계획되지 않은 제조 중단이 발생할 때마다, 단 한 대의 기계일지라도 추가적인 노력과 더 많은 비용, 산출량 감소 등의 영향을 끼칩니다. 데이터를 기반으로 하는 끊기지 않는 최고의 상태 모니터링은 기계 및 설비의 최대 가용성을 위한 필수적인 기반입니다.
기계 모니터링
여기서 중요한 사용 사례는 연속 기계 모니터링입니다. 이 연구의 목적은 전류, 온도 또는 진동과 같은 관련 데이터를 사용하여 진행 중인 작동에서 이상을 조기에 탐지하는 것이며, 이상적으로는 이러한 이상을 분류할 수 있으며 가능한 오류를 사전에 탐지하는 것입니다. 여기에는 기계 학습을 기반으로 한 분석을 이용하여 종종 조기에 안정적으로 감지할 수 있는 마모 징후가 포함되어 있습니다. 그러면 최소 비용으로 최대의 가용성을 위해 제때에 서비스 및 유지보수 개입을 계획할 수 있는 기회가 생깁니다.
프로세스 모니터링
또 다른 필수 사용 사례는 연속 프로세스 모니터링입니다. 여기서의 목표는 공정 매개변수의 편차를 조기에 탐지하고, 필요한 경우 공정에 개입할 수 있도록 하는 것입니다. 기존 제어 솔루션과 기존에 이미 활용이 가능한 데이터를 기반으로 모델 기반 머신러닝 솔루션을 다시 활용해 이상을 탐지하고 최대한 분류합니다. 규칙 기반 자동화가 한계에 도달하는 경우, ML은 이전에 알려지지 않은 공정 상태로 완전히 새로운 인사이트를 가능하게 합니다. 결과적으로 공정에 더 일찍 그리고 더 목표 지향적으로 개입할 수 있습니다.
기계와 설비의 지속적인 상태 모니터링을 바탕으로, 결과적으로 경제적인 생산의 핵심인 설비의 가용성을 극대화한다는 목표에 주목하는 다양한 사용 사례가 생깁니다. 궁극적으로, 설비의 상태는 지속적으로 알려지고, 따라서 공정을 담당하는 사람들이 최대한 안전할 수 있도록 합니다. 또한, 기계 데이터의 오류 또는 이상을 조기에 감지할 수 있고, 시스템에 실제 오작동 또는 고장이 발생하기 전에 필요한 조치를 개시할 수 있습니다.
하나의 사용 예시는 내부 물류에서 고속 컨베이어 벨트 자동 모니터링입니다. 컨베이어 체인 요소가 늘어나는 것을 모니터링하고 예상하는 한 가지 업무는 속도, 부하, 가동 시간 또는 온도와 같은 다양한 영향 요소에 달려있습니다. 여기에는 손상된 개별 체인 영역의 조기 식별이 포함됩니다. 또한 시스템의 상태에 대한 서비스 기술자의 지식을 설명하거나 확보할 수 있게 하여 그 결과 시스템을 지속적으로 데이터 기반으로 모니터링할 수 있도록하는 전환이 가능해집니다. 자동화된 모니터링의 구체적인 이점은 서비스 및 유지보수 비용이 감소하고 시스템의 가용성이 향상되어 생산성이 증가한다는 것입니다. 새로운 비즈니스 모델에 대한 관점과 함께, 예를 들어 새롭거나 확장된 서비스 수준 계약(SLA)이라는 형태로 가용성 판매가 가능해집니다. 결국 이러한 IIoT 서비스는 최종 고객을 새롭게 인식 가능한 기능으로 이끌고 그에 따라 더 큰 고객 충성도를 이끌어냅니다.
또 다른 응용 분야는 전기도금 제조 작업장에서 팬을 자동 모니터링하는 것입니다. 전기도금에서, 통풍은 생산에 중요한 공정입니다. 예를 들어, 임계 농도에서 폭발 위험을 야기하는 산수소 가스가 생산됩니다. 산성 물질은 또한 설비의 부식을 초래할 수 있습니다. 직업 건강 및 안전 그리고 직원 건강 분야에도 책임이 있습니다. 이 작업은 스마트 센서 및 ML 기반 데이터를 사용하여 팬을 연속적으로 모니터링하는 것입니다. 따라야 할 경로는 예방적, 규칙 기반에서 상태 기반 유지보수까지입니다. 따라서 계획되지 않은 생산 다운타임 최소화와 유지보수 비용의 감소라는 결과를 얻을 수 있습니다. 브라운필드 애플리케이션에 대한 이러한 모범적인 엔드투엔드 솔루션의 첫 번째 이점은 연속적이고 자동화된 조건 모니터링입니다. 검사, 유지보수 및 수리를 줄이거나 최소화하는 기반이 됩니다. 이 특정한 사례에서, 워크스루를 통해 팬을 매월 점검하는 것에서 전기도금 루프에서 워크스루를 통해 반년마다 검사하는 것으로 전환할 수 있었습니다. 계획되지 않은 다운타임을 줄이고 설비의 가용성을 증가시킬 수 있었습니다. 구체적인 혜택이 있는 IoT 사례.
