제조에서 센서의 영향

산업 자동화가 시작된 이래 제조 산업은 센서를 활용해 왔습니다. 원래 그들은 육체 노동을 줄이기 위해 기계적 반응을 유발하는 데 사용되었습니다. 센서 기술이 발전함에 따라 개별 기계에서 데이터를 수집하도록 장치가 개선되어 기업이 이 데이터를 사용하여 생산 프로세스를 분석하고 개선할 영역을 식별할 수 있습니다.

기계 모니터링 솔루션과 산업용 IoT의 등장으로 데이터의 수동 분석과 센서 입력에 대한 단순한 기계적 응답은 비효율적이고 불필요해졌습니다. 놀라운 속도와 정밀도로 데이터를 수집하고 분석하는 능력이 기하급수적으로 증가함에 따라 센서 기술은 자동화된 프로세스의 중단점이 아니라 IoT 시스템에 공급하도록 진화했습니다.

오늘날 제조 센서는 IoT 및 데이터 수집 퍼즐의 중요한 부분으로 남아 있습니다. 제조업체는 (레거시 장비로 인해) 가까운 미래에 산업용 센서가 필요하게 되지만 IoT의 발전이 공장 현장 및 데이터 수집에서 자신의 역할을 정의하는 데 도움이 되었다는 사실을 알게 되었습니다.

제조 센서란 무엇입니까?

제조 센서는 데이터 수집에 사용되어 기계의 물리적 조건을 측정합니다. 입력을 수신하거나 측정하고 데이터에서 출력을 생성하는 장치로 구성됩니다. 이 데이터는 기계 응답을 트리거하는 데 사용하거나 분석 및 저장을 위해 데이터를 수집하는 데 사용할 수 있습니다.

산업용 센서는 다양한 측정 유형을 위해 존재합니다. 오늘날 스마트 센서는 데이터가 클라우드로 전송되기 전에 지능형 장치 또는 플랫폼이 데이터를 처리하고 분석할 수 있는 클라우드 에지로 전송할 수 있습니다. 그런 다음 이 정보는 프로덕션 대시보드를 채우거나, 유지 관리 요청을 트리거하거나, 단순히 기록 분석을 위한 데이터를 수집하는지 여부에 관계없이 실행 가능성을 활성화할 수 있습니다.

제조 센서의 예. 이러한 장치에는 레거시 또는 "멍청한" 장비를 연결하고 다양한 기계 및 환경 조건을 모니터링할 수 있는 기능이 있습니다.

5G, Wi-Fi, 셀룰러 연결 및 EtherNet과 같은 다양한 통신 방법을 사용하는 실시간 데이터 수집을 통해 플랫폼은 생산 프로세스를 개선하고 비용을 절감하며 예측 유지보수를 지원하는 통찰력을 생성할 수 있습니다. 그러나 센서만으로는 전체 기계 상태에 대한 통찰력을 제공하기에 충분한 데이터를 수집하지 못합니다. 이것이 그들이 그 자체로 솔루션이 아니라 완전한 연결 솔루션을 보완하는 이유입니다.

센서는 다소 단순한 장치입니다. "멍청한" 장비(즉, IoT가 지원되지 않는 장비)의 경우 또는 장비가 기본적으로 종료되는 데이터 포인트를 제공하지 않는 경우와 같이 공유할 의도가 없었던 데이터의 잠금을 해제하는 데 도움이 됩니다. -사용자가 필요합니다.

머신 데이터 플랫폼은 센서와 함께 데이터 수집을 가능하게 하여 원시 데이터가 모든 장비에서 캡처되고 실행 가능성을 가능하게 하는 공통 모델로 표준화되도록 합니다.

센서만으로 제조업체는 데이터를 수동으로 수집하고 표준화해야 합니다. 그런 다음 수동으로 분석하거나 분석 및 실행 가능성을 활성화할 수 있는 애플리케이션을 빌드하세요.

제조에 사용되는 센서 유형

산업 환경에서 사용되는 일반적인 센서 유형에는 어떤 것이 있습니까?

1. 3축 가속도계

제조 장비에는 많은 터닝 부품이 있습니다. 3축 가속도계는 회전 부품 및 장비의 진동을 모니터링하고 측정합니다. 이러한 스마트 센서는 변위, 가속도 및 속도와 같은 다른 변수도 측정할 수 있습니다. IoT 고급 분석과 함께 이 데이터는 관리자와 기술자에게 기계가 양호한 상태로 작동하는지 또는 편차가 일회성 이벤트인지 문제가 되는 패턴인지 알 수 있도록 귀중한 통찰력을 제공할 수 있습니다.

