Bilfinger UK:공정 산업에서 디지털화를 현실로 만들기

차세대 산업 혁명으로 널리 간주되는 인더스트리 4.0과 디지털화는 전례 없는 수준의 연결성을 위한 기회를 제공하고 있습니다.

차세대 산업 혁명으로 널리 간주되는 인더스트리 4.0과 디지털화는 우리 운영의 모든 수준에서 시스템 간에 전례 없는 수준의 연결 기회를 제공하고 있습니다. 이것은 우리 시설에서 완전히 새로운 수준의 생산성을 달성할 수 있는 잠재력을 가져옵니다. 그렇다면 프로세스 운영자는 어떻게 디지털 모니터링, 분석 및 제어를 도입합니까? Bilfinger UK의 디지털 및 혁신 책임자인 Mark Kelly가 설명합니다.

대부분의 제조업체는 프로세스 모니터링 및 자동화를 사용하여 효율성, 안정성 및 출력을 높이는 데 익숙할 것입니다.

그러나 더 많은 성능 향상, 즉 디지털화를 약속하는 새로운 혁명이 일어나고 있습니다.

예를 들어 화학 공장 및 제조 시설과 같은 산업 공정에 크게 의존하는 제조업체의 경우 디지털화를 통해 고급 분석을 촉진하여 효율성을 높이고 실시간 데이터를 기반으로 예측 결정을 내리고 모든 공정 매개변수 간의 관계를 더 깊이 이해할 수 있습니다.

디지털화 대 디지털화

먼저, 여기에서 우리가 달성하려는 것을 이해하는 것이 중요하며 디지털화와 디지털화라는 두 단어로 요약할 수 있으며, 이들 사이에는 중요한 차이점이 있습니다.

디지털화 단순히 아날로그 시스템을 사용하지 않고 디지털 방식으로 활동을 수행하는 것을 의미합니다. 예를 들어, 종이 기반 유지 관리 프로세스를 태블릿 또는 데이터베이스 시스템으로 가져오거나 전자 기록 및 보고를 사용합니다. 이를 통해 얻을 수 있는 효율성이 분명히 있지만 인더스트리 4.0의 초점 영역은 아닙니다.

디지털화 반면에 디지털 솔루션 구현의 프로세스와 장기적 이점을 진정으로 이해하는 것을 의미합니다. 이는 지속적인 학습 및 변환에 관한 것으로, 프로세스를 지속적으로 개선하고 이 정보를 여러 기능에 사용할 수 있도록 하는 가치 사례를 기반으로 솔루션을 구축합니다.

새로운 것이 없습니까?

물론 공장 내 프로세스의 주요 측면을 모니터링하기 위해 디지털 센서를 사용하는 것은 대부분의 제조업체, 특히 대규모 제품을 만들기 위해 복잡한 프로세스를 실행하는 제조업체에게는 새로운 것이 아닙니다. 그러나 본격적인 디지털화의 주요 차이점은 시설 전체에서 발생하는 모든 프로세스 간의 연결을 이해하는 능력입니다.

최신 세대의 스마트 측량 장비와 맞춤형 클라우드 플랫폼을 통해 플랜트에 디지털 방식으로 액세스할 수 있도록 하는 것이 그 어느 때보다 쉬워졌습니다.

서로 다른 프로세스 메트릭을 한 곳에서 중앙 집중식으로 볼 수 있는 형식으로 데이터를 수집하면 운영자, 관리자 및 소유자가 관련된 모든 매개변수 간의 복잡한 관계를 시각화하여 새로운 최적화 전략의 기회를 제공할 수 있습니다.

어디부터 시작할까요? - 견고한 기반 구축

디지털화 프로젝트를 고려할 때 첫 번째 단계는 가치 사례를 구축하는 것입니다. 대부분의 경우 가장 좋은 출발점은 현재 운영 중인 프로세스를 평가하고 관련 비용과 함께 모니터링, 운영 및 유지 관리 방법의 모든 측면을 이해하는 기존 플랜트 데이터입니다. 기존 데이터에 분석을 적용하면 프로세스 개선 기회를 강조하는 강력한 방법이 될 수 있습니다.

모든 이해 관계자의 동의를 얻으려면 운영 관점에서 이 접근 방식의 의미도 고려해야 합니다. 이는 영향을 완화하고 성공적인 구현을 촉진하는 데 매우 중요합니다.

올바른 하드웨어 설치

프로젝트를 위한 필수 토대가 마련된 상태에서 팀은 필요한 모든 매개변수에 대한 데이터를 캡처하여 원격 측정 및 효과적인 의사 결정에 필요한 실시간 정보를 제공하는 실용적인 솔루션을 설계해야 합니다.

