CESMII의 SMIP는 테스트 드라이브에서 빛납니다

데이터 관리:NC State에서 시연된 새로운 공급업체에 구애받지 않는 소프트웨어의 예측 분석 기능

CESMII의 공급업체에 구애받지 않는 SMIP(스마트 제조 혁신 플랫폼)의 최근 시연에서 프로젝트 파트너는 먼저 노스캐롤라이나 주립 대학의 정수장 관리자가 돈을 아끼고 스마트 기기로 수집한 데이터를 분석하는 데 도움을 주었습니다.

프로젝트 파트너인 ThinkIQ의 공동 설립자인 Niels Andersen은 "자동화는 100년 이상 진행되어 왔습니다. “우리는 많은 데이터를 수집하고 있지만 사용 중인 데이터는 거의 없습니다. 데이터는 의미가 없고 컨텍스트가 없으며 분석을 수행할 수 있는 방식으로 조합되지 않습니다."

프로젝트의 다른 주요 부분에는 모든 데이터 수집 장비에 완전한 이름이 있는지 확인하고, 그래프 데이터베이스를 사용하여 다양한 관계를 매핑하고, 하나의 표준(이상적으로는 OPC UA)에 초점을 맞추고, 서로 다른 시스템과 프로토콜이 서로 통신할 수 있도록 보장하고, 장비의 더 나은 가상 모델.

최종 결과는 스마트 제조 배포를 표준화하고 맞춤 작업을 반복 가능하고 제조업체에 구애받지 않고 사용하기 쉬운 플랫폼으로 대체하는 SMIP가 될 것입니다. 이를 통해 모든 규모의 제조 공장에서 모든 데이터를 활용할 수 있습니다.

CESMII(청정 에너지 스마트 제조 혁신 연구소)는 올해 말까지 강력한 SMIP 버전 1.0을 출시할 계획이라고 CESMII의 기술 부사장인 Jonathan Wise가 말했습니다.

제조와 유사한 환경으로 간주되는 NC 주립 공장에서 예측 분석을 수행하기 위해 프로젝트 파트너인 ThinkIQ, Savigent, Seeq, Syspro, Semiotic Labs 및 Microsoft는 별도의 사일로에서 여러 기술을 통합하고 수질을 모니터링하는 PC를 업그레이드하는 데 중점을 두었습니다. 시스템 통합업체 Avid의 디지털 혁신 이사인 Tim Shope는 말했습니다.

업그레이드 전에는 일주일 분량의 과거 데이터를 가져오는 것과 같은 기본 작업이 너무 오래 걸렸습니다.

다음으로 ThinkIQ 팀과 다른 사람들은 Seeq의 분석 엔진을 배포하여 OSISoft의 프로그래밍 가능한 인프라 환경에서 실시간 데이터를 가져오고, 역삼투 필터의 막을 분석하고, CESMII의 SMIP를 사용하여 모든 데이터를 결합하고, 언제의 조건 수준을 설정합니다. Savigent 소프트웨어를 통해 작업 주문을 자동으로 시작하는 조치인 멤브레인을 교체해야 한다고 Shope는 말했습니다.

다음 단계는 고순도 워터 펌프에 대한 모델을 개발하는 것이었습니다. 이 펌프는 미션 크리티컬하여 알람이 경고를 나타내는 경우 예비 펌프가 옆에 있어 신속하게
나스카 스타일의 스위치를 끌 수 있도록 하는 매우 중요한 펌프입니다. 압력 문제 또는 기타 문제가 있다고 그는 말했습니다.

IoT 센서는 기계 학습 시스템에서 원격으로 펌프를 모니터링합니다. 몇 주 후에 펌프의 서명 파형을 학습하여 펌프가 설계된 대로 작동하는지 또는 기계적 또는 전기적 문제가 발생하기 시작하는지 감지할 수 있습니다.

새로운 플랫폼은 모터 고장을 거의 4개월 전에 예측할 수 있다고 그는 말했습니다.

파트너는 또한 각 펌프에 별도의 이름을 지정했습니다. Andersen은 "모든 펌프에 Pump_01이라는 레이블이 지정되어 있으면 컨텍스트가 없습니다. "완전한 이름을 지정하고 의미를 제공하는 다양한 도구를 사용하는 것이 중요합니다."

이상적으로는 각 펌프의 이름은 기계 이름, 펌프가 켜져 있는 라인 이름, 공장 이름, 펌프를 만든 공급업체를 식별하는 방식으로 지정되어야 한다고 Wise는 말했습니다. 일부 제조업체는 완전한 이름 지정 시스템을 제공하지만 많은 제조업체는 제공하지 않습니다.

