EAM (설비 자산 관리)

고장 → 원인분석 → 보전전략까지 하나의 흐름으로 연결됩니다

고장이 발생하면 보전 담당자가 POP 화면에서 6가지 증상 중 하나를 선택해 즉시 고장을 신고합니다. 긴급보전(BM) 작업지시가 자동으로 생성되고, 작업 완료 후 5Why 분석으로 근본 원인을 파악합니다.

여기서 끝나지 않습니다. 5Why 분석 결과는 FMEA(고장모드영향분석)로 연결되고, FMEA 결과는 다시 RCM(신뢰성중심보전) 분석의 입력이 됩니다. RCM 분석을 통해 해당 설비에 가장 적합한 보전 전략 -- 상태기반 모니터링(CBM), 시간기반 예방보전(TBM), 또는 재설계 -- 이 결정되고, 이 결정이 PM 마스터에 자동 반영됩니다.

이 전체 과정이 15개 워크플로우로 자동화되어 있어, 사람이 기억하거나 수동으로 연결할 필요가 없습니다.

설비 상태에 기반한 예지보전이 작동합니다

진동, 온도, 전류 등 센서 데이터를 수집하고, AI 모델이 설비의 건강 점수(Health Score)와 잔여 수명(RUL, Remaining Useful Life)을 산출합니다.

건강 점수에 따라 시스템이 자동으로 4가지 경로 중 하나를 선택합니다:

• 정상 범위이면 모니터링을 유지합니다
• 주의 수준이면 CBM 점검 주기를 자동으로 절반으로 줄입니다
• 경고 수준이면 예방보전 작업지시를 자동 생성합니다
• 위험 수준이면 긴급보전 작업지시와 함께 관리자에게 알림을 발송합니다

AI 모델의 학습, 검증, 배포, 폐기까지의 생애주기가 관리되므로, 모델 성능이 저하되면 재학습을 진행할 수 있습니다.

PM 마스터에서 부품 사용까지 완전한 체인이 구성됩니다

PM 마스터에는 A/B/C 등급 분류, LOTO 필요 여부, 필요 기술 수준, 점검 항목이 모두 정의됩니다. PM 스케줄에 따라 작업지시가 생성되면, 필요 부품 목록이 자동으로 포함됩니다.

작업 완료 후 실제 사용된 부품이 기록되고, 이 데이터가 축적되면서 설비별 부품 소모 패턴을 분석할 수 있습니다. 예비부품은 단일 진실 원천(SSOT) 구조로 관리되어, EAM뿐 아니라 MES, SCM 등 다른 솔루션에서도 동일한 부품 정보를 참조합니다. 중복 등록이나 데이터 불일치 문제가 원천적으로 차단됩니다.

안전 관리가 보전 작업에 직접 연결됩니다

설비별로 필요한 안전 절차가 미리 정의되어 있습니다. 작업지시가 생성될 때 해당 설비의 LOTO 절차(9단계), 위험성 평가 결과, 필요한 안전작업허가가 함께 표시됩니다.

위험성 평가는 JSA, HAZOP, KRAS, 체크리스트, 4M, What-If 등 6가지 방법론을 지원합니다. 법정검사 일정과 결과도 설비 기준으로 통합 관리되어, 검사 누락이나 기한 초과를 사전에 방지할 수 있습니다.

설비 투자 의사결정에 필요한 데이터가 자동으로 축적됩니다

OEE(설비종합효율)가 가동률, 성능률, 품질률로 분해되어 기록되고, 6대 로스 분석과 연결됩니다. 설비별 MTBF(평균 고장 간격), MTTR(평균 수리 시간) 추이를 확인할 수 있으며, Weibull 분석을 통해 설비의 신뢰성 열화 패턴을 파악할 수 있습니다.

작업지시별 원가가 노무비, 자재비, 외주비, 기타비용으로 분해되어 기록되므로, 설비별 보전 비용 추이를 파악할 수 있습니다. 보증 기간 내 설비는 보증클레임 관리(승인/거부/협상 3방향 처리)를 통해 비용을 절감할 수 있습니다.

보전 프로세스 자동화 수준

기존 EAM 시스템 대부분은 데이터를 기록하는 데 초점이 맞춰져 있습니다. 고장 신고를 하면 작업지시는 수동으로 생성하고, RCA 결과를 보전 전략에 반영하는 것도 담당자의 판단에 맡깁니다.

VEXPLOR EAM은 15개 워크플로우가 이 과정을 자동화합니다. 고장 신고 → BM 작업지시 → RCA → FMEA → RCM → 보전전략 반영이 시스템 내에서 연결되고, 예지보전 경보 → 건강 점수 기반 분기 → 작업지시 자동 생성까지 사람의 개입 없이 진행됩니다.