많은 경우에 ML 기술을 사용한 공정 데이터 및 그 평가를 기반으로 제조된 제품의 품질에 대한 결론을 도출할 수 있습니다. 선택한 공정 파라미터를 기반으로, ML 기반 패턴은 구체적인 공정 상태에 할당된 것을 인식할 수 있습니다. 여기에서 도출되는 허용오차 범위는 모니터링될 수 있으며, 예를 들어 예측의 의미에서 허용오차가 정도를 벗어났거나 벗어났을 경우 초기 단계에서 인식됩니다.
스마트한 데이터 분석을 통해 그렌체바흐는 혁신적인 마찰 교반 용접 시스템에 대한 실시간 품질 보증 및 예측 기계 유지 보수를 달성할 수 있습니다. 이러한 방식을 통해 기계 및 설비 엔지니어링 전문가들은 365일 24시간 일련 생산을 새로운 수준으로 높이는 데 기여하였습니다.
회전식 마찰 핀은 마찰교반용접(FSW)을 이용한 중심 공구로, Grenzebach가 알루미늄 및 그 합금과 같은 경량 금속용으로 개발한 혁신적인 심용접 공정입니다. 핀은 마찰과 압력을 통해 금속을 가단시키기 위한 공정 열을 발생시키고, 이 열은 마찰 핀의 회전 작용에 의해 접점 위치를 따라 교반됩니다. 와이어 용접 또는 불활성 가스 추가가 필요하지 않기 때문에, 장기적인 안정성과 뒤틀림에 대한 저항성이라는 특성이 있는 단단한 이음부가 생성됩니다. 이러한 결과를 얻으려면 마찰 핀이 예상대로 동작해야 합니다. 정확한 인장력과 가압력은 금속의 정확한 변형도를 달성하는 데 매우 중요합니다. 지금까지, 품질 제어는 FSW 공정이 끝난 후 기계 조작자가 용접 이음새를 육안으로 검사하여 실시되었습니다. 이 과정은 시간이 많이 걸리는 절차로, 사용자의 개인적인 노하우에도 크게 의존하는 방법이었습니다.
용접 공정 동안 실시간 모니터링
기술 개발자인 Carlos Paiz Gatica 박사가 이상 검출이 어떻게 작동하는지에 대해 설명합니다. 레퍼런스 모델과 현재 공정을 비교하여 실시간으로 품질 평가가 가능합니다. Industry 4.0 분야의 선구자인 Grenzebach는 오늘날 정밀한 예측이 가능한 지능형 데이터 분석을 활용하고 있습니다. 이 목적으로 바이드뮬러의 맞춤형 산업 분석 솔루션을 사용합니다.
Grenzebach의 요구에 맞게 맞춤화된 당사의 분석 소프트웨어는 용접 공정 동안 센서에서 기록된 힘과 이상적인 레퍼런스 데이터 기록을 비교합니다. 시스템에서 정의된 매개변수를 벗어나는 편차를 감지하면 즉시 기계 조작자에 알림이 표시되고 용접 공정에 문제가 있음을 즉시 알 수 있습니다. 따라서 각 용접 이음부를 수동으로 점검할 필요가 없습니다.
레퍼런스 모델을 정하기 위해, 바이드뮬러는 Grenzebach의 엔지니어들과 함께 몇백 개의 용접 이음부에 대한 데이터 세트를 평가하고 지능형 데이터 분석 방법을 사용하여 이를 평가했습니다. 분석의 중요한 요소에 대해서는 Grenzebach에서 노하우를 제공하였습니다. 바이드뮬러 소프트웨어는 고장을 어느 정도의 확률로 예측할 수 있지만, 그렇게 하려면 항상 사전에 분류가 되어 있어야 합니다. Grenzebach만이 어떤 이상이 실제로 중요한 오류으로 분류되어야 하는지 아닌지를 결정할 수 있습니다.