CESMII 프로젝트의 후반부에서는 이 매핑이 자동으로 수행될 것이라고 그는 말했습니다.

SMIP를 획득한 NC 주 최초의 센터

CESMII는 4월에 NC 주에서 새로운 스마트 제조 혁신 센터(SMIC)를 시작했습니다. CESMII의 4개 SMIC 중 SMIP가 계층화된 첫 번째 제품입니다. 나머지 3개 센터는 UCLA, Texas A&M 및 Rensselaer Polytechnic Institute에 있습니다.

CESMII의 최근 가상 연례 회의에서 CEO인 John Dyck은 예를 들어 로봇 공학, 자동차, 화학, 철강 및 AI/머신 러닝 분야에서 더 많은 SMIC를 찾고 있다고 말했습니다.

SMIC의 목표는 제조업체, 기술 공급업체, 시스템 통합업체 및 장비 제공업체를 학계와 연결하여 "미국의 모든 제조 분야로 확장되는 연구 및 혁신을 시연하고 추진하는 것"이라고 공공-민간 조직이 말했습니다.

SMIP는 개방형 사양이 될 것입니다.

CESMII는 SMIP를 공개 사양으로 게시하여 모든 공급업체가 사용할 수 있도록 할 것이라고 Wise는 말했습니다.

“이러한 아이디어가 업계의 다른 곳에서 채택된다면 우리가 승리합니다. 이를 위해서는 일부 제조업체가 효과가 있을지 확신이 서지 않기 때문에 주저하는 수준의 이타주의가 필요합니다.”라고 그는 말했습니다.

Wise는 "우리가 다른 문제에 집중할 수 있도록 한 수준의 솔루션을 후손에게 공개할 때가 되었습니다."라고 덧붙였습니다.

문제가 되는 '공백'

Savigent의 고객 성공 담당 수석 부사장인 Mark Besser는 "모든 시설이 시간이 지남에 따라 인프라, 시스템, 장비 및 도구의 결합을 완료했다는 것이 가장 큰 과제 중 하나"라고 말했습니다. “모든 투자는 한 시점에서 문제나 도전 과제를 해결하고 있었기 때문에 매우 구체적으로 이루어졌습니다. 이러한 기술 중 상당수는 이러한 문제를 해결하기 위해 맞춤 제작되었습니다. 그러나 풍경 전체를 더 넓게 보면 이러한 기술 사이에 존재하는 모든 공백을 알아차리기 시작합니다.”

다른 경우에는 제조업체가 다른 공급업체의 기술을 통합하려고 할 수 있지만 이러한 시스템은 다른 독점 플랫폼과 맞물리도록 설계되지 않았기 때문에 통합할 수 없습니다.

목표는 예산을 초과하거나 제조업체가 공급업체를 바꾸도록 강요하지 않고 효율성과 안정성을 개선하기 위해 사용 가능한 모든 데이터를 얻는 것이라고 Wise는 말했습니다.

예를 들어, 제조업체가 회사 A의 소프트웨어를 실행하고 있고 회사 B의 에너지 모니터링 솔루션을 원하는 경우, 종종 유일한 수단은 회사 A의 시스템을 꺼내서 회사 B를 설치하는 것입니다.

Shope 추가:“오늘 우리 시설에서 모든 공급업체 플랫폼을 뜯어낼 수는 없습니다. 우리는 공급업체에 구애받지 않는 위치에 도달해야 합니다.”

목표는 인프라 설치 비용 절감

디지털 공장 프로젝트 비용의 약 70%는 자동화 구조를 배선하고, 데이터를 연결하고, 인프라를 구축하는 데 있다고 Wise는 말했습니다. 나머지 30%는 종종 앱 개발을 통해 해당 데이터에서 새로운 가치를 창출하고 있습니다.

그러나 많은 경우 전체 디지털 공장 예산은 데이터 분석을 위한 애플리케이션 개발 프로젝트가 시작되기 훨씬 전에 인프라를 설정하는 데 사용됩니다.

SMIP를 통해 CESMII는 제조업체가 데이터 분석을 위한 애플리케이션에 예산을 집중할 수 있도록 비용을 70% 낮추는 것을 목표로 하고 있다고 Wise는 말했습니다.

이 변환은 한 번에 이루어지지 않습니다. "그것은 전등 스위치가 아닐 것입니다."라고 Shop은 말했습니다. "미국에 대규모 제조 기반이 있습니다. 이 시스템은 일정 기간 동안 마이그레이션 및 채택해야 합니다."