서론
제조업 현장에서는 설비의 안정적인 운영이 무엇보다 중요합니다. 기계가 멈추면 생산 라인이 중단되고, 이는 곧 생산성 저하와 손실로 이어집니다. 많은 기업이 시간 기준 예방 정비를 채택하고 있지만, 이 방식은 실제 사용량을 반영하지 못하는 경우가 많습니다. 예를 들어 어떤 장비는 하루 수십 번 가동되는 반면, 어떤 장비는 일주일에 한 번만 가동되기도 합니다. 이런 상황에서 모두 같은 주기로 정비를 진행하면 불필요한 점검과 비용이 발생할 수 있습니다. 따라서 더 합리적인 방식은 ‘가동 횟수’나 ‘생산 수량’을 기준으로 설비 정비를 계획하는 것입니다. 실제 사용량을 기반으로 정비 시점을 판단하면 효율적으로 자원을 배분하고 고장을 예방할 수 있습니다. 본 글에서는 이러한 데이터 기반 정비 관리 체계를 자동화하는 방법을 살펴보고, 부품 발주 리스트까지 자동으로 산출하는 과정을 설명합니다.
본론
첫 단계는 데이터 수집입니다. 각 설비의 가동 횟수와 생산 수량을 기록할 수 있도록 구글 시트나 ERP 시스템과 같은 데이터베이스를 구축합니다. 예를 들어 시트의 각 행에는 ‘설비 ID, 가동 횟수, 생산 수량, 마지막 정비일, 누적 사용량’ 등의 항목을 기록합니다. 이 데이터는 센서를 통해 자동 수집하거나, 작업자가 일일 보고 형식으로 입력할 수 있습니다.
다음은 정비 기준 설정입니다. 예를 들어 A 장비는 1,000회 가동 시 오일 교체가 필요하고, B 장비는 10,000개 생산 시 부품 점검이 필요하다고 규정할 수 있습니다. 이 기준을 시트에 함께 저장해 두면, 조건에 맞을 때 자동으로 정비 알림을 표시할 수 있습니다. Apps Script를 활용하면 시트에서 조건을 확인하고, 기준을 초과한 장비에 대해 ‘정비 필요’ 상태를 출력하거나 이메일·메신저 알림을 보낼 수 있습니다.
세 번째 단계는 부품 발주 리스트 자동 생성입니다. 특정 설비가 정비 기준에 도달하면 필요한 부품을 미리 확보해야 합니다. 시트에는 각 장비별로 필요한 부품 코드와 수량을 미리 정의해 두고, 정비 필요 상태가 발생하면 해당 부품을 자동으로 발주 리스트에 추가합니다. 예를 들어 ‘장비 A: 오일필터 1개, 장비 B: 벨트 2개’와 같은 식입니다. 이렇게 생성된 리스트는 구매팀과 공유할 수 있으며, 재고 현황과 연동하면 불필요한 중복 발주도 방지할 수 있습니다.
실무 활용 사례를 살펴보면, 한 제조업체에서는 모든 설비의 가동 횟수를 IoT 센서로 기록하고 이를 구글 시트와 연동해 관리했습니다. Apps Script를 통해 매일 자동으로 데이터를 검토하고, 정비 기준에 도달한 설비를 표시하도록 설정했습니다. 또한 동시에 필요한 부품 발주 리스트를 생성해 담당자 이메일로 전달했습니다. 이 방식으로 불시 고장을 크게 줄이고, 불필요한 재고 비용도 절감할 수 있었습니다.
추가적으로 이 시스템은 단순한 정비 알림을 넘어, 장기적인 설비 사용 데이터를 축적해 예측 정비(Predictive Maintenance)로 확장할 수 있습니다. 예를 들어 장비별 평균 고장 패턴을 분석해, 특정 부품이 언제쯤 교체될지를 미리 계산하는 것입니다. 이렇게 되면 정비 효율성과 비용 절감 효과는 더욱 커집니다.
결론
가동 횟수나 생산 수량을 기준으로 정비 알림을 설정하는 방식은 기존의 시간 기반 정비보다 훨씬 효율적이고 합리적입니다. Apps Script나 스프레드시트를 활용하면 데이터를 자동으로 검토하고 알림을 발송하며, 동시에 필요한 부품 발주 리스트까지 자동으로 생성할 수 있습니다. 이를 통해 고장을 예방하고, 불필요한 정비 비용을 줄이며, 안정적인 생산 운영을 보장할 수 있습니다. 앞으로 제조업 현장에서 경쟁력을 높이고 싶다면, 데이터 기반의 자동화 정비 관리 시스템을 적극적으로 도입해 보시기 바랍니다.