과 어떻게 연결할지까지 함께 설계해야 합니다.
7. 예지보전은 AI가 없어도 시작할 수 있다
예지보전이라고 하면 인공지능이나 복잡한 머신러닝 기술부터 떠올리는 경우가 많습니다.
하지만 예지보전의 기본은 데이터를 수집하고 설비 상태의 변화를 파악하는 것입니다.
처음부터 복잡한 AI 시스템을 구축할 필요는 없습니다.
예를 들어 다음과 같은 간단한 기준부터 시작할 수 있습니다.
- 온도가 일정 기준을 초과하면 경고
- 진동값이 기준보다 지속적으로 상승하면 점검
- 압력이 정상 범위를 벗어나면 알람
- 유량이 일정 수준 이하로 떨어지면 확인
이러한 기본적인 상태 감시부터 시작한 뒤 충분한 데이터가 축적되면 보다 복잡한 분석 방법을 적용할 수 있습니다.
8. 예지보전의 장점
산업용 센서 데이터를 활용한 예지보전은 여러 가지 장점을 가질 수 있습니다.
- 갑작스러운 설비 고장을 줄이는 데 도움
이상 징후를 조기에 발견하면 갑작스러운 설비 정지를 예방하는 데 도움이 될 수 있습니다.
- 유지보수 시점을 합리적으로 판단
무조건 일정한 기간마다 부품을 교체하는 것이 아니라 설비 상태를 참고하여 점검 시점을 결정할 수 있습니다.
- 설비 상태를 지속적으로 확인
사람이 직접 설비를 확인하는 것만으로는 발견하기 어려운 작은 변화도 센서 데이터를 통해 추적할 수 있습니다.
- 데이터 기반 의사결정
유지보수 담당자의 경험만 사용하는 것이 아니라 실제 측정 데이터를 함께 활용하여 정비 계획을 세울 수 있습니다.
9. 예지보전에도 한계가 있다
예지보전이 모든 고장을 미리 예측할 수 있는 것은 아닙니다.
센서가 측정하지 않는 부분에서 갑작스러운 고장이 발생할 수도 있고, 센서 자체가 고장 나면 잘못된 데이터를 기반으로 판단할 위험도 있습니다.
또한 센서 데이터의 품질이 좋지 않다면 분석 결과 역시 신뢰하기 어려울 수 있습니다.
예를 들어 센서 설치가 잘못되었거나 케이블에 노이즈가 발생하거나 진동 때문에 센서 위치가 변한다면 실제 설비 상태와 다른 데이터가 수집될 수 있습니다.
따라서 예지보전에서는 센서의 신뢰성과 데이터 품질을 먼저 확보하는 것이 중요합니다.
10. 예지보전 시스템을 구축할 때 주의할 점
예지보전 시스템을 구축할 때는 처음부터 많은 센서를 설치하는 것보다 어떤 설비를 대상으로 할 것인지 먼저 정하는 것이 좋습니다.
1. 고장 비용이 큰 설비부터 선정
고장이 발생했을 때 생산에 큰 영향을 주는 핵심 설비를 우선적으로 관리하는 것이 효율적입니다.
2. 고장 원인을 먼저 파악
센서를 설치하기 전에 해당 설비에서 어떤 문제가 자주 발생하는지 확인해야 합니다.
베어링 문제가 주요 원인이라면 진동과 온도 데이터가 중요할 수 있고, 배관 막힘이 문제라면 압력과 유량 데이터를 확인하는 것이 유용할 수 있습니다.
3. 센서를 적절한 위치에 설치
센서의 종류뿐만 아니라 설치 위치도 중요합니다.
같은 진동센서라도 어디에 설치하느냐에 따라 수집되는 데이터가 달라질 수 있습니다.
4. 정상 데이터부터 확보
이상 상태를 판단하려면 정상적으로 작동할 때의 데이터가 필요합니다.
따라서 센서를 설치한 직후부터 고장 여부를 판단하기보다는 정상 운전 데이터를 충분히 확보하고 기준을 설정하는 과정이 필요할 수 있습니다.
