Optimization of Maintenance Strategies for Leased Equipment Considering Learning Effects and Spare Parts Inventory

현대 중공업 및 건설업의 세계에서 굴착기나 크레인과 같은 거대한 기계들은 직접 구매하기에는 너무 비싼 경우가 많습니다. 대신 기업들은 이를 대여하며, 이는 기계의 소유자와 그것을 사용하는 기업 사이에 파트너십을 형성합니다. 이러한 계약 관계는 장비가 계속 작동할 때만 원활하게 유지됩니다. 기계가 고장 나면 사용자는 작업이 중단되어 돈을 잃고, 소유자는 수리비를 지불해야 하므로 돈을 잃게 됩니다. 이 관계의 핵심 과제는 기계가 고장 나기 전에 얼마나 자주 정비할지를 결정하는 것입니다. 소유자가 정비를 너무 드물게 하면 기계가 자주 고장 나서 사용자를 화나게 합니다. 반대로 정비를 너무 자주 하면 기계가 유휴 상태로 머무는 시간이 많아져 양측 모두에게 시간과 비용을 낭비하게 됩니다. 나아가, 수리가 필요할 때 수리 속도는 적절한 예비 부품을 보유하고 있는지와 수리 팀이 경험을 통해 얼마나 숙련되었는지에 따라 달라집니다.

안후이 공과대학교(Anhui University of Technology)의 연구진은 이러한 복잡한 퍼즐을 풀기 위해 이러한 대여 관계가 어떻게 작동하는지에 대한 상세한 모델을 구축하며 연구를 시작했습니다. 그들은 전통적인 계획 단계에서 흔히 간과되는 두 가지 특정 요인인 '학습 효과(learning effect)'와 '예비 부품 재고 관리'에 집중했습니다. 학습 효과란 수리 팀이 동일한 유형의 기계를 더 많이 수리할수록 경험을 쌓음으로써 더 빠르고 효율적으로 변하는 과정을 설명합니다. 예비 부품 재고란 임대인이 고장 난 기계를 배송을 기다리지 않고 즉시 수리할 수 있도록 준비해 두는 교체용 부품의 비축분을 의미합니다 파트너십 전체에 이익이 되는 결정을 내릴 수 있도록, 즉 각자가 자신만을 위한 결정이 아닌 전체 시스템에 도움이 되는 결정을 내릴 수 있도록 이 두 요인이 어떻게 상호작용하며 어떻게 활용될 수 있는지 알아보고자 했습니다.

연구는 양측의 재무적 현실을 매핑하는 것으로 시작되었습니다. 기계 소유자는 수리 비용과 수리에 소요되는 시간을 최소화하기를 원하며, 임차인은 수익을 창로하기 위해 기계가 실제로 작동하는 시간을 최대화하기를 원합니다. 전형적인 대여 계약에서 이러한 목표는 충돌합니다. 소유자는 비용을 아끼기 위해 정비를 미룰 수 있지만, 이는 임차인에게 피해를 주는 고장의 위험을 높입니다. 최선의 접근 방 방식을 이해하기 위해 연구진은 두 가지 서로 다른 시나리오를 만들었습니다. 첫 번째는 소유자와 임차인이 각자 자신의 이익을 극대화하려고 노력하며 독립적으로 의사결정을 내리는 경우입니다. 두로 번째는 그들이 하나의 팀으로서 파트너십의 총이익을 극대화하기 위해 의사결정을 내리는 경우입니다.

연구진이 독립적인 시나리오를 시뮬레이션했을 때, 두 당사자는 자연스럽게 서로 다른 유지보수 일정을 선택한다는 것을 발견했습니다. 유지보수와 관련된 시간 소모와 비용 부담을 최소화하려는 임차인은 유지보수 빈도를 현저히 낮게 선택하는 경tend가 있었습니다. 반면, 유지보 비용과 신뢰성 이득 사이에서 균형을 맞추는 소유자는 훨씬 높은 빈도를 선택했습니다. 이러한 불일치는 기계가 전체 시스템에 최적인 수준으로 정비되지 못함을 의미했습니다. 구체적으로 임차인이 선호하는 빈도는 최적 수준보다 훨씬 낮았고, 소유자가 선호하는 빈도는 최적보다 훨씬 높았습니다. 그러나 연구진이 모델에 학습 효과를 도입하자 상황이 바뀌었습니다. 수리 팀이 경험을 쌓음에 따라 각 유지보수 작업에 소요되는 시간과 비용이 감소했습니다. 이러한 개선은 소유자가 유지보수를 더 자주 수행하는 것을 더 매력적으로 만들었으며, 이는 결과적으로 기계의 신뢰성을 높이고 임차인의 이익을 증대시켰습니다. 연구는 팀의 숙련도가 높아질수록 최적의 유지보수 횟수가 증가하고, 관련된 모든 이들의 총이익이 상승한다는 것을 보여주었습니다.

