디지털 트윈이 산업 유지 관리를 혁신하는 방법

업계를 변화시키는 차세대 기술 내에서 '디지털 트윈'이 생산 라인에서 인기 있는 애플리케이션으로 부상하고 있습니다.

더 많은 조직이 경쟁 우위를 유지하기 위해 스마트 장비와 디지털 기능에 투자함에 따라 산업 환경에서 디지털 트윈의 중요성이 커지고 있습니다.

실시간 및 이력 데이터 및 센서 분석을 통해 컴퓨터와 동등한 소프트웨어 역할을 합니다. 유지 관리 작업 및 작업을 가상화하고 시뮬레이션할 수 있는 능력이 있어 산업 유지 관리 수준을 한 차원 높입니다.

디지털 트윈이 어떻게 작동하는지 자세히 이해하려면 디지털 트윈에 대한 게시물을 읽어보시기 바랍니다.

무중단 자산 관리

조직은 디지털 트윈을 통해 자산 자체에 대한 작업이 수행되기 전에 자산의 성능을 최적화하고 수명을 극대화하는 데 필요한 개입 및 유지 관리를 결정할 수 있습니다.

다른 유형의 유지 관리와 달리 중단 및 가동 중지 시간을 방지하여 자산에 대한 정보에 입각한 의사 결정을 내릴 수 있습니다. 산업 유지 관리의 유형과 기술에 대해 자세히 알아보려면 지능형 공장에서 산업 유지 관리의 중요성에 대한 게시물을 놓치지 마세요.

자산의 디지털 트윈은 주요 공장 장비 및 현장에 배치된 IOT 센서의 실시간 피드백을 읽고 향후 조치가 제품 품질, 생산 속도, 환경 또는 온도 변화와 같은 요소에 미칠 수 있는 변경의 영향을 투명하게 평가할 수 있습니다. , 마모 등

또한 Digital Twins에는 예정된 유지 관리 변경과 관련된 잠재적 KPI를 계산할 수 있는 기능이 있습니다. 고장, 위험 요인, 기계 구성 및 운영 시나리오에 대한 과거 데이터를 결합함으로써 디지털 트윈은 이러한 KPI를 미리 계산하여 특정 활동, 자산 또는 부서의 성과를 정량적 방식으로 평가할 수 있습니다.

디지털 트윈은 산업 유지 관리의 맥락에서 어떻게 작동합니까?

센서에서 수집하고 빅 데이터 플랫폼에 저장된 정보를 통해 Digital Twins는 이 모든 정보를 사용하여 기계의 작동을 지속적으로 모니터링하고 관찰을 기반으로 시스템의 현재 상태를 추정하고 시스템이 앞으로 어떻게 작동할지 예측합니다. 계획된 유지 관리 작업.

신경망은 들어오는 센서 데이터에서 비정상적인 패턴을 감지하고 예측 모델에 패턴을 반영하는 역할을 합니다. 이러한 모델은 실패를 예측하고 향후 작업에서 문제를 줄이는 데 사용됩니다. 또는 특정 자산에서 성능을 시뮬레이션하고 예측합니다.

이러한 방식으로 예정된 구성 또는 자산 변경으로 인해 오류가 발생할 가능성이 있는 경우 디지털 트윈의 소프트웨어는 문제를 찾고, 심각도를 평가하고, 기술자에게 알리고, 재해를 피하면서 변경을 다시 계획할 수 있습니다. 완화 조치를 권장하고 시뮬레이션합니다.

이러한 방식으로 DT를 사용하여 기계 운영자는 주요 수리 비용과 조기 또는 불필요한 유지 관리 비용을 모두 피할 수 있는 최적의 유지 관리 시간을 결정할 수 있습니다.

산업 유지 관리를 위한 DT의 이점

• 실시간 비접촉식 성능 평가:자산을 원격으로 쉽게 관리할 수 있어 이전에는 볼 수 없었던 수준의 유연성과 제어력을 제공합니다. 유지 관리 루틴은 장비의 실제 수명 주기에 맞게 조정됩니다.
• 무중단 자산 관리:생산 시스템의 적응성 수준이 크게 향상되어 변화하는 생산 요구 사항에 적응하기 위해 유지 관리 활동을 더 쉽게 예약할 수 있습니다.
• 생산 주기 전반에 걸친 비용 절감:엔지니어링 자원이 최적화되고 중요한 수리를 예상하여 방지하며 생산 중단 시간으로 인한 손실을 방지합니다.
• 추가 백업 생산 라인이 더 이상 필요하지 않습니다. 장비의 신뢰성이 최적화되고 Digital Twin이 자산의 가상 버전으로 작동하므로 더 이상 추가 생산 라인이 필요하지 않으며 기존 라인의 수명이 단축됩니다. 확장.
• 산업 부문의 낭비 감소 및 혁신의 끝없는 가능성:DT는 더 높은 성능, 더 적은 유지보수 및 생산에 실질적인 가치를 가져다주는 환경 및 혁신 문제에 노력을 집중할 수 있는 가능성을 제공합니다.

스마트 공장의 산업 유지 관리를 위한 Nexus Integra

Nexus Integra는 데이터 과학자가 과거 추세와 실시간 데이터를 비교할 수 있도록 하기 때문에 디지털 트윈 및 기계 학습 애플리케이션 덕분에 최상의 유지 관리 결정을 내리는 데 도움이 되는 빅 데이터 플랫폼입니다. 실시간 및 과거 시간의 데이터 수집 및 구조화 덕분에 설치의 유지 관리 및 확장 작업에서 제어, 시뮬레이션 및 효율성을 허용하는 안정적인 디지털 트윈을 구현할 수 있습니다.

또한 실시간으로 제어 및 유지 관리가 가능한 Nexus Integra 데이터 표시 계층 덕분에 유지 관리 전략을 효과적이고 자동으로 수행할 수 있는 강력한 도구입니다.

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