품질 4.0:무선 IoT 센서 네트워크가 제조 방식을 바꾸는 방법

품질 관리는 모든 산업에서 기본이지만 제조에서는 매우 중요합니다. 불안정한 시장 수요, 높은 재료 및 생산 비용, 그리고 최종 제품의 미션 크리티컬한 특성으로 인해 제조업체는 최고의 품질과 최소한의 거부율만 추구해야 합니다. 제조 산업 전반에 걸쳐 사물 인터넷(IoT)이 점진적으로 발전함에 따라 품질 관리는 혁신적 기회가 있는 영역입니다.

품질 관리 과제 개요

효과적인 품질 관리는 제품 품질에 영향을 미치는 다수의 기계 및 공정 매개변수를 지속적으로 모니터링하고 제어하는 ​​능력에 달려 있습니다. 제품 특성이 일관되고 최상의 상태를 유지하도록 하기 위해 생산 라인의 프로세스 드리프트 및 기타 변경 사항이 발생함에 따라 장비 재교정이 지속적으로 수행됩니다. 그러나 툴링 시스템 및 제조 프로세스의 복잡성이 증가함에 따라 부피가 큰 유선 네트워크의 한계로 인해 많은 프로세스 변수가 방치되고 있습니다.

처리량이 많고 시간에 민감한 자동화 작업에 이상적이지만 유선 통신은 기계 수준을 넘어 대규모로 원격 측정 데이터를 캡처하는 데 필요한 유연성과 경제성이 부족합니다. 일반적으로 환경 조건과 같은 요인은 품질 변동성에 대한 주요 영향에도 불구하고 종종 연구 및 제어되지 않습니다. 예를 들어, 자동차 제조에서 바람직하지 않은 낮은 실내 온도는 3D 인쇄 구성 요소를 너무 빨리 냉각시켜 품질을 저하시킬 수 있습니다.

게다가 지난 세기에 설계된 대부분의 유선 기반 산업 시스템은 공장 밖에서 데이터를 교환하기 위한 것이 아닙니다. 이로 인해 생산 효율성과 처리량을 향상시키는 데 사용할 수 없는 분리된 데이터 섬이 생성됩니다. 대신, 프로세스 최적화 및 품질 관리는 종종 사후 수동 사후 생산 검사에 의존합니다. 값비싼 인적 개입 외에도 상당한 품질 변동성과 관련 비용이 발생하는 동시에 품질 문제의 근본 원인을 추적하기가 어렵습니다.

인더스트리 4.0 진입:사전 예방적 품질 관리

개선된 프로세스 가시성을 위한 긴급한 탐구는 사전 예방적 품질 관리를 위한 IoT 및 이에 상응하는 Industry 4.0의 엄청난 잠재력을 말해줍니다.

무선 IoT 네트워크는 생산 라인을 따라 다수의 세분화된 중요 데이터 포인트를 캡처합니다. 예를 들어, 압력, 진동, 온도 및 습도. 잠재적으로 수천 개의 센서가 현장에 설치되어 데이터가 10~20초마다 수집되고 기지국을 통해 사내 또는 클라우드에 상관없이 사용자가 선호하는 백엔드 시스템으로 전송됩니다. 원격 IoT 플랫폼을 사용하여 실시간 모니터링, 실행 가능한 통찰력 및 프로세스 자동화를 위해 모든 센서 데이터가 통합됩니다. 실행 중인 장비와 프로세스 간에 사양을 벗어난 조건이 발생하면 즉시 경고를 트리거할 수 있습니다. 이를 통해 제조업체는 운영 및 제품 출력에 대해 전례 없는 제어를 할 수 있습니다. 사후 사후 품질 검사 외에도 IoT 데이터는 최대 생산 처리량 및 반복성을 위해 프로세스 초기에 결함을 진단하고 예방할 수 있는 사전 예방적 품질 보증 접근 방식을 지원합니다. 이것은 또한 비용과 낭비를 감소시킵니다. 동시에 모범 사례를 달성하고 유지하기 위한 귀중한 통찰력을 제공합니다.