또한 연구진은 예비 부품의 역할을 조사했습니다. 그들은 예비 부품을 보유하는 것이 기계 고장 시 발생할 수 있는 장기 지연의 위험을 크게 줄여준다는 것을 발견했습니다. 이러한 가용성은 더 빠른 수리를 가능하게 하여 임차인의 가동 중단 시간을 줄이고 운영 연속성을 높였습니다. 흥게롭게도 예비 부품의 존재는 유지보수 전략을 변화시켰습니다. 부품이 준비되어 있으면 임차인은 빈번한 예방 점검을 요구하는 압박을 덜 느끼게 되어 예정된 유지보수 횟수가 약간 감소했습니다. 그러나 소유자는 부품이 준비되어 있다는 것을 알고 기계를 최상의 상태로 유지하기 위해 유지보수 빈도를 높이는 데 더 적극적이었습니다. 이러한 변화는 예비 부품 보유의 이점이 공유되지만, 그 재고 보유 비용은 초기에 소유자만이 부담하게 되는 새로운 역학 관계를 만들어냈습니다.

이해관계의 불일치를 해결하기 위해 연구는 소유자와 임차인을 다시 합의로 이끌 두 가지 구체적인 전략을 제안했습니다. 첫 번째 전략인 '고장 제한 정책(failure limitation policy)'은 대여 기간 동안 기계가 고장 날 수 있는 횟수에 엄격한 상한선을 설정하는 것입니다. 만약 기계가 이 한도를 초과하면 소유자가 벌금을 냅니다. 이는 소유자가 벌금을 피하기 위해 유지보수에 더 많이 투자하도록 강제하여, 신뢰성을 필요로 하는 임차인의 요구와 소유자의 행동을 일치시킵니다. 두 번째 전략인 '가동 시간 목표 보너스(uptime target bonus)'는 반대 방향으로 작동합니다. 여기서는 기계가 일정 시간 동안 계속 작동할 경우 임차인이 소유자에게 현금 보너스를 약속합니다. 이는 소유자가 기계를 계속 가동 상태로 유지하도록 보상함으로써, 선제적으로 유지보수를 수행하도록 독려합니다.

시뮬레이션 결과, 두 전략 모두 공급망을 조정하여 소유자와 임차인의 독립적인 결정들을 전체 시스템의 최적 결과와 일치시킬 수 있음을 보여주었습니다. 어떤 전략을 선택할지는 구체적인 상황에 달려 있습니다. 만약 기계가 빈번한 고장이 발생하기 쉽고 고장의 비용이 높다면 고장 제한 정책이 가장 효과적입니다. 만약 기계가 집중적으로 사용되어 가동 중단 비용이 주요 관심사라면 가동 시간 목표 보너스가 더 효과적입니다. 연구는 또한 임차인이 예비 부품 재고의 재무적 부담을 분담해야 한다고 강조했습니다. 임차인이 부품을 비축하기 위해 소유자에게 보조금을 제공함으로써, 임차인은 소유자가 높은 가용성을 유지할 수 있는 자원을 갖추도록 보장하며, 이는 궁극적으로 양측 모두에게 더 높은 이익으로 이어집니다.

연구진은 기계가 얼마나 격렬하게 사용되는지, 그리고 대여 기간이 얼마나 긴지와 같은 다양한 시나리오를 통해 모델을 테스트했습니다. 그들은 대여 기간이 길어질수록 학습과 유지보수의 이점이 축적됨에 따라 일반적으로 모두의 이익이 높아진다는 것을 발견했습니다. 반대로, 기계가 매우 집중적으로 사용되면 고장률이 급격히 상승하여, 유지보수를 대폭 늘리지 않는 한 양측 모두의 이익이 감소하기 시작했습니다. 이 연구는 학습 효과와 예비 부품 재고가 단순한 세부 사항이 아니라, 올바르게 관리될 때 갈등적인 대여 관계를 매우 효율적인 파트너십으로 바꿀 수 있는 강력한 레버라는 점을 확인시켜 주었습니다. 경험과 재고가 어떻게 상호작용하는지 이해함으로써, 기업들은 경직된 일률적 유지보수 규칙에서 벗어나 장비의 실제 성능에 적응하는 동적인 전략을 채택할 수 있습니다.