제품 품질 및 가용성 제공
분석 소프트웨어는 용접 이음매에 대한 품질 제어 검사를 수행할 뿐만 아니라 생산된 각 부품의 공정 매개변수를 기록하여 완전한 문서를 생성합니다. 이 과정은 법적 측면뿐만 아니라 추적성과 재현성 측면에서도 상당한 이득이 됩니다. 이 시스템은 또한 용접 핀을 교체하는 것이 바람직할 경우 적시에 경고를 전달합니다. 이런 정보로 무장한 기계 조작자는 다운타임을 피하는 방식으로 유지보수 스케줄을 계획할 수 있습니다.
“공구 파손으로 인해 발생할 수 있는 폐기물을 최소화하는 것과 함께, 특히 기계 및 설비 엔지니어링에서 중요한 요소는 기계의 가용성입니다"라고 Kress는 강조합니다.
하이테크 기술업체인 Grenzebach는 앞으로 나아갈 비즈니스 모델과 관련하여 몇가지 더 많은 장점을 기대합니다. "첫째, 우리는 고객에게 매우 정확하고 정량적인 품질 제어를 제공할 수 있을 뿐만 아니라 잠재적인 장비 다운타임을 예측하여 장비 자원과 비용을 절약해 드릴 수 있습니다. 동시에, 당사는 데이터 기반 서비스를 구현하고 장비의 제품 품질 또는 사용 가능성을 영업 논거로 효과적으로 사용할 수 있는 위치에 있습니다."라고 Grenzebach의 FSW 영업 매니저인 Michael Sieren은 설명합니다.
상태 모니터링은 기계와 시스템의 서비스 및 유지보수를 최적화할 수 있는 확실한 혜택을 직접 가져다 줍니다. 미래에는 예방적 또는 반응적이지 않으며 상태를 기반으로 할 것입니다. 제조업체에서는 여기에서 새로운 비즈니스 모델들을 개발할 수 있을 것입니다. 예를 들어, 기계 상태에 대한 초기 상태에 대한 정보를 바탕으로 그에 따라 고장이 발생하기 전에 더욱 빠른 응답시간 또는 예방적 서비스 하는 새로운 서비스 수준 합의(SLA)를 제공하는 것입니다. 조작자들에게는 서비스와 유지보수에 대한 니즈를 통합된 분석 기능을 이용하여 조기 단계에 식별할 수 있다는 장점이 있습니다. 따라서 초기 단계에 필요한 작동을 계획하고 예기치 않은 다운타임을 최소화하며, 직원들의 임금을 줄이고 예비 부품 관리를 최적화할 수 있습니다.
오류 및 작동 이상이 발생하기 전에 발견하기 위해, 압축기 제조업체인 Boge는 예측 유지 보수를 위한 바이드뮬러 소프트웨어를 구현했습니다.
압축기의 예측 가능한 유지보수에 대한 바이드뮬러와의 공동 프로젝트의 시작으로 2016년 10월로 거슬러 올라갑니다. “우리는 먼저 바이드뮬러의 소프트웨어가 관련 오류 감지에 적합한지 여부에 대한 타당성 조사를 실시했습니다,"라고 Boge의 터보기계 팀 리더인 Georg Jager가 설명합니다. Jager는 계속해서 "맞춤형 분석 솔루션 덕분에 절대적인 신뢰성으로 비정상 상태와 오류 패턴이 감지된다는 것을 이제 분명히 알 수 있습니다."고 말했습니다. 이 프로젝트 전에, 바이드뮬러의 전문가들은 정교한 데이터 분석을 수행했습니다. 그 결과를 바탕으로, Boge의 새로운 최고 제품인 고속 터보 압축기(HST)의 요건에 대한 개별 분석 솔루션이 개발되었습니다. 이 작업은 명확하게 짜여졌습니다. 압축기에 특정한 손상을 예측하는 데 관련있는 데이터가 무엇인지를 밝히는 것이었죠.
대상 데이터 선택 및 평가
Boge의 새로운 고속 터보 압축기(HST)는 완전히 오일 없이 작동하며 무오일 압축 공기 생성에 새로운 표준을 세웠습니다. 압축기를 생산할 때 목표는 작동과 유지보수 측면에서 효율 극대화였습니다. 압축기들은 에너지 밀도가 높은 영구자석 모터로 구동됩니다. BOGE의 HST 압축기의 특수한 특징은 바로 극도의 고속 회전의 전제 조건인 공기 서포트 구동 샤프트가 통합되어 있어 100,000회를 훌쩍 넘는 회전이 가능하다는 것입니다. 샤프트는 티타늄 임펠러를 구동하고, 함께 특수한 하우징 구조를 이루어 압축 공기가 매우 효과적으로 생성될 수 있도록 합니다. 모든 데이터는 압축기에 이미 존재하는 측정 기술 요소에서 나왔기 때문에 센서 기술을 복원할 필요가 없었습니다.
