엄청난 발전에도 불구하고 Industrial Internet of Things는 사춘기에 접어 들었습니다. 고급 분석, 대용량 데이터, 에지 컴퓨팅 및 클라우드 컴퓨팅을 통해 우리는 미래에 어떤 공장이 생겼는지, 그리고 Industry 4.0을 완성하기 위해 제조업체가 얼마나 멀리 갈 필요가 있는지 정확히 알 수 있습니다. 변화의 여정.
그러나이 모든 발전은 예측 유지 보수를 통해 비용을 절감하고 효율성을 높이기 위해 함께 이루어집니다 공장 바닥 기계는 성능을 모니터링하고 평가할 수 있으며 필요할 경우 교체 부품을 직접 주문할 수도 있습니다.
제조업체는 예측 유지 보수를 구현함으로써 안전성을 높이고 가동 중지 시간을 줄이며 장비 수명을 연장 할 수 있습니다.
진화하는 유지 보수 사례
제조업체는 장비의 효율성과 효율성을 향상시킬 수있는 충분한 역량을 보유하고 있습니다. 유지 관리가 불충분하면 플랜트 생산성이 5-20 %까지 떨어질 수 있으며 계획되지 않은 중단 시간은 미국 제조업체의 연간 연간 500 억 달러로 추정됩니다.
생산 중단을 줄이는 것은 또한보다 안정적인 제품 인도를 의미하며 고객 충성도를 유지하는 데 도움이됩니다.이 높은 고객 유지율은 더 많은 수익을 가져올 수 있습니다.
이전에는 제조업체가 예방 유지 보수 또는 수리 장비를 사용하여 고장을 예방했으며 예방 조치는 예방 조치보다 실제 시스템의 실제 상태와 밀접한 관련이 있으므로 예방 유지 보수보다 효과적입니다.
우리의 목표는 부품을 너무 일찍 교체하는 것이 아니라, 그것이 여전히 좋은 상태에있을 때, 실제로 필요할 때만 부품을 교체하는 것입니다. 이는 주행 거리가 아닌 레벨 또는 벨트 두께에 기반한 자동차와 같습니다. 유지 보수 서비스를 제공하십시오.
불필요한 유지 보수 및 가동 중단 시간을 최소화함으로써 비용 절감 잠재력은 엄청납니다. 제조업체의 예측 유지 보수 비용은 평균 9 달러이며 예방 유지 보수 비용은 $ 13 (44 % 높음)입니다.
데이터 기반 예측 유지 보수
적외선 열 이미징, 진동 분석 및 오일 분석과 같은 첨단 기술을 사용하여 결함을 예측할 수 있으며, 경험을 바탕으로 센서를 사용하여 장비 데이터를 모니터링 및 수집 한 다음 자동 분석을 사용하여 장비 고장이 언제 발생할 수 있는지를 파악하여 장비의 70 %를 예측할 수 있습니다. 실패.
또한 백엔드는 새 부품의 주문 및 설치와 관련된 관리 절차를 자동으로 트리거 할 때 비용을 절약합니다.
예를 들어 기계는 비트 마모를 감지하고 자동으로 새로운 드릴 비트를 주문하고 현장 직원을 파견하도록 기술 부서에 알리고 ERP 시스템에 새 부품 구매 요청을 전달할 수 있습니다. 이렇게 수동으로 오류가 발생하기 쉽고 노동 집약적 인 방법을 자동화함으로써 관리 기능은 제조업체가 효율성을 높일 수 있습니다.
그러나 매장을 백 오피스에 연결하는 것은 쉽지 않습니다. 기존 비즈니스 프로세스에 사용되는 기계는 데이터를 생성 할 수 있지만 데이터에 액세스하고 평가하는 방법은 도전 과제입니다. 결과 데이터 스트림을 회사 애플리케이션에 통합해야합니다.
기계, 장치, 센서 및 사람들은 끊임없이 서로 연결하고 통신해야하며, 모든 데이터를 이해하고 정보를 이해하려면 실제 작업 (디지털 생성)의 가상 복사본이 필요한 경우가 많습니다.
또한 인공 지능과 같은 기술을 배치하여 의사 결정 및 문제 해결을 지원하고 네트워크 시스템을 최대한 자율적으로 유지해야 할 수도 있습니다.
제조업체의 독점 정보를 기밀로 유지하고 데이터 필터링을 사용하고 해커로부터 금융 및 고객 데이터를 보호하기위한 추가 보안 조치를 취할 필요가 있습니다.
무엇보다 중요한 것은 모든 데이터 관리 플랫폼이 높은 성능과 안정성으로 많은 양의 데이터를 수집, 필터링, 처리 및 공유 할 수있는 확장 성이 필요하다는 것입니다.
미래 공장
기계 데이터를 사용하여 고정밀 IoT 예측 유지 관리를 수행 할 수있는 경우 제조업체는 디지털 기능을 사용하여 기술 건강 자체 인식과 같은 제품 차별화에 집중할 수 있습니다.
제조업체의 가치는 작업 현장 프로세스의 품질뿐만 아니라 자산을 보호하는 방법으로도 측정 할 수 있습니다. 이는 IoT 예측 유지 보수를 사용하여 장비 수명을 연장하고 유지 관리 절차의 효율성을 높임으로써 달성 할 수 있습니다.
예측 유지 보수는 미래 플랜트의 중요한 부분이며, 제조 프로세스를 자동화 할뿐만 아니라 장비 유지 보수를 자동화합니다.이 방법을 통해 제조업체는 새로운 수준의 생산성의 이점을 누릴 수 있습니다.