안전과 보전의 통합

대부분의 EAM 시스템에서 안전 관리는 별도 모듈이거나 외부 시스템입니다. VEXPLOR EAM은 작업지시 내에 해당 설비의 LOTO 절차, 위험성 평가 결과, 안전작업허가가 직접 연결되어 있어, 보전 작업과 안전 관리가 분리되지 않습니다.

6종 위험성 평가(JSA/HAZOP/KRAS/체크리스트/4M/What-If)를 하나의 시스템에서 관리하는 것은 전문 안전관리 솔루션 수준입니다.

예지보전(PdM)의 실용성

센서 데이터를 수집하는 것과 그것을 실제 보전 의사결정에 활용하는 것은 다른 문제입니다. VEXPLOR EAM의 PdM은 센서 데이터 수집 → AI 모델 진단 → 건강 점수/RUL 산출 → 조건별 자동 조치(모니터링 강화, PM 생성, BM 생성)까지 연결되어, 수집한 데이터가 실제 행동으로 이어집니다.

AI 모델의 생애주기(학습 → 검증 → 배포 → 폐기)가 관리되므로, 모델 성능을 지속적으로 추적하고 관리할 수 있습니다.

크로스솔루션 데이터 일관성

설비 마스터가 EAM과 MES 간에 이중 관리되는 문제는 많은 제조 기업이 겪는 현실입니다. VEXPLOR은 MRO(유지보수/수리/운영) 데이터의 단일 진실 원천(SSOT) 아키텍처를 채택하여, EAM에서 관리하는 설비 정보, 부품 정보가 MES, QMS, SCM 등 다른 솔루션에서 동일하게 참조됩니다.

노코드 기반 확장성

표준으로 제공되는 구조 위에, 귀사의 업종이나 설비 특성에 맞는 테이블, 화면, 워크플로우를 캔버스에서 직접 추가할 수 있습니다. 커스터마이징을 위해 개발자가 코드를 작성할 필요가 없어, 변경 비용과 시간이 크게 줄어듭니다.

비계획 정지 감소

고장 → 원인분석 → 보전전략 반영의 PDCA 루프가 시스템적으로 작동하면, 같은 원인의 반복 고장이 줄어듭니다. 예지보전이 활성화되면 고장 발생 전에 선제적으로 대응할 수 있어, 비계획 정지의 빈도와 지속 시간이 감소합니다.

설비 수명 연장

설비 상태에 기반한 보전(과잉 보전 방지, 적시 보전 실행)은 설비의 경제적 수명을 연장합니다. Weibull 분석을 통해 열화 패턴을 파악하면, 설비 교체 시점을 데이터에 근거하여 판단할 수 있습니다.

예비부품 비용 최적화

부품 사용 이력이 설비, 작업지시, 고장 유형과 연결되어 축적되면, 설비별/고장유형별 부품 소모 패턴이 파악됩니다. 이를 기반으로 적정 안전재고를 설정하고, 긴급 발주를 줄일 수 있습니다.

보전 인력 역량의 체계적 관리

숙련자의 경험이 RCM 분석, FMEA, 5Why 분석의 형태로 시스템에 축적됩니다. 기술 역량 매트릭스를 통해 보전 인력의 숙련도를 파악하고, 체계적인 OJT 계획을 수립할 수 있어, 인력 변동에 대한 리스크가 줄어듭니다.

안전사고 예방

보전 작업과 안전 절차가 시스템적으로 연결되어, 안전 절차 누락을 방지합니다. 법정검사 기한 관리, 위험성 평가 이력, LOTO 절차 준수 여부가 자동으로 기록되어, 안전 관련 규제 대응에 필요한 증빙이 체계적으로 축적됩니다.

보전 비용 가시성 확보

작업지시별 원가 분해(노무비/자재비/외주비/기타)가 설비 단위로 집계되어, 설비별 보전 비용 추이를 파악할 수 있습니다. 이 데이터는 설비 투자, 교체, 아웃소싱 의사결정의 근거가 됩니다.

VEXPLOR EAM은 단독으로도 운영 가능하지만, 아래 솔루션과 연계하면 더 큰 효과를 얻을 수 있습니다.

• MES 연계: 설비 가동/비가동 데이터를 실시간으로 공유하여 OEE 정확도를 높이고, 생산 계획과 보전 계획을 조율합니다.
• QMS 연계: 설비 이상이 품질 문제로 이어진 경우, 부적합(NCR) 데이터와 설비 고장 데이터를 연결하여 품질보전 활동을 강화합니다.
• SCM 연계: 예비부품의 구매 요청, 입고, 재고 관리를 공급망 관리와 통합합니다.
• FEMS 연계: 설비별 에너지 소비 데이터를 연결하여, 에너지 효율 관점의 설비 관리가 가능합니다.
• Digital Twin 연계: 설비의 실시간 상태를 디지털 트윈에 반영하여, 시뮬레이션 기반의 예측 분석과 원격 모니터링을 실현합니다.