사물 인터넷 기술
모든 공장에는 장비와 직원 모두가 시간이 지남에 따라 진화하는 고유한 수명 주기가 있습니다. 인더스트리 4.0은 생산성 향상, 효율성 향상 및 비용 절감으로 이어지는 신기술을 통해 이러한 진화를 가속화했습니다. 다음은 시스템 통합업체 Boulting Technology의 Nick Boughton 디지털 리드입니다. , 가상 시운전의 개념과 새로운 플랜트 장비를 설치할 때의 이점에 대해 설명합니다.
제어 시스템 시뮬레이션은 램프와 스위치가 공장 신호를 시뮬레이션하는 데 사용되었던 1970년대로 거슬러 올라갑니다. 이 프로세스의 단점은 테스트를 위해 시뮬레이션을 시스템의 입력과 출력에 연결해야 했고 램프와 스위치 주변에 논리가 없다는 것이었습니다.
1980년대 중후반에 소프트웨어 기반 시뮬레이션이 PLC(프로그래밍 가능한 논리 컨트롤러) 또는 시뮬레이션을 실행하는 별도의 PC로 도입되었습니다. 이 과정이 1970년대의 단순한 램프와 스위치보다는 훨씬 낫긴 했지만, HMI(Human Machine Interface) 또는 SCADA(Supervisory Control and Data Acquisition) 화면을 사용하여 테스트를 시각화할 수 있었기 때문에 여전히 완벽하지는 않았습니다.
이러한 시뮬레이션은 사용된 모델의 무결성에 의존했으며, 이는 PLC 코드와 별도로 구성해야 하므로 시간과 비용이 모두 소요되는 추가 작업을 의미합니다. 최근 몇 년 동안 산업용 사물 인터넷(IIoT) 기술은 소프트웨어 시뮬레이션을 한 단계 더 발전시켜 가상 시운전의 도입으로 이러한 많은 문제를 해결했습니다.
가상 커미셔닝은 물리적 제조 환경의 디지털 복제본을 만드는 것입니다. 이 프로세스에는 시뮬레이션 기술을 사용하여 새 장비를 테스트하고 실제 공장에서 만들기 전에 3D 가상 환경에서 기존 시스템을 변경하는 과정이 포함됩니다.
시뮬레이션이 프로그래밍되면 시스템의 모든 측면을 가상 세계에서 테스트하여 물리적으로 설치될 때 플랜트의 다른 모든 시스템이 시스템과 올바르게 통합되는지 확인할 수 있습니다. 추가 변경이 필요한 경우 시뮬레이션에서 변경하고 테스트할 수 있습니다.
<노스크립트>1970년대와 1980년대의 시뮬레이션과 달리 가상 시운전은 시스템 설계의 일부로 개발된 모델을 사용합니다. 이 모델은 플랜트를 시뮬레이션하려는 시도가 아니라 디지털 복제를 사용합니다.
디지털 트윈 개념을 통해 이제 단일 장비가 아닌 전체 공장의 역학을 위임할 수 있습니다. 프로세스 걸림돌을 보고, 진단하고, 수정하고, 제어 시스템의 해당 요소와 즉시 통합할 수 있습니다.
시뮬레이션된 환경에서 장비와 시스템을 테스트하면 많은 이점이 있습니다. 많은 자동화 시스템은 플랜트 관리자가 주요 프로세스를 변경할 수 있도록 하는 PLC(Programmable Logic Controller)에 의해 제어됩니다. 이러한 변경 사항이 발생하면 엔지니어는 생산을 중단하고 시스템을 종료해야 합니다.
디지털 테스트를 통해 물리적 변경을 수행하기 전에 플랜트 관리자는 PLC를 더 큰 플랜트와 통합할 때 발생할 수 있는 오류를 식별하고 수정할 수 있습니다. 이는 생산 중단 시간과 같은 잠재적 위험을 최소화하고 통합 시간을 줄이며 오류 수정에 소요될 수 있는 비용을 절약합니다.
자동화가 많은 플랜트는 가상 시운전에 이상적인 후보입니다. 생물학적 개체군이 예상치 못한 자극에 놀라운 방식으로 반응할 수 있는 문자 그대로의 진화와 달리 우리는 매번 결과를 정확하게 예측할 수 있습니다. 예측할 수 없는 유일한 요소는 인간 요소입니다. 따라서 설계 및 구현 단계 모두에서 도움을 줄 전문가를 불러야 하는 이유입니다.
플랜트의 설계 프로세스에 가상 커미셔닝을 구현하면 거의 즉각적인 이점을 얻을 수 있습니다. 예상치 못한 문제를 발견하고 플랜트에 영향을 미치기 전에 이를 완화할 수 있는 능력은 가상 시운전을 제조업체의 핵심 도구로 만듭니다. Boulting Technology에서는 가까운 장래에 더 많은 공장 관리자가 이 개념을 채택하여 각 공장의 고유한 발전을 보다 원활하고 수익성 있는 프로세스로 만들 것으로 기대합니다.
저자는 시스템 통합업체인 Boulting Technology의 디지털 책임자인 Nick Boughton입니다.
사물 인터넷 기술
ROI(투자 수익률)는 로봇 시스템이 상점에서 성과를 거둘지 여부를 결정할 때 계산해야 하는 중요한 측면입니다. 기본적으로 ROI는 로봇의 생산이 인건비와 저축을 통해 회사에 비용을 지불하는 데 걸리는 시간입니다. 신규 또는 중고 로봇 시스템에 대한 일반적인 투자 회수 기간은 초기 투자 규모에 따라 6~18개월입니다. 육체 노동을 사용하는 대신 로봇 시스템으로 전환하는 이유는 무엇입니까? 결론은 이것이다. 로봇 시스템은 일반적으로 95%의 효율성으로 작동할 수 있는 반면, 평균 노동자는 주어진 교대 시간 동안 일반적으로 약 20-
로봇 시스템은 생산 속도, 제품 품질 및 전반적인 효율성 향상의 형태로 제조업체에 많은 이점을 제공합니다. 그러나 초기 투자는 모든 규모의 회사에 상당히 클 수 있으며 $80,000에서 $125,000의 비용을 정당화하기 어려울 수 있습니다. 이러한 수준의 투자는 모든 회사에 큰 비용이므로 회사의 투자자, 이사회 구성원 또는 기타 임원에게 비용을 정당화할 때 고려해야 할 몇 가지 사항이 있습니다. 인건비 절감 일반적인 로봇 시스템은 4명의 작업자와 동일한 양의 작업을 쉽게 생산할 수 있습니다. 하루에 3교대로 구성된 로봇 시스템