계속 실행: 예측 유지보수의 힘

디지털 인쇄는 일반적으로 납기를 단축하기 위해 빠른 처리가 필요한 단기 작업이 많이 포함되며, 프리프레스와 인쇄에서 마감 및 주문 처리까지 여러 부서에 걸쳐 있는 자동화된 워크플로우를 통해 이루어집니다. 예상치 못한 고장은 특히 한 두 대의 대량 인쇄기에 의존하는 프린터의 경우 촉박한 생산 일정에 문제를 일으킬 수 있습니다. 이러한 문제에 대응하고 고객을 안심시키기 위해 많은 프린터 공급업체가 기계 가동 중단 시간을 줄일 수 있다는 약속과 함께 예측 유지보수를 도입하고 있습니다.

기계는 고장이 날 수밖에 없고 이러한 문제를 완전히 없애는 것은 불가능하지만, 이러한 문제의 빈도를 줄이면 대부분의 인쇄 작업에서 많은 부담을 덜 수 있습니다. 과거에는 프린터가 주요 부품의 예상 서비스 수명을 고려한 정해진 유지보수 루틴에 의존해 왔습니다. 하지만 주변 환경, 관련 작업량, 작업자의 프린터 사용 기술 등 다양한 요인이 각 기계와 부품에 다르게 영향을 미치기 때문에 이러한 종류의 예방적 유지보수는 매우 부정확한 과학입니다.

즉, 최신 프린터에는 다양한 센서가 장착되어 있어 프린터 내부의 작동 온도와 프린터가 켜져 있고 작동하는 시간 등 다양한 정보를 기록할 수 있습니다. 이 데이터를 통해 프린터의 성능 저하와 시스템 전반의 작업 수준을 매우 정확하게 파악할 수 있습니다. 또한 대부분의 프린터에는 모든 주요 구성 요소의 성능을 측정하는 특정 센서가 포함되어 있어 해당 구성 요소가 고장날 수 있는 시기를 더 잘 예측할 수 있습니다.

물론 이 원시 데이터로는 여기까지만 파악할 수 있습니다. 여전히 데이터에 액세스하고 분석할 수 있어야 합니다. 이를 위해 현재 많은 장비 공급업체는 이 데이터를 해석하고 고객이 시스템의 효율성을 최적화할 수 있도록 도와주는 분석 프로그램을 장비와 함께 판매하고 있습니다. 이러한 프로그램을 통해 장비 제조업체는 현장에 있는 모든 시스템에 대한 데이터를 수집하여 고객마다 다른 기준이 장비 성능에 어떤 영향을 미치는지 더 잘 이해할 수 있습니다.

당연히 엄청난 양의 데이터가 생성되지만, 방대한 데이터 세트를 분석하여 패턴을 찾고 이러한 패턴이 실제 시나리오에서 어떻게 작동할지 예측할 수 있는 인공 지능의 혜택을 받은 분야 중 하나입니다. 그 결과, 이러한 유형의 소프트웨어는 잠재적인 문제를 매우 정확하게 예측하고 적절한 유지 관리 단계를 제안할 수 있는 능력이 점점 더 향상되고 있습니다.

이는 곧 서비스 조언이 개별 프린터마다 맞춤화될 수 있음을 의미하며, 특히 해당 유형의 모든 프린터에 대한 일반적인 제안이 아니라 특정 기계에 대한 특정 권장 사항을 중심으로 부품 교체 시점에 대한 권장 사항을 제공할 수 있습니다.

이러한 수준의 예측 유지보수에는 필연적으로 대가가 따릅니다. 대부분의 주요 제조업체가 지난 몇 년 동안 이러한 시스템의 범위를 서서히 늘려왔고 단순한 규모의 경제를 통해 이 비용을 관리 가능한 수준으로 유지하는 데 도움이 되었지만 기계 모니터링에 사용되는 모든 센서와 관련된 하드웨어 비용이 있습니다.…