결정된 값을 평가하기 위해 바이드뮬러 산업 분석 팀의 데이터 과학자들은 통계적 방법을 이용해 모든 데이터를 조사하고 실제 데이터 품질을 평가한 뒤 Boge와 함께 그 연관성을 확인하였습니다. 이 시점에서 압축 공기에 대한 구체적인 노하우가 필요했습니다. 평가에는 이 분야의 모든 기계를 바탕으로 하는 광범위한 작동 경험이 포함되었습니다. 바이드뮬러의 전문가들은 마지막에는 상당히 적은 데이터 출처가 남아 있도록 데이터를 철저하게 분류했습니다. 이 팀은 또한 측정값들 사이에 서로 어떤 상관관계가 있는지에 대해 경험을 쌓아야 했습니다.
평가 과정을 거치면서, 중요한 것은 개별 값이 아니라 데이터 패턴이라는 것이 분명해졌습니다. 이렇게 특정한 방식으로 학습된 모델과 값이 차이가 나더라도 정확하게 손상을 예측하는 데 사용할 수 있는 복잡한 정상 모델 데이터가 만들어졌습니다. 이 시스템을 지속적으로 학습하는 것 또한 중요합니다. 이 시스템은 조작자의 피드백에 따라 새로운 오류 메시지로 변합니다. 분석 솔루션은 알 수 없는 상황을 학습하도록 설계되었으므로 압축기의 전체 작동 시간에 걸쳐 계산된 예측이 점점 더 정확해집니다.
분 단위까지 정확하게 손상을 예측하고 방지
기계에 기술적 문제가 발생하기 전까지 몇 분 또는 몇 시간이 소요되는지 정보를 제공하는 매우 효과적인 소프트웨어의 장점을 누리실 수 있습니다. 압축기를 계속하면 이 값을 견딜 수 있는지 여부가 결정됩니다. 사용 시나리오가 변경되고 기계가 손상되지 않게 보호되고 표시된 “잔여 수명”이 늘어납니다.
selectair로 걱정없이 사용
각각의 경우, 사용자가 적절한 시기에 대응하여 서비스 방문 또는 유지보수 간격을 조정할 경우 기술이 크게 손상되는 것을 방지할 수 있습니다. 압축 공기 전문업체인 BOGE의 전체 서비스 패키지는 “안전 제일”이라는 원칙을 기반으로 하기 때문에, 이 모든 것을 함께 고려합니다. 기계가 수명 주기 동안 가능한 한 적게 멈추고 최대한 간단하게 사용할 수 있도록 모든 노력을 기울입니다. 리던던트 시스템에 더 이상 투자할 필요가 없습니다. BOGE의 Georg Jager는 "이 목표를 달성하기 위해 혁신적인 조치를 취하고 있으며 서비스 분야에서 선구적인 작업을 실시하고 있습니다."라고 설명했습니다. 그 결과 Boge selectcair 서비스 컨셉이 완성되었습니다. 분석 소프트웨어 외에도, 여기에는 모든 기계의 인도 조건에 포함된 Boge airstatus 모니터링과 “24시간 복구”가 포함됩니다. 이러한 방식으로 Boge는 기계가 완전히 정지하는 일이 있을 때에도 최소 24시간 이후에 다시 작동 상태로 돌릴 수 있도록 기계를 보장합니다. "예측 유지보수는 서비스 호출을 더욱 일찍 계획할 수 있도록 하기 때문에 중요합니다. 이 기계는 짧은 유지보수 시간 동안에만 꺼지기 때문에, 쓸데없이 긴 다운타임을 과거의 일로 만듭니다. 우리는 이 기술이 압축 공기 시장을 지배할 것이며 새로운 벤치마크를 세울 것이라고 확신합니다."
BOGE - 압축기 시장의 선두기업
110년 이상의 경험을 보유한 Boge Kompressoren Otto Boge GmbH & Co. KG는 독일에서 가장 오래된 압축기 및 압축 공기 시스템 제조사 중 하나입니다. 이 기업은 주로 의료 기술과 식품 그리고 제약 산업에서 사용되는 피스톤, 나사, 스크롤, 터보 압축기를 구축합니다. 또한 자동차와 기계 건설의 핵심 시장에서도 이용됩니다.
이 국제적으로 활동하는 가족 소유 기업에는 850명의 직원이 있으며 그 중 490명은 Bielefeld의 본사에서 근무하며 전 세계 120여 국가에 제품과 시스템을 공급하고 있습니다.
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