Industry 4.0의 핵심 구성요소인 예측 유지보수

실시간으로 유지보수 문제를 식별할 수 있는 예측 유지보수를 통해 기계 및 차량 소유자는 비용 효율적인 유지보수를 수행하고 장치가 고장나거나 손상되기 전에 미리 결정할 수 있습니다. 올바르게 사용하면 예측 유지보수를 통해 산업 자산의 수명을 연장하고 비용을 절감하고 가용성을 높일 수 있습니다.

스페인은 4,900km(3,050마일) 이상의 고속철도 노선으로 세계에서 두 번째로 큰 고속철도 네트워크를 보유하고 있습니다. 그리고 철도 운영자인 Renfe는 전국의 모든 AVE(Alta Velocidad) 열차에 정시에 도착할 것을 약속합니다.

최근까지 이러한 서비스와 가용성을 제공하기 위해 철도 운영자는 예상치 못한 고장 및 유지 관리 문제를 처리하기 위해 상당한 수의 열차를 대기시켜야 했습니다.

그러나 이제 Renfe는 실시간 모니터링, 예측 유지보수 및 주문형 부품 교체 덕분에 고속 열차의 99% 이상을 항상 운행할 수 있게 되었습니다.

사진 제공:Renfe.

대부분의 열차를 만들고 유지 관리하는 Siemens는 수천 개의 센서, 에지 컴퓨팅 및 실시간 분석을 조합하여 잠재적인 고장을 예측하고 유지 관리 또는 구성 요소 교체를 위한 최적의 시기를 결정합니다. 시스템이나 구성 요소에 유지 관리가 필요한 경우 시스템은 필요한 가동 중지 시간을 예약하고 지연을 방지하기 위해 기술자와 교체 부품을 모두 사용할 수 있는지 확인합니다.

이러한 최첨단 기술 덕분에 10분 이상의 기술적 오류로 인한 지연은 평균 150만 킬로미터마다 발생합니다. 열차는 99.94%의 시간 동안 운행 가능합니다.

또한 필요한 경우에만 구성 요소 및 시스템을 수리하거나 교체하므로 부품 및 인건비가 크게 절감됩니다. 일부 요소는 설계된 작동 시간 후에도 계속 사용할 수 있습니다.

산업계에서 디지털화의 이점을 실현하는 데 도움이 되는 예측 유지보수

예방적 유지보수는 정기적인 점검과 예정된 간격으로 특정 부품을 교체하는 것을 기반으로 합니다. 이것은 많은 산업에서 효과적이었고 더 비싼 수리를 피하는 데 도움이 되었지만 낭비 시스템을 만듭니다. 교체된 많은 부품이 계속해서 올바르게 작동하기에 충분한 상태를 유지하고 있습니다.

예방정비와 달리 예측정비는 필요한 부분만 필요한 시간에 교체합니다. 고장으로 이어질 기계 상태를 감지할 뿐만 아니라 고장이 발생할 때까지의 시간을 예측하여 서비스를 계획할 수 있습니다.

이 개념은 이제 산업 자산에 적용되기 시작했습니다. 인더스트리 4.0의 발전을 위해 가장 많이 언급된 과제 중 하나는 레거시 기계에 대한 대규모 투자입니다. 이제 많은 중장비 제조업체는 자산이 운영자에게 임대되어 기계의 실제 사용에 대한 비용을 지불하는 "임대" 모델을 찾고 있습니다. 유지 보수 및 예비 부품은 서비스의 일부입니다.

실시간 모니터링 및 예측 유지보수를 사용하여 제조업체는 유지보수 작업을 수행하기 위해 기술자를 보내야 하는 시기를 결정하거나 기계 작동자에게 고장이 나려고 하는 구성요소를 교체하도록 지시할 수 있습니다. 이렇게 하면 자산의 가동 중지 시간이 최소화되고 수년간 장비의 최고의 성능이 보장됩니다.

자동차 및 가전제품을 포함한 소비자 제품에 대한 예측 유지보수가 제공됩니다.

전통적으로 차량은 주행거리가 일정 거리에 도달하거나 마지막 점검 이후 일정 시간이 경과하면 예방 서비스를 받습니다. 이 시스템은 수십 년 동안 자동차 제조업체와 딜러가 사용하는 시스템입니다.

오늘날 대부분의 전기차 가격에는 배터리가 포함되어 있지 않습니다. 배터리는 있지만 제조업체에서 임대합니다. 많은 EV 소유자는 연료를 지불하는 대신 자동차를 사용한 만큼 월 사용료를 지불합니다. 배터리, 엔진 및 충전 포트에 설치된 센서는 제조업체에 정보를 보냅니다. 배터리가 자동차 사용자의 요구에 맞는 적절한 충전량을 더 이상 유지할 수 없으면 교체됩니다.

교체된 자동차 배터리는 재생 에너지를 위한 전기 저장 장치로 사용하거나 그리드의 균형을 맞추기 위해 일반적으로 10년 이상 동안 두 번째 수명을 가질 수 있습니다. 그런 다음 장치를 분해하고 재료를 재생하여 새 배터리에 다시 사용하거나 다른 부품을 제조합니다.

전기화에 대한 결정적인 움직임이 있지만 오늘날 판매되는 대부분의 자동차는 여전히 내연 기관을 사용하고 있습니다. 자동차 제조업체와 딜러는 차량의 모든 중요 시스템을 지속적으로 모니터링하여 유지 관리를 최적화할 수 있는 방법을 찾고 있습니다. 연결된 센서와 온보드 분석을 사용하여 유지 관리가 필요한 시기를 예측할 수 있습니다.

예를 들어, 특정 조건에서 운전할 때 지속적인 제동, 패드 및 브레이크액 사용이 필요한 경우, 자동차 하위 시스템은 이러한 브레이크가 고장나기 전에 운전자에게 경고하고 서비스 방법을 예약합니다.

차량의 센서는 습도, 온도, 무게 및 스트레스와 같은 환경 조건과 포장 표면 및 기울기와 같은 기타 측정값도 측정할 수 있습니다. 이러한 모든 데이터 포인트를 수집하면 제조업체와 서비스 센터에 차량이 작동한 환경 조건에 대한 완전한 정보를 제공할 수 있으며 이는 고급 유지 관리 요구 사항을 평가할 때 귀중한 정보입니다.

가전 ​​제품 제조업체는 동일한 개념을 보고 있습니다. 중장비 및 기타 산업 자산과 달리 대부분의 가전 제품은 5~10년 동안 사용할 수 있도록 설계되었습니다. 그 이유는 소비자가 저렴한 제품을 원하고 실패하면 새 제품을 사는 데 익숙하기 때문입니다.

예를 들어, 세탁기 공급업체가 소비자에게 장치를 임대하여 안정적인 수익을 얻을 수 있다면 더 오래 지속되는 더 나은 재료와 구성 요소로 제품을 만들고 지속적인 모니터링을 제공하는 작은 센서 군대에 맞게 제품을 만들 것입니다. 기계의 상태입니다.

기계에 내장된 센서가 중요한 구성 요소가 곧 고장날 것임을 감지하면 장치는 유지 보수 호출, 필요한 부품 및 기술자가 변경하도록 예약합니다. 사용자는 더 이상 기기가 고장난 것을 경험할 필요가 없고 수리 기사가 도착할 때까지 기다렸다가 문제를 진단하고 나중에 교체 부품을 가지고 돌아올 필요가 없습니다.