빠르고 문제없는 자동화된 생산은 현대 공장에서 필수적입니다. IIoT(산업용 사물 인터넷)를 기반으로 한 예측 유지 보수가 바로 이를 가능하게 합니다. 기업은 예측 유지 보수를 통해 생산 가용성을 최적화하고 배송 능력을 개선하며 제품을 완성할 수 있습니다.
회사의 생산 시설이 의도한 대로 작동하면 계획된 수량을 생산할 수 있고 서비스를 제공할 수 있으며 납품일을 안정적으로 맞출 수 있습니다. 완벽하게 유지 보수되는 기계는 모든 개별 부품과 구성 요소가 최상의 상태를 유지하고 생산 공정에서 예기치 않은 중단이 발생하지 않도록 합니다. 이것은 높은 시스템 가용성이 중요한 에너지 및 자동차와 같은 산업에서 가능한 최대의 수익성을 위한 중요한 전제 조건입니다. 그러나 생산 시설을의 유지 보수를 수행하는 적절한 시기는 언제입니까? 과거에는 경험값, 추정치, 고정된 유지 보수 주기를 기반으로 유지 보수를 수행했습니다. 이제는 디지털 수단의 도움을 받아 필요에 따라 정확하고 이상적인 타이밍을 결정할 수 있습니다. 예측 유지 보수는 인더스트리 4.0 생산 환경에서 기계의 예측적인 유지 관리를 의미합니다. 이를 통해 장애가 실제로 발생하기 전에 이를 예측할 수 있습니다. 첨단 센서 기술과 정밀한 데이터 분석을 기반으로 하는 새로운 유지 보수 모델은 생산 시설의 계획되지 않은 가동 중지 시간과 비용이 많이 드는 수리를 방지하여 비용을 절감합니다.
비전이 있는 IT
추측을 지식으로 바꾸는 것은 예측 유지 보수를 생산 시설의 선견지명이 있는 수호자로 만드는 약속입니다. 디지털 수단의 도움으로 이제 처음으로 유지 보수 필요성에 대한 조기 예측이 가능해졌습니다. 구성 요소를 교체해야 하는 시기를 예측하면 해당 구성 요소에 장애가 발생하기 전에 예방 조치를 시작할 수 있습니다. 이른바 처방적 유지 보수는 한 단계 더 나아갑니다. 이때 시스템은 예측된 문제에 대한 적절한 솔루션을 제공합니다. 예를 들어 미래에 발생할 가능성이 있는 기계 장애가 감지되면 처방적 유지 보수 시스템은 문제를 해결하기 위한 올바른 조치를 자동으로 표시하므로 서비스 기술자에게 도움이 됩니다. 이러한 예측 유지 보수를 위해서는 온도나 습도와 같은 기계 및 환경 데이터를 기록하고 상세한 분석을 통해 평가해야 합니다. 이는 인더스트리 4.0 생산 환경에서 쉽게 구현할 수 있습니다. 예측 유지 보수는 센서에 의해 지속적으로 기록되는 지능형 장치의 데이터를 사용합니다. 이러한 측정값은 네트워크를 통해 IoT 플랫폼으로 전송되어 실제 개체를 가상으로 표현하는 디지털 트윈의 데이터와 비교됩니다. 이 비교 결과는 해당 유지 관리 정보를 제공합니다.
이때 기록되는 데이터가 많을수록 빅 데이터 분석을 사용하여 기계의 동작을 더 자세히 평가할 수 있고 예측이 더 정확해집니다. 대부분의 경우 IIoT(산업용 사물 인터넷), 즉 산업 환경의 사물 인터넷이 데이터 전송을 위한 기본 네트워크 기술을 제공합니다. 고성능 엣지 데이터 센터도 사용하는 경우 관련 데이터만 필터링되어 추가 분석을 위해 클라우드 플랫폼으로 전송됩니다. 이렇게 하면 데이터 볼륨이 줄어들고 이에 따라 분석에 필요한 시간도 줄어듭니다. 이러한 방식으로 장애 또는 고장을 최소화할 수 있으며 장애가 이미 발생한 경우에만 시작되는 사후 유지 보수보다 훨씬 더 효과적으로 최소화됩니다. 또한 예측 유지 보수는 사전 정의된 주기로 유지 보수 작업을 수행하는 것보다 분명한 이점이 있습니다. 그 이점은 분명합니다. 생산이 계속 진행되고 예비 부품 관리가 개선되고 불필요한 비용이 제거됩니다.
스마트한 시작
Rittal은 예측 유지 보수 개념의 개발을 적극적으로 추진하고 있습니다. 인클로저 모니터링을 위한 스마트 센서부터 지능형 냉각 솔루션, 클라우드의 스마트 서비스 개념 및 컴퓨팅 성능에 이르기까지 필요한 모든 제품과 서비스를 사용할 수 있습니다. Rittal 스마트 서비스는 IIoT 지원 제품과 센서를 결합하고 새로운 Blue e+ 세대의 장치로 지능적인 유지 보수를 가능하게 합니다. 원격 진단을 통해 Rittal의 전문 지식을 즉시 활용할 수 있도록 하여 기업의 기계 가용성을 향상시킵니다.