사전 품질 관리를 위한 5가지 주요 애플리케이션:

1. 상태 모니터링 및 예측 유지보수

IoT 센서는 전체 산업 단지(상태 모니터링)에 걸쳐 수많은 기계 및 장비의 압력, 진동, 온도, 습도 및 전압과 같은 주요 상태 및 운영 메트릭을 캡처하고 전달합니다. 현재 생산 프로세스 및 자산 성능에 대한 통찰력 있는 그림을 생성하는 것 외에도 이러한 방대한 데이터 흐름은 임박한 문제를 사전에 예측하고 수요 기반 검사 및 수리(예측 유지보수) 일정을 잡는 분석 모델을 강화합니다. 예를 들어, 기어박스의 습도가 높으면 회전 부품의 성능이 저하되어 부식, 제품 품질 저하 또는 기계 고장까지 발생합니다. 모터와 펌프의 과도한 진동은 장착 결함, 샤프트 오정렬 및 베어링 마모를 암시합니다. 예측 유지보수를 통해 장애를 미리 방지할 수 있으므로 자산 활용도를 극대화하고 다운타임으로 인한 막대한 손실을 줄일 수 있습니다.

2. 환경 모니터링

주변 조건은 생산 및 품질 관리에서 중요한 역할을 할 수 있습니다. 온도, 습도 및 공기 품질을 측정하는 환경 센서의 도움으로 공장 운영자는 명령 센터에서 다양한 공장 전체 프로세스에 대한 최적의 환경을 원격으로 모니터링하고 제어할 수 있습니다. 예를 들어, 이상적인 기압차를 유지하면 제조 영역에서 먼지가 침투하는 것을 방지하여 제약 및 마이크로 전자 산업에서 제품 품질을 확보할 수 있습니다. 최적의 습도 수준으로 자동차 생산의 접착 및 도장 공정을 개선할 수 있습니다. 마찬가지로 가공 및 저장 시설의 정확한 온도 모니터링은 식품 산업에서 제품 안전을 보장할 수 있습니다.

3. 자산 추적 및 관리

도구, 기계 및 차량과 같은 개별 자산에 부착된 IoT 센서는 현재 상태와 사용 위치 및 방법에 대한 자세한 정보를 캡처하고 보고합니다. 운영자는 교차 사이트 자산에 대한 전체적인 실시간 그림을 통해 활용도가 낮은 장비를 신속하게 찾아내고 임박한 문제와 병목 현상을 진단하고 도구와 부품을 쉽게 이동할 수 있습니다. 궁극적으로 자산 관리에 IoT를 적용하면 조직에서 유지 관리 활동과 자산 유효 수명을 최적화하는 동시에 오류가 발생하기 쉬운 수동 기록과 과도한 주문을 제거할 수 있습니다.

4. 원격 파이프라인 및 탱크 모니터링

탱크와 파이프라인은 많은 공정 산업에서 중요한 자산입니다. 화학 제품 및 가스의 과잉 또는 누출은 생산 손실을 초래할 뿐만 아니라 심각한 환경 피해를 초래하고 국민의 안전을 위협합니다. 레벨, 진동, 유량 및 압력 센서를 구현하여 기업은 널리 분산된 탱크 및 파이프라인의 구조적 상태를 24시간 주시하면서 동시에 수동 검사를 줄일 수 있습니다. 재해로 이어질 수 있는 잠재적인 유출, 누출 또는 파열에 대해 경고가 발행됩니다. 탱크의 낮은 수준의 자재에 대한 경고도 적시에 재충전하여 생산성을 향상시킬 수 있습니다.

5. 시설 관리

IoT는 중요한 플랜트 시설의 디지털화된 관리 및 보호를 가능하게 합니다. IoT 지원 엘리베이터, 연기 감지기, 화재 경보기 및 공장 전체의 기타 시설 리소스는 배터리 상태 또는 "활성" 상태에 대한 데이터를 주기적으로 보낼 수 있습니다. 이를 통해 제조업체는 시간이 많이 소요되는 수동 검사를 줄이고 생산 라인을 방해할 수 있는 모든 문제에 신속하게 대응할 수 있습니다.

품질 4.0을 위한 미래 지향적인 무선 연결

대부분의 산업 환경에서 데이터 수집이 본질적인 문제이기 때문에 IoT 배포는 종종 압도적으로 복잡하고 비용이 많이 들고 위협적으로 보일 수 있습니다. 현재 177억 개에서 2025년까지 368억 개의 활성 IIoT 장치가 있을 것으로 예상됩니다. 더 많은 기업이 새로운 IoT 애플리케이션을 활용하려고 함에 따라 수천 개의 연결된 엔드포인트를 수용할 수 있도록 확장되는 통신 네트워크의 장기적인 안정성, 통합성 및 관리성을 고려하는 것이 중요합니다. 현실은 모든 것이 올바른 비즈니스 사례에 적합한 IoT 연결을 선택하는 것으로 귀결됩니다.