또한 참조:

• 전문가 의견:디지털 세계에서 폐기물의 미래
• Ford의 디지털 혁신을 통한 안전 우선
• Bray International:디지털 혁신을 통한 밸브 제조의 사고방식 변화
• Manufacturing Global 3월호 출시

당연히 여기에는 탱크 수위, 유량, 온도, 진동 및 전력 소비와 같은 다양한 변수를 모니터링하는 센서의 데이터가 포함되는 경우가 많습니다. 그러나 이것이 반드시 완전히 새로운 센서 및 장비 제품군을 의미하는 것은 아닙니다. 많은 경우에 새로운 디지털 플랫폼에 사용 및 공급할 수 있는 기존 시스템의 데이터가 있을 것입니다.

더 큰 그림 공개

프로세스 데이터의 기존 소스 외에도 디지털화를 통해 다른 많은 데이터 소스를 활용할 수 있습니다. 예를 들어 유지보수 및 운영 데이터를 고려하여 유지보수 및 자산 조건을 기반으로 생산 결정을 내릴 수 있으며 그 반대의 경우도 마찬가지입니다. 날씨 데이터와 같은 외부 소스는 습도가 고려 사항이고 생산 계획에 사용되는 프로세스에 대해서도 고려될 수 있습니다.

다음 단계는 실행 가능한 통찰력을 생성하기 위해 이러한 모든 소스에서 생성된 원시 디지털 정보를 대조, 분석 및 시각화할 수 있는 플랫폼을 구축하는 것입니다.

기술은 점점 더 정교해졌습니다. 불과 5~10년 전만 해도 운영자에게 대규모 프로세스에 대한 중앙 집중식 모니터링 및 제어 기능을 제공하려면 복잡하고 값비싼 맞춤형 빌드가 필요했을 것입니다. 이제 클라우드 기반 대시보드를 사용할 수 있으므로 이 기능을 훨씬 더 저렴하게 사용할 수 있습니다.

이러한 플랫폼을 통해 모든 프로세스 매개변수에 대한 실시간 정보에 원격으로 액세스할 수 있으므로 소유자나 운영자는 프로세스 실행 방식에 대한 자세한 개요를 보기 위해 현장에 있을 필요가 없습니다.

운영 효율성 및 지속적인 개선

이 모든 것의 핵심 목표는 운영 효율성을 지속적으로 개선하고 관련 비용을 줄이는 것입니다.

처리량, 진동, 소음 또는 전력 소비 수준의 변화를 포함하여 프로세스 장비에 유지 관리가 필요함을 나타내는 많은 징후가 있습니다.

이러한 변수를 모니터링하면 시스템에서 차선의 동작을 식별하고 이해할 수 있는 알고리즘을 구축할 수 있습니다. 즉, 프로세스에 대한 약간의 조정이든 전체 중단 유지 관리 절차이든 문제를 조기에 표시하고 수정 조치를 취할 수 있습니다.

이를 통해 예측 가능한 접근 방식을 사용하면 가동 중지 시간을 최소화하고 상업적으로나 운영적으로 비즈니스에 비용이 많이 드는 영향을 미칠 수 있는 예기치 않은 실패와 나머지 절차에 대한 위험한 연쇄 효과를 방지할 수 있습니다.

자동화 이상

생산성 향상으로 이어질 수 있는 변화하는 조건에 대한 빠르고 일관된 대응을 포함하여 제조 프로세스 관리와 관련하여 인적 입력에 대한 의존도를 줄여야 하는 충분한 이유가 있습니다.

데이터가 다음 산업 혁명의 토대가 될 경우 프로세스의 모든 매개변수를 한 곳으로 가져오는 디지털 그림을 구축하는 것은 제조업체에게 중요한 단계입니다. 그러면 인공 지능 기반 시스템이 필요한 데이터를 갖게 됩니다. 최적의 결정을 내리기 위해.

사실, 데이터의 분석 및 시각화는 프로세스 성능 향상과 관련하여 정말 '어려운 부분'입니다. 종종 인텔리전스를 기반으로 하는 조정은 밸브를 열거나 닫고, 온도를 높이거나 낮추거나, 자동화가 훨씬 더 쉬울 수 있는 기타 물리적 개입이 될 것입니다.

확실한 것은 플랜트 운영의 디지털화가 더 이상 미래 지향적인 개념이 아니며 기술이 존재할 뿐만 아니라 널리 사용 가능하고 저렴해졌습니다. 여전히 많은 공정 모니터링을 수동으로 수행하는 제조업체의 경우 디지털화에 대한 투자에 대한 주장은 분명합니다.