2. 온도

장비를 이동하면 많은 열이 발생하고 많은 산업에서 공장 현장에 추가 공정 열을 사용합니다. 열은 기계의 전반적인 상태를 나타내는 훌륭한 지표입니다. 온도 센서는 고장 및 품질 관리 문제로 이어지는 기계 마모, 손상된 섹션 및 과열을 식별하는 데 도움이 될 수 있습니다.

3. 진동 센서

진동은 회전하는 부품에만 발생하는 것이 아닙니다. 진동 센서는 컨베이어, 패널 및 기타 기계 부품과 함께 사용하여 작업자와 기술자에게 문제가 있을 때 알릴 수 있습니다.

4. MEMS(Micro-Electromechanical Systems) 센서

MEMS 센서는 움직임과 성능을 추적하는 모션 센서입니다. 가장 단순한 형태로 동작을 감지하고 장비 구성 요소를 재정렬하기 위해 기계 응답을 트리거합니다. CNC 가공에서는 정밀 가공을 유지하는 데 도움이 되도록 축 그리드에서 기울기, 가속도 및 중력을 추적하여 더 복잡할 수 있습니다.

5. 토크 센서

고속 모터는 기계에 강력한 토크를 생성할 수 있습니다. 이러한 힘은 부하 상태에서 훨씬 더 중요합니다. 토크 센서가 모터 또는 샤프트를 모니터링할 때 통찰력은 제조업체가 품질을 보장하고 기계 마모를 줄이며 문제가 발생하기 전에 문제를 해결하는 데 도움이 될 수 있습니다. 이러한 스마트 센서는 종종 다른 센서와 결합되어 장비 상태에 대한 매우 상세한 보기를 생성합니다.

6. 압력 센서

압력 센서는 유압, 물, 화학 물질, 공기 및 질소를 포함하여 유체 또는 가스가 사용하는 모든 기계 구성 요소를 모니터링합니다. 상한 또는 하한에 도달하면 공장 모니터링 시스템에 경보를 울리도록 설정할 수 있습니다.

스마트 센서를 위한 데이터 관리

스마트 센서는 IoT의 고급 분석이 작동하는 데 필요한 데이터를 제공하기 때문에 빅 데이터 잠재력을 발휘합니다. 그러나 이 데이터는 사용자와 시스템에 가치를 부여하기 위해 상황화 및 표준화가 필요합니다.

문맥

컨텍스트 데이터는 IoT 플랫폼으로 전송되는 센서 데이터에 관련 실제 정보를 추가하는 것을 의미합니다. 컨텍스트가 없으면 원시 데이터가 최종 사용자에게 도움이 되지 않을 수 있습니다. 예를 들어, 다운타임 이벤트를 추적하고 분석하는 것은 제조업체에게 중요합니다. 그러나 다운타임 이벤트의 "이유"에 대한 운영자의 입력이 없으면 데이터가 덜 유용합니다.

표준화된 데이터

센서는 데이터를 제공할 수 있지만 IoT 플랫폼의 임무는 모든 장비와 장치에서 데이터가 표준화되도록 하는 것입니다. 데이터 표준화가 없으면 이해 관계자 및 기타 시스템의 실행 가능성을 허용하지 않는 다양한 데이터 유형이 엉망이 될 것입니다.

실행 가능한 데이터

장비 데이터는 실행 가능한 통찰력으로 전체 작업 현장에 전달할 수 있는 생산 성능의 정확한 그림을 제공하기 때문에 운영 효율성과 생산성을 높이는 데 매우 중요합니다. 실시간 알림이 포함된 실행 가능한 데이터를 통해 운영자는 사전 조치를 취하여 장비 전체의 가동 중지 시간과 장애를 줄일 수 있습니다. 또한 관리자에게 완전한 운영 가시성을 제공합니다.

산업용 센서가 제조를 개선하는 방법

산업용 센서는 고급 IoT 플랫폼과 통합하여 생산 현장과 그 이상에 실행 가능한 통찰력을 제공함으로써 제조를 개선합니다. 스마트 센서 기술은 이 에코시스템에 기여하여 기계 상태, 프로세스, 생산 등에 대한 탁월한 가시성을 제공합니다.

이 에코시스템에서 산업용 센서(센서가 필요하지 않은 머신 데이터에 직접 연결)는 생산 프로세스를 개선하고 예측 유지보수 프로그램을 설계할 수 있으며 운영 비용을 절감할 수 있는 데이터를 캡처하는 데 도움이 됩니다.

