산업에서 추적성의 중요성과 과제

제 경력 전반에 걸쳐 추적성은 항상 문제 해결에 중요한 역할을 해왔습니다. 일반적으로 추적성은 생산 문제와 품질 편차의 원인을 추적하는 데 도움이 되었습니다. 따라서 엔지니어의 업무는 종종 탐정 업무와 비슷합니다. 종종 문제의 근본 원인이 유지보수 중단으로 이어지기도 합니다.

공정 산업에는 많은 온라인 데이터, 유지보수 시스템 장비 데이터, 생산 일지 항목이 있습니다. 다양한 실험, 조정, 튜닝 등 많은 작업이 시스템 외부에서 이루어지기 때문에 이러한 데이터만으로는 문제의 원인을 파악하는 데 충분하지 않습니다.

유지보수 방문 시에는 다양한 유형의 승인서, 종이 작업 지시서 및 작업 허가서를 사용하여 작업을 관리합니다. 이벤트가 끝나면 장비 유지보수 및 수리가 유지보수 시스템에 문서화되고 유지보수 방문 보고서가 작성됩니다. 승인 목록에는 작업이 완료되었음을 보여주는 경우가 많지만, 품목의 상태와 같은 중요한 관찰 사항에 대한 정보가 부족한 경우가 많습니다. 종종 문제의 근본 원인은 공장의 시동에서 발견되기도 합니다. 즉, 미완성된 작업과 임시로 수행된 튜닝 작업이 무엇이었는지. 추적성의 관점에서 볼 때, 문제는 대부분의 정보가 종이에 기록되어 있고 수행된 모든 작업이 어디에도 기록되어 있지 않다는 것이었습니다!

산업 안전 측면에서는 추적성이 더 어려운 경우가 많습니다. 작업 승인 프로세스와 위험 평가는 대부분 서류 기반으로 이루어집니다. 작업 현장의 안전 보장도 종종 서류에 기록됩니다. 아차사고나 사고가 발생하면 먼저 허가증과 기타 서류에서 사고에 대한 정보를 찾습니다. 또한 근로자와의 인터뷰를 통해 정보를 얻기도 합니다. 가장 어려운 측면 중 하나는 보안 허가가 완료된 시점, 위험 평가가 완료된 시점, 작업이 시작된 시점, 사고가 발생한 시점 등 일련의 사건에 타임 스탬프가 없다는 것입니다. 취업 허가가 발급된 순간에는 작업이 언제 시작되었는지가 표시되지 않습니다.

디지털 도구와 인공 지능을 통해 추적성을 크게 향상시킬 수 있습니다. 추적성 향상은 생산성과도 직결됩니다! 앞으로의 개발은 생산, 유지보수, 안전 등 모든 주요 정보를 하나로 통합하는 완전한 디지털 시스템에 초점을 맞춰야 합니다. 이러한 시스템은 실시간 데이터 수집 및 분석을 가능하게 하고 타임 스탬프 및 이상 감지 등의 루틴을 자동화해야 합니다. AI는 문제의 근본 원인을 해결하기 위한 분석과 제안을 제공함으로써 추적성을 지원할 수 있습니다. 디지털 혁신에 투자하면 생산성, 안전, 문제 해결 프로세스를 크게 개선할 수 있습니다.