무선 계측은 제조 분야에서 반드시 새로운 것은 아니지만 범위, 전력 및 통합 용이성 측면에서 중요한 요구 사항으로 인해 실행 가능한 옵션이 제한됩니다. 예를 들어, 산업용 모니터링 애플리케이션은 수천 개의 센서에서 하루에 수백만 개의 메시지를 보내야 할 수 있습니다. 이를 위해서는 총 소유 비용을 빠르게 부풀릴 수 있는 빈번한 배터리 교체 및 폐기를 피하기 위해 고도로 확장 가능하고 전력 효율적인 솔루션이 필요합니다. 마찬가지로, 구조적으로 밀도가 높은 광대한 산업 시설에는 장거리를 이동하고 물리적 장애물을 해결할 수 있는 안정적인 무선 통신이 필요합니다. 제조 시설의 전통적인 설계도 문제를 야기합니다. 무선 솔루션은 데이터 사일로를 무너뜨리고 이전에 액세스할 수 없었던 정보에 대한 액세스를 제공하기 위해 PLC와 같은 레거시 장비와 통합될 수 있어야 합니다.

레거시 무선 기술은 IoT 센서 네트워크의 범위, 전력 및 비용 요구 사항을 따라갈 수 없습니다. 기존의 셀룰러 연결(예:3G, LTE 등) 및 무선 근거리 통신망(Wi-Fi)은 많은 센서 장치에서 소량의 데이터를 전송하기에는 너무 비싸고 전력이 많이 소모됩니다. Bluetooth, Zigbee 및 Z-Wave와 같은 다른 솔루션은 물리적 범위가 매우 제한되어 있습니다. 그리고 그들 중 다수가 메시 토폴로지를 사용하여 적용 범위를 확장하지만 다중 홉 중계는 전력을 소모하는 동시에 복잡한 네트워크 계획 및 관리를 수반합니다. 따라서 메시 네트워크는 기껏해야 중급 애플리케이션에 적합합니다.

저전력 광역 네트워크(LPWAN)는 이러한 함정을 극복하고 대규모 IoT 네트워크를 위한 효율적이고 저렴하며 배포하기 쉬운 솔루션을 제공한다는 점에서 독특합니다. LPWAN의 매력은 장거리 및 낮은 전력 소비의 두 가지 특징에서 파생됩니다. Wi-Fi 및 Bluetooth는 기껏해야 수십 또는 100미터 이상에서만 통신할 수 있지만 LPWAN은 시골 지역에서는 최대 15km, 구조적으로 밀집된 도시 지역에서는 최대 5km까지 신호를 전송할 수 있습니다. 게다가 가볍고 전력에 최적화된 프로토콜은 트랜시버 비용을 줄이는 동시에 센서 노드의 배터리 수명을 매우 길게 유지합니다.

그러나 서비스 품질은 LPWAN 기술에 따라 다릅니다. 이는 주로 두 가지 이유 때문입니다. 라이센스가 없는 스펙트럼에서의 작업과 단순 비동기 통신, 일반적으로 순수한 ALOHA(노드가 채널에 액세스하여 보낼 데이터가 있을 때마다 메시지를 보냅니다)를 사용합니다. 상당한 전력 이점을 가져오는 동안 비동기 네트워크에서 조정되지 않은 전송은 패킷 충돌 및 데이터 손실 가능성을 크게 높입니다. 라이선스가 필요 없는 sub-GHz 대역의 무선 IoT 배포 및 무선 트래픽이 빠르게 증가함에 따라 레거시 LPWAN은 잠재적으로 심각한 서비스 품질(QoS) 및 공동 채널 간섭으로 인한 확장성 문제를 안고 있습니다. 같은 맥락에서 표준화와 안정적인 이동성 지원도 간과할 수 없는 중요한 요소입니다.

마무리

숨겨진 패턴을 식별하고, 미래 문제를 예측하고, 사용량 및 비용을 예측하고, IoT 센서 데이터에서 통찰력을 도출하는 기능은 산업 프로세스를 영원히 재구성할 것입니다. 이 부문은 얼마 동안 통신 기술을 채택해 왔지만 LPWAN과 같은 새로운 무선 연결은 훨씬 더 저렴한 가격으로 훨씬 더 많은 데이터 포인트를 온라인으로 가져오는 데 도움이 됩니다. 복잡한 산업 과제 속에서 IoT 구현은 품질 관리 및 운영 효율성을 한 단계 끌어올리고 경쟁 우위를 유지하기 위한 전환점이 될 수 있습니다.

이 기사는 BehrTech(North York, ON, Canada)의 최고 제품 책임자인 Wolfgang Thieme이 작성했습니다. 자세한 내용은 Mr. Thieme에게 wthieme@ behrtech.com으로 문의하거나 .