복잡한 생산 공정에서 기술 유지보수, 수리 및 연속성 보장 시 수익 손실이 발생하는 부분은?
기존 MRO 접근 방식은 종종 상당한 손실을 초래합니다:
복잡한 공정 연계
수십 개의 상호의존적 공정; 한 부분의 장애가 전체 생산 공정에 연쇄적 영향을 미침.
고가의 가동 중지
중요 장비(노, 컨베이어, 밀)의 시간당 가동 중지는 직접적인 재정적 손실 및 출하 계획 차질 - 시간당 최대 $30만 손실.
제한된 MRO 예산
최대 효과를 얻기 위해 수천 개의 기술적 활동 간 자원을 어떻게 배분할 것인가? 돈을 '낭비'하지 않으면서.
숨겨진 리스크
명확하지 않은 의존성 및 '병목 현상'; 오늘의 작은 수리가 내일의 재앙과 연간 수익 손실을 어떻게 방지하는가?
우선순위 결정의 어려움
리스크 및 최종 수익에 대한 객관적 데이터가 아닌 경험 또는 직관에 기반한 의사 결정.
익숙한 상황인가요?
복잡한 생산 시스템에서 구식 MRO 방법에 의존하는 것은 리스크의 전체적인 그림을 보지 못하고 수익 보호 기회를 놓치는 것을 의미합니다.
구식 MRO 접근 방식: 수익에 대한 숨겨진 위협
복잡한 생산 시스템에서 구식 MRO 방법에 의존하는 것은 리스크의 전체적인 그림을 보지 못하고 수익 보호 기회를 놓치는 것을 의미합니다.
예방정비(PM)
실제 상태, 중요도 및 상호의존성을 고려하지 않음. 불필요한 수리 또는 고장 방지 실패로 이어짐.
반응적 수리("소방수 역할")
가장 비용이 많이 드는 접근 방식: 예정되지 않은 가동 중지, 긴급 구매, 계약 차질. 리스크를 관리하지 않고 결과에만 대응.
전문가 평가
주관적이며, 수천 개의 장비로 확장하기 어렵고, 특정 인력의 경험에 의존.
ROI 계산의 복잡성
예방 조치의 경제적 효과를 입증하고 수리 비용을 전체 공정 수익성(EBITDA)과 연결하기 어려움.
구식 MRO 접근 방식 사용은 수익 손실을 초래하며 생산 공정 최적화 잠재력을 완전히 실현하지 못하게 합니다.
새로운 솔루션: 최적화 및 시뮬레이션 모델링의 시너지
우리는 두 가지 디지털 모델을 결합하여 우수한 결과를 제공합니다: 예산 내 MRO 포트폴리오의 전역적 최적성과 생산 시스템 운영 및 리스크 결과에 대한 상세한 시각화.
MRO 문제
시뮬레이션 모델
리스크 결과에 대한 심층 분석
최적화 모델
가장 수익성 있는 활동 선택
최적의 MRO 계획
SM + OM 시너지 결과
- 수익 극대화와 직접 연결된 합리적이고 최적의 MRO 계획.
- 모든 통제 조치 후 잔여 리스크에 대한 신뢰할 수 있는 그림.
- 리스크 과대/과소 평가 없는 균형 잡힌 결정.
- 상세한 이해(SM)와 최적 선택(OM)의 조합.
최적화 모델: 가장 수익성 있는 수리 선택
주요 과제: 예산 및 기타 제약 조건 내에서 최상의 재정적 결과를 제공하는 MRO 활동 포트폴리오 구성.
- 1비용을 초과하는 회복 불가능한 손실을 방지하는 MRO 활동 선택.
- 2리스크 구현 시 기술적 공정의 최적 적응 모델링.
- 3장비 정지 확률 및 시간을 기간별로 평균화.
- 4모든 리스크 조합 분석, 수익 극대화를 위한 최상의 포트폴리오 선택.
시뮬레이션 모델: 활동 및 리스크 결과에 대한 심층 분석
주요 과제: 다양한 리스크 및 대응 조치 구현으로 인한 잠재적 수익 손실에 대한 상세 평가.
- 1시간에 따른 복잡한 생산 공정의 연쇄적 리스크 반응 시각화.
- 2공정 재구성 제한이 있는 사고에 대한 대응 조치 시뮬레이션.
- 3재고, 생산 및 물류는 연속적으로 모델링되며 사고는 무작위 사건으로 모델링됨.
- 4리스크 '비용'은 각 리스크 또는 선택된 리스크 세트에 대해 별도로 계산됨.
방법론: 데이터에서 최적 MRO 계획까지
우리의 접근 방식은 리스크 결과에 대한 심층 분석(SM)과 활동 포트폴리오의 수학적 최적화(OM)를 결합하여 최대 수익을 달성합니다.
데이터 수집
기술적 계획, 운영 모드, 고장 이력, 수리 비용, 재고, 계획 및 경제적 매개변수 분석.
SM 개발
주요 생산 공정의 디지털 트윈 생성, 고장, 수리, 흐름 로직 설정.
OM 개발
SM 데이터를 고려한 예산 내 최적 MRO 포트폴리오 선택을 위한 수학적 모델 구축.
검증 및 최적화
역사적 데이터에 대한 모델 검증, 보정, 최적화 계산 실행.
구현 및 결과
최적 MRO 계획 구성, 계획 시스템에 결과 통합, 효과 모니터링.