제조 분야의 디지털 센서 적용

제조 분야에는 다음을 포함하여 많은 디지털 센서 응용 프로그램이 있습니다.

데이터 기반 통찰력

고급 IoT와 결합되면 산업용 센서는 가치 있고 실행 가능한 통찰력으로 실시간으로 사용자에게 반환될 수 있는 데이터를 수집합니다. 이는 직원이 작업을 모니터링, 규제 및 향상할 수 있도록 하여 공장과 작업 현장에 혁명을 일으키고 있습니다.

안전

디지털 센서는 AI 기반 분석과 밀접하게 연결된 시스템의 일부이기 때문에 회사에 안전 이점을 제공할 수 있습니다. 여기에는 위험이 발견되면 정확한 작업 중단이나 위기가 발생하기 전에 비상 직원에게 실시간 알림이 포함될 수 있습니다. 예를 들어, 공작 기계가 정상보다 더 큰 부하를 받는 경우 치명적인 도구 고장을 피하기 위해 자동으로 정지될 수 있습니다.

개선된 유지 관리 프로그램

디지털 센서가 있는 IoT는 장비 오류를 감지할 수 있으므로 유지 관리 직원이 장비 오류가 발생하기 전에 절차를 시작할 수 있습니다. 또한 최적의 시간에 유지 관리를 예약하는 데 사용할 수도 있습니다.

정확한 과거 데이터

많은 제조 회사는 광범위한 규정 준수를 처리합니다. 스마트 센서 기술에서 반환된 데이터와 클라우드에 정리된 데이터를 사용하여 정확한 생산 기록을 통해 더 나은 투명성과 제품 관리 사슬을 만들 수 있습니다. 이를 통해 관리자는 정확한 생산 벤치마크를 설정하고 성과를 예측할 수 있습니다.

절차 및 품질 알림

많은 제조 회사는 SOP에 대한 엄격한 준수를 요구합니다. 이는 의료 및 항공우주용 CNC 가공과 같은 산업에서 특히 그렇습니다. 이러한 절차를 컨텍스트 데이터로 추가할 수 있기 때문에 센서는 절차가 궤도에서 벗어나 있는지 감지하고 관리자에게 경고할 수 있습니다. 엄격한 규제 환경에서 특히 중요한 기능인 품질 알림의 경우에도 마찬가지입니다.

정보 흐름 및 시장 반응 개선

실시간 데이터의 힘은 즉각적이고 능동적인 조치를 취할 수 있는 능력에 있습니다. 이는 기업의 모든 사람이 정보를 손쉽게 이용할 수 있음을 의미합니다. 좋든 나쁘든 시장 동향에 대한 대응은 기업이 빠르게 변화하는 상황을 헤쳐나가고 경쟁력을 유지하는 데 도움이 될 수 있습니다.

제조 분야 센서의 미래

센서는 클라우드의 고급 분석 엔진에서 깊은 통찰력을 제공하는 실시간 진단 데이터를 제공하여 진정한 연결된 운영을 가능하게 합니다. 이를 통해 제조업체는 레거시 자산을 포함한 모든 장비 데이터에 액세스할 수 있으며 가까운 미래에 센서가 계속해서 역할을 할 것입니다.

그러나 센서만으로는 고급 사용 사례나 효과적인 기계 모니터링을 추진할 수 없습니다. 데이터를 수집, 표준화 및 시각화하려면 기술 리소스가 필요합니다. 그러나 센서는 IoT 플랫폼과 함께 작업 현장 전체에서 정확하고 안정적인 데이터 캡처를 보장하는 데 도움이 됩니다.

MachineMetrics는 기계 제어와 직접 통합을 가능하게 하고 모든 장비에서 데이터를 공통 모델로 즉시 변환하는 플러그 앤 플레이 방식으로 더 많은 데이터를 수집하기 위해 센서를 추가하는 기능을 제공합니다. 또한 즉시 실행 가능한 사전 구축 및 사용자 정의 보고서를 제공합니다.

머신에 직접 연결하는 것은 데이터 변환과 마찬가지로 MachineMetrics 시스템의 중요한 구성 요소입니다. MachineMetrics 플랫폼은 기계 및 센서 데이터를 이해 관계자와 시스템이 더 빠르고 더 나은 의사 결정을 위해 신뢰할 수 있는 공통 모델로 전환합니다.

이를 통해 제조업체는 보다 발전된 사용 사례를 통해 지속적인 개선을 위한 기반을 구축하면서 생산을 효과적으로 모니터링할 수 있습니다.