MFMEA(Maintenance Failure Modes and Effects Analysis)란?

산업 현장에서 기계와 설비의 유지보수는 생산성과 안전성에 직결되는 중요한 요소입니다. 이를 체계적으로 관리하고, 고장 발생을 사전에 예방하기 위해 다양한 분석 기법이 활용되는데, 그중 하나가 MFMEA(Maintenance Failure Modes and Effects Analysis, 유지보수 고장 모드 및 영향 분석)입니다.

MFMEA는 FMEA(Failure Modes and Effects Analysis, 고장 모드 및 영향 분석)에서 파생된 기법으로, 설비의 유지보수 관점에서 잠재적 고장 모드를 분석하고, 그에 따른 영향을 평가하는 방식입니다. 즉, MFMEA는 설비의 신뢰성을 높이고 가용성을 극대화하기 위한 예방 유지보수(Preventive Maintenance, PM) 전략의 핵심 도구라고 할 수 있습니다.

 

1. MFMEA의 개념 및 필요성

1.1 MFMEA란?

MFMEA는 기존 FMEA의 개념을 유지보수에 특화하여 발전시킨 기법입니다. 기계나 시스템의 고장 모드(Failure Mode) 를 분석하고, 해당 고장이 유지보수 작업에 미치는 영향을 평가하며, 이를 통해 예방 및 예측 유지보수 전략을 수립하는 것이 목적입니다.

이 기법을 활용하면 다음과 같은 목표를 달성할 수 있습니다.

1. 설비의 신뢰성(Reliability) 향상
   • 잠재적 고장 원인을 분석하고 사전에 대응하여 불필요한 다운타임을 줄임.
2. 가용성(Availability) 극대화
   • 유지보수 전략을 최적화하여 설비 가동률을 높임.
3. 유지보수 비용 절감
   • 불필요한 예방 유지보수를 줄이고, 예측 유지보수를 통해 비용 절감 가능.
4. 안전성(Safety) 확보
   • 위험한 고장 모드를 사전에 식별하여 안전사고를 예방.

1.2 기존 FMEA와의 차이점

FMEA는 제품 설계(Design FMEA, DFMEA)나 제조 공정(Process FMEA, PFMEA)에서 주로 활용됩니다. 반면, MFMEA는 유지보수 작업에 초점을 맞춘다는 점에서 차별화됩니다.

구분FMEAMFMEA

적용 분야	설계(DFMEA), 제조(PFMEA)	유지보수 및 설비관리
분석 대상	제품/공정의 고장 모드	유지보수 중 발생할 수 있는 고장 모드
목적	제품 품질 개선 및 신뢰성 향상	설비 가동률 향상 및 유지보수 비용 절감
결과 활용	설계 변경, 공정 개선	예방 유지보수 계획 수립

즉, MFMEA는 설비 유지보수의 효율성을 높이고 예기치 않은 고장을 줄이기 위한 필수적인 분석 기법입니다.

2. MFMEA 수행 절차

MFMEA는 일반적으로 다음과 같은 단계로 진행됩니다.

2.1 분석 대상 선정

우선, MFMEA를 적용할 설비나 시스템을 선정해야 합니다. 이때 다음과 같은 기준이 고려됩니다.

• 생산 공정에서 핵심적인 역할을 하는 설비
• 고장이 발생하면 안전사고로 이어질 가능성이 높은 설비
• 유지보수 비용이 높은 설비
• 과거에 반복적인 고장이 발생했던 설비

분석 대상을 명확히 하면 이후 분석 과정이 더욱 효율적으로 진행됩니다.

2.2 고장 모드(Failure Mode) 식별

설비의 주요 구성 요소를 분석하고, 발생할 수 있는 고장 모드(Failure Mode) 를 정의합니다.
예를 들어, 펌프의 경우 다음과 같은 고장 모드가 있을 수 있습니다.

• 베어링 마모
• 임펠러 손상
• 모터 과열
• 누유(Leakage) 발생

각 고장 모드는 이후 단계에서 영향도를 평가하는 중요한 기준이 됩니다.

2.3 고장 영향(Failure Effect) 분석

고장이 발생했을 때 생산 공정, 유지보수 작업, 안전 등에 미치는 영향을 분석합니다.

예를 들어, 펌프 임펠러 손상이 발생하면 다음과 같은 영향을 초래할 수 있습니다.

• 유량 감소로 인한 생산 차질
• 모터 부하 증가로 인한 에너지 손실
• 장시간 방치 시 전체 시스템 고장 유발 가능

이러한 영향을 정량적 또는 정성적으로 평가해야 합니다.

2.4 심각도(Severity), 발생 가능성(Occurrence), 검출 가능성(Detection) 평가

각 고장 모드에 대해 다음 세 가지 항목을 평가합니다.

• 심각도(Severity, S): 고장이 미치는 영향의 정도(1~10점 척도)
• 발생 가능성(Occurrence, O): 고장이 발생할 확률(1~10점 척도)
• 검출 가능성(Detection, D): 고장을 사전에 탐지할 가능성(1~10점 척도, 낮을수록 탐지하기 어려움)

이 세 가지 점수를 곱하여 우선순위 위험도 수치(RPN, Risk Priority Number) 를 계산합니다.

RPN=S×O×DRPN = S \times O \times DRPN=S×O×D

예를 들어, 특정 고장 모드의 점수가 다음과 같다면:

• S = 7
• O = 5
• D = 4

해당 고장 모드의 RPN 값은 140이 됩니다. RPN 값이 높을수록 우선적으로 개선이 필요합니다.

2.5 유지보수 개선 대책 수립

RPN이 높은 고장 모드에 대해 유지보수 전략을 수립합니다.
예를 들어, 펌프 임펠러 손상의 경우 다음과 같은 대책을 고려할 수 있습니다.

• 주기적인 임펠러 검사 및 교체
• 초음파 진단을 활용한 예측 유지보수 적용
• 부품 수명을 연장할 수 있는 윤활 유지보수 도입

이를 통해 사전 예방 유지보수를 강화하고, 예상치 못한 고장을 줄일 수 있습니다.

3. MFMEA 적용 사례

3.1 반도체 제조 공장의 MFMEA 적용 사례

반도체 제조 공정에서 웨이퍼 이송 로봇의 MFMEA를 수행한 사례를 살펴보겠습니다.

1. 고장 모드 식별
   • 모터 과열
   • 센서 오작동
   • 이송 암(Arm) 마모
2. 고장 영향 분석
   • 웨이퍼 손상으로 인한 생산 불량 증가
   • 장비 오작동으로 인한 라인 중단
3. RPN 계산 후 우선순위 결정
   • 센서 오작동: RPN 180 (S: 9, O: 6, D: 3)
   • 모터 과열: RPN 150 (S: 8, O: 5, D: 3)
4. 유지보수 전략 수립
   • 센서 정기 점검 주기 강화
   • 모터 온도 모니터링 시스템 도입

이를 통해 유지보수 비용을 절감하고 생산성을 높일 수 있었습니다.

4. 결론

MFMEA는 설비 유지보수의 효율성을 극대화하는 강력한 도구입니다. 체계적인 분석을 통해 고장을 사전에 방지하고, 설비의 가용성을 높이며, 유지보수 비용을 최적화할 수 있습니다.

특히 예측 유지보수(PdM, Predictive Maintenance) 와 결합하면 더욱 강력한 효과를 발휘할 수 있습니다. 이를 통해 지속 가능한 설비 관리 시스템을 구축하는 것이 중요합니다.