측정 가능한 결과: 수익 중심으로서의 MRO 최적화
시뮬레이션된 MRO 계획과 기존 접근 방식의 비교는 상당한 개선을 보여줍니다:
3-5%
가동 중지로 인한 EBITDA 손실 감소
15-20%
중요 활동에 대한 예산 재배분
감소
기술적 리스크 감소
향상
MRO 예산에 대한 투자 수익률(ROI) 향상
MRO 비용 근거: 모델 분석 사례
| 코드 | 장비명 | 고장 확률 | 가동 중지 시간 | 영향도 % | MRO 비용 | 리스크-수익 | 모델 결정 |
|---|---|---|---|---|---|---|---|
| 567002623 | 연결 경로 1 | 10% | 30 | 10% | 100 | 0 | 미지급 |
| 8900420023 | 철도 경로 1 | 40% | 40 | 100% | 30 | 200 | 지급 |
| 1230420737 | 철도 측선 1 | 40% | 30 | 100% | 20 | 100 | 지급 |
| 4560420026 | 철도 경로 2 | 40% | 30 | 100% | 50 | 100 | 미지급 |
| 7890420031 | 광석 창고 | 5% | 10 | 50% | 10 | 5 | 미지급 |
| 1010420055 | 컨베이어 №3 | 20% | 25 | 80% | 45 | 90 | 지급 |
| 1120420099 | 밀 №1 | 30% | 60 | 90% | 150 | 400 | 지급 |
| 1310420111 | 펌프장 | 15% | 20 | 70% | 25 | 30 | 미지급 |
가동 중지 시간 비용 결정 요소
장비 정지 시 재정적 손실을 결정하는 주요 요소
기존 고려 요소
모델에서 추가로 고려하는 요소
수리 직접 비용
부품, 재료 및 수리 인력 비용.
단위 설비 생산량 손실
장비의 명목 생산성 기반 계산.
단순화된 수익 계산
생산 부족량과 가격의 곱.
직접적 벌금
계약 상 납기 지연에 대한 벌금 조치.
인건비
가동 중지된 생산 인력에 대한 급여.
전체 시스템 생산량 감소
버퍼와 흐름을 고려한 전체 공정에 대한 가동 중지 영향 평가.
동적 마진 손실 계산
예측 가격에서 변동 비용을 뺀 기준 계산.
도미노 효과
인접 생산 구역 및 운송 시스템의 연쇄적 가동 중지 고려.
버퍼 및 예비 장비 효율성
창고 재고 및 예비 장비의 실제 완화 영향.
긴급 추가 비용
긴급 수리 및 물류에 대한 추가 비용.
가동 중지 시점 영향
계절성, 시장 상황 및 완제품 재고 유무 고려.
대체 비용
중간 제품 차질 보상을 위한 외부 구매 비용 계산.
가동 중지 시간 비용의 정확한 평가는 효과적인 MRO 계획을 위한 핵심 요소입니다. 우리의 방법론은 이러한 매개변수를 정확하게 정량화하고 활동의 우선순위를 정할 수 있게 합니다.
사례: 광업 회사의 MRO 최적화
우리의 솔루션이 주요 광업 기업이 비용과 장비 가동 중지를 크게 줄이는 데 어떻게 도움이 되었는지 알아보세요.
고객사
중요 장비를 보유한 대형 광업 회사.
상황
- 빈번한 예정되지 않은 장비 가동 중지
- 긴급 수리에 대한 높은 비용
- MRO 자원의 비최적 분배
- 고장 리스크 및 결과 평가의 어려움
프로젝트 목표
- 1예정되지 않은 가동 중지 25% 감소
- 2MRO 비용 15% 절감
- 3수리 팀 및 부품 사용 최적화
- 4전체 기업 생산성 향상
구현
- 1고장 및 수리에 대한 데이터 수집 및 분석
- 2생산 공정 및 MRO에 대한 시뮬레이션 모델 개발
- 3수리 계획을 위한 최적화 모델 생성
- 4모델 통합 및 리스크 시나리오 분석
- 5최적의 연간 MRO 계획 수립
모델 분석 사례
시뮬레이션 모델 사례: 노 변전소 고장
- 연쇄 효과 확인 (창고 과부하, 중간 제품 부족)
- 정량적 손실 평가 ($1.2M/시간 가동 중지)
- 병목 현상 파악 및 해결 방안 제시
최적화 모델 사례: 연간 MRO 계획 수립 (예산 $800M)
- 약 15,000개 활동 분석 ($30억 요청)
- 각 활동의 비용/편익 비율 계산
- 예산 내 최적 포트폴리오 선정 (약 3,800개 활동)
글로벌 사례: 대기업의 MRO 최적화
자원 채굴 및 산업 기업에서 리스크 및 MRO 관리를 위한 고급 분석 및 최적화 방법 적용 사례, 본 사례에서 제시된 접근 방식과 유사.
| 회사 및 규모 | 경제적 이점 | 사용 모델 * |
|---|---|---|
| BHP, $600억 | $12억 절감 효과 | 최적화된 전략 |
| Shell, $3,800억 | 가동 중지 10-20% 감소, 비용 15% 절감 | AI/ML, 시뮬레이션 모델 |
| Rio Tinto, $550억 | 장비 활용률 +5-15% | 예측 및 최적화 모델 |
| Vale, $400억 | 18개월간 $780만 절감 | 예측 모델, EAM/APM |
| 구리 광산 ~$100억 | 연간 $112만 절감 | 프로세스 및 이산 사건 시뮬레이션 |
| Chadormalu $6.46억 | 비용 최대 23.3% 절감 | ANP(분석 네트워크 프로세스) |
* 많은 모델들은 앞서 제시된 SM+OM 통합 접근 방식의 구성 요소 또는 유사체입니다.
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