AI 101

APM(Asset Performance Management)의 입문자 가이드

Published December 23, 2023

Updated April 4, 2026

Haziqa Sajid

What is Asset Performance Management (APM)?

인공 지능(AI)과 같은 기술의 발전은 운영 관리에 대한 우리의 생각을 바꾸고 있습니다. 조직이 반응적인 접근 방식에서 예방적인 접근 방식으로 이동함에 따라, 산업 인터넷(Internet of Things, IIoT), 클라우드, AI, 분석과 같은 기술을 사용하여 실시간 데이터, 실행 가능한 통찰력 등을 얻을 수 있으며, 이는 성과 관리를 강화하고 비즈니스 성장을 추진하는 데 도움이 됩니다.

이것이 자산 성과 관리(Asset Performance Management, APM)가 등장하는 곳입니다. APM는 산업 자산의 효율적인 사용을 증가시키기 위한 전략적인 접근 방식을 제공합니다. 또한, APM 전략을 최적화하는 필요성이 증가함에 따라, 이 시장은 2028년까지 47억 달러에 달할 것으로 예상됩니다.

이 기사에서는 APM가 무엇인지, 자산 관리에서의 역할, 구현挑戰, 및 자산 관리의 미래 트렌드에 대해 논의합니다.

자산 성과 관리(Asset Performance Management, APM)란 무엇인가?

자산 성과 관리는 회사 자산(인프라, 장비, 인력 등)을 관리하기 위한 전략적 프레임워크입니다. 이 전략은 운영 중에 성과를 최적화함으로써 사용 가능한 자산에서 파생된 가치를 최대화하는 것을 목표로 합니다.

예를 들어, 산업 제조업체는 제조 장비가 최대 잠재력을 이용하지 못하고 있음을 알게 되면 APM 전략을 개발하고 적용할 수 있습니다. 이는 생산量이 낮아지고, 결과적으로 수익이 낮아질 수 있습니다.

현재 회사들은 자산의 건강 상태와 성과를 모니터링하기 위한 소프트웨어 기반의 APM 솔루션에 의존합니다. 또한, 이러한 솔루션은 APM 전략이 원래 계획대로 실행되고 있는지 여부를 알려줍니다. 이러한 솔루션은 IoT, AI, 예측 유지 보수, 원격 모니터링 등을 사용하여 적용된 APM 전략의 효과를 측정합니다.

회사는 다음 APM 전략을 사용할 수 있습니다:

자산 임계성 분석(Asset Criticality Analysis, ACA): 자산의 실패로 인한 결과와 운영에 대한 최대 위험을 평가하기 위해 사용됩니다.

신뢰성 중심 유지 보수(Reliability Centered Maintenance, RCM): 시스템의 위험을 평가하고 운영 실패를 줄이기 위한 전략을 개발하기 위해 사용됩니다.

자산 전략 최적화(Asset Strategy Optimization, ASO): 고급 양적 전략 모델링 기술을 사용하여 자산의 신뢰성을 증가시키고 유지 보수 비용을 줄이기 위해 사용됩니다.

자산 수명 연장 및 노동 생산성 최대화

APM 전략을 적용하고 실행하는 주요 목표 중 하나는 자산의 수명을 최대 운용 잠재력으로 연장하는 것입니다. 이의ประโยชน에는 새로운 자산에 대한 비용 절감, 운영 효율성 향상, 유지 보수 비용 감소, 안전성 및 규정 준수 향상 등이 있습니다.

하지만 가장 중요한 것은 자산의 수명을 성공적으로 연장하는 것이 노동 생산성에 더 깊은 영향을 미친다는 것입니다. 이것은 APM 전략이 산업에 더好的 유지 보수 관행, 낮은 다운타임, 개선된 자원 할당, 향상된 근로자 안전 등이 있기 때문입니다.

자산 수명을 연장하기 위한 APM 전략에는 다음이 포함됩니다:

자산 수명 주기 관리(Asset Lifecycle Management): 자산의 전체 수명 주기(취득에서 폐기까지)를 이해하기 위한 전략으로, 유지 보수에서 최적의 사용까지 모든 것을 전략적으로 계획하기 위해 사용됩니다.

실시간 모니터링(Real-time Monitoring): 산업 인터넷(Internet of Things, IIoT)와 같은 기술을 사용하여 자산의 실제 성과를 측정하고 다운타임 및 자산 실패를 방지하기 위해 사용됩니다.

유지 보수 비용 및 시간 감소

계획되지 않은 다운타임, 결과적인 유지 보수 비용, 및 자산을 다시 작동시키기 위해 소요되는 시간은 오늘날 산업이 직면하는 주요 문제 중 하나입니다. 예를 들어, WSJ의 보고서에 따르면, 산업 제조업체는 주로 장비 故障으로 인한 계획되지 않은 다운타임으로 인해 연간 약 500억 달러의 손실을 입습니다.

APM 전략을 통합하는 주요 목표 중 하나는 계획되지 않은 다운타임을, 이상적으로는 0으로 줄이는 것입니다. 이는 불필요한 유지 보수 비용을 줄이고, 비용적인 장비 고장을 방지하며, 산업 운영을 예측하고 유지하기 쉽게 만듭니다.

이러한 목적으로 사용되는 APM 전략에는 다음이 포함됩니다:

예측 유지 보수(Predictive Maintenance): 현대적인 AI/ML 능력을 사용하여 큰 데이터를 분석하여 자산의 건강 상태를 모니터링하고 유지 보수를 예측하기 위해 사용됩니다.

근본 원인 분석(Root Cause Analysis, RCA): 자산 故障의 근본 원인을 구조화된 방식으로 이해하기 위한 전략으로, 公司는 미래의 계획되지 않은 故障을 방지하기 위해 일시적인 소방보다 더好的 전략을 개발할 수 있습니다.

유지 보수 최적화(Maintenance Optimization): 고급 분석을 사용하여 산업은 자산의 유지 보수 일정과 자원을 최적화할 수 있습니다. 이는 자산의 유지 보수를過度 또는 不足하게 최적화하지 않도록 합니다.

자산 성과 관리 구현의 도전

조직은 APM 전략의 중요성을 이해하지만, 실행 중에 장애물이 발생할 수 있습니다. 현대적인 APM 전략 구현의 도전에는 다음이 포함됩니다:

1. 데이터 품질 유지: APM 전략의 실행은 사용된 소스 데이터의 품질만큼 좋을 뿐입니다. 데이터 품질이 자산의 상태를 정확하게 반영하지 못하면, 다운타임 및 유지 보수 비용을 줄이고, 노동 생산성을 향상하는 등의 목표를 달성할 수 없습니다.

2. 기술적 복잡성 증가: Industry 4.0과 AI, IIoT와 같은 기술의 등장으로, 산업은 운영 효율성을 높일 수 있습니다. 그러나 이러한 시스템은 또한 채택挑戰을 생성합니다. 특히, APM 전략을 올바르게 실행하기 위해 근로자를 교육하거나 자원을 교육하는 것은重大な 도전입니다.

예를 들어, 예측 유지 보수와 같은 현대적인 APM 전략을 구현하기 위해, AI와 데이터 분석에 대한 지식이 중요합니다.

3. 성과 측정: APM 전략을 구현하는 주요 도전 중 하나는 성과를 정확하게 측정하고, 진행 상황을 반영하는 올바른 성과 지표가 있는지 확인하는 것입니다.

예를 들어, APM 전략이 다운타임을 줄였다는 것을 이해하는 것이 도전될 수 있습니다. 그리고 이러한 감소가 구현된 전략과 관련이 있는지 여부를 확인하는 것입니다.