11. 산업용 센서 데이터로 예지보전을 시작하는 방법
처음 예지보전을 도입하는 기업이라면 다음과 같은 단계로 접근할 수 있습니다.
1단계: 핵심 설비 선정
생산에 중요한 모터, 펌프, 압축기 등의 설비를 선정합니다.
2단계: 주요 고장 원인 분석
해당 설비에서 어떤 문제가 자주 발생하는지 확인합니다.
3단계: 필요한 센서 선정
고장 원인과 관련된 온도, 진동, 압력, 유량 등의 센서를 선택합니다.
4단계: 데이터 수집
PLC나 데이터 수집 시스템을 이용하여 센서 데이터를 지속적으로 저장합니다.
5단계: 정상 상태 기준 설정
정상 운전 조건에서 측정되는 데이터의 범위를 확인합니다.
6단계: 이상 기준 설정
정상 상태에서 벗어나는 패턴이나 지속적인 변화가 나타나는 경우 경고를 발생시키도록 구성합니다.
7단계: 유지보수와 연결
경고가 발생했을 때 실제 점검과 부품 교체 등의 유지보수 작업으로 연결합니다.
이러한 과정을 반복하면서 데이터를 축적하면 더욱 정교한 예지보전 시스템으로 발전시킬 수 있습니다.
12. 산업용 센서와 예지보전의 미래
스마트 공장과 산업 자동화가 발전할수록 센서 데이터의 활용 범위도 더욱 넓어질 가능성이 있습니다.
과거에는 센서가 단순히 자동화 설비의 입력 신호를 제공하는 장치였다면, 이제는 설비 상태를 분석하기 위한 중요한 데이터의 출발점이 되고 있습니다.
특히 스마트 센서와 산업용 네트워크, 데이터 저장 시스템, 분석 기술이 결합되면 설비의 상태를 실시간으로 확인하고 장기간의 변화를 분석하는 것이 가능해집니다.
다만 기술이 발전한다고 해서 센서의 기본적인 역할이 중요하지 않은 것은 아닙니다.
오히려 예지보전의 정확도를 높이기 위해서는 정확하고 안정적인 센서 데이터가 가장 기본적인 출발점이 됩니다.
13. 마무리
산업용 센서 데이터를 활용한 예지보전은 설비가 고장 난 뒤 수리하는 방식에서 벗어나 설비의 상태 변화를 지속적으로 관찰하고 이상 징후를 미리 파악하는 유지보수 방법입니다.
진동센서, 온도센서, 압력센서, 유량센서 등 다양한 산업용 센서를 활용하여 설비 상태를 측정하고, 데이터를 수집·저장한 뒤 정상 상태와 비교하면서 이상 변화를 찾아낼 수 있습니다.
예지보전의 핵심은 단순히 센서를 많이 설치하는 것이 아닙니다. 어떤 설비를 관리할 것인지, 어떤 고장 원인을 감시할 것인지, 어떤 센서 데이터가 필요한지, 정상 상태와 이상 상태를 어떻게 구분할 것인지를 체계적으로 설계해야 합니다.
또한 인공지능과 같은 고급 기술이 없어도 기본적인 센서 데이터 수집과 기준값 설정부터 예지보전을 시작할 수 있습니다.
결국 예지보전의 출발점은 신뢰할 수 있는 산업용 센서 데이터를 확보하는 것입니다.
센서가 정확하게 상태를 측정하고, 데이터가 안정적으로 축적되며, 그 변화를 적절하게 분석할 수 있다면 생산설비의 이상 징후를 보다 빠르게 파악하고 유지보수 계획을 세우는 데 도움을 받을 수 있습니다.
이번 50번 글까지 살펴본 것처럼 산업용 센서는 단순한 자동화 부품을 넘어 온도, 압력, 거리, 진동, 하중 등의 현장 정보를 디지털 데이터로 연결하는 중요한 역할을 담당합니다.
앞으로 산업 자동화가 더욱 발전할수록 센서를 “무엇을 감지하는 부품”으로만 바라보기보다 설비 상태를 이해하기 위한 데이터의 시작점으로 바라보는 관점이 더욱 중요해질 것입니다.