AWS Monitron:첫인상

소개

저는 Amazon Web Services(AWS)의 새로운 Monitron 하드웨어를 조사해 왔으며 흥미로운 제안일 수 있지만 실제로 IoT 지원 진동 감지 영역에서 새로운 것은 아닙니다. 그러나 흥미로운 점은 AWS가 이러한 장치를 시장에 출시하는 데 어느 정도 장점이 있다는 것입니다.

2015년 Senseye를 시작한 이후로 예측 유지보수(PdM)를 위한 산업 부문의 성숙도가 높아졌습니다. AWS의 이 최신 릴리스는 시장이 PdM을 혁신 운동으로 간주하는 것에서 산업 디지털화의 핵심 부분으로 전환하고 있다는 또 다른 중요한 증거입니다.

그러나 AWS 스택에 계속 고정되어 있는 하드웨어를 사용하는 것은 확실히 대담한 움직임입니다. 다른 많은 무선 개조 감지 솔루션에서 이를 보았고 지속적인 서비스 요금과 클라우드 종속성이 모든 사람의 취향에 맞지 않을 수 있습니다.

문맥에서

이러한 유형의 감지 솔루션에서 항상 명확하지 않은 한 가지 제한 사항은 사용 가능한 기계 작동 컨텍스트가 없기 때문에 안정적인 작동 상태와 일관된 속도 범위를 가진 기계에만 적합하다는 것입니다. 산업 공간에 있는 대다수의 기계가 이 법안에 맞을 것이기 때문에 이것은 부정적인 것이 아닙니다. 그러나 높은 변동성과 복잡한 고장 모드를 가진 복잡한 기계의 경우 다른 감지 솔루션이 필요합니다.

PdM 프로젝트를 추진하기 위한 상태 모니터링 센서와 관련하여 '원스톱 쇼핑'은 없습니다. 특히 전체 RMS와 ISO 20816에서 제공하는 권장 임계값이 시작하기에 가장 좋은 진동 감지 용량의 경우 기능이 혼합될 것입니다. 많은 사람들은 RMS가 진동 신호의 복잡한 주파수 스펙트럼에서 전체 에너지를 나타내는 지표라는 사실을 인식하지 못합니다. 주파수 범위가 제한된 mems 장치로. 그러나 상태 모니터링 관점에서 이것은 기계를 자세히 살펴보는 데 이상적인 연속 측정입니다. 그러나 베어링과 관련된 중요한 고장 모드는 에너지 수준이 너무 낮아 놓칠 수 있다는 점에 유의하십시오.

닫힌 스택

상호 운용성은 IIoT 및 Smart Factory 기술에 대한 사고의 핵심 측면입니다. 그러나 Monitron에서 멀어지는 느낌은 폐쇄된 기술 스택에 진입하고 있다는 것입니다. 다른 감지 기능을 포함할 수 없고 내 데이터에 도달하기 위해 AWS 서비스를 사용해야 하는 것은 모두에게 적합하지 않을 수 있습니다. 공장 시스템은 벤더 솔루션의 혼합으로 구축되며 OPC-UA 및 IO-Link와 같이 상호 운용성과 확장 가능한 공통 아키텍처를 위한 프로토콜로 잘 정립된 표준을 가지고 있습니다. 미래의 Monotron이 이러한 산업 표준을 수용하는지 확인하는 것은 흥미로울 것입니다. 제 느낌은 그들이 해야 한다는 것입니다.

PdM 및 CM 지식의 상품화

지난 18개월 동안 여기 Senseye에서 우리에게 한 가지 큰 교훈이 있었다면 시장이 상태 모니터링 하드웨어와 PdM 앱으로 가득 차 있다는 것입니다(예, 경쟁업체도 있습니다). 이 영역의 전문 지식. 이것은 우리가 정면으로 해결하고 필요한 모든 지원 자료와 최소한의 사전 지식을 가정하여 관리 가능한 한입 크기의 작업에서 CM 및 PdM 지식을 고객 기반과 공유하는 방법을 개발하는 것입니다. 실제로 우리는 운영 측면을 상품화하는 것이 아니라 앱에서 PdM 전문가의 분석 역할을 상품화했습니다.

마감

생각해보면 Amazon에 가서 스타터 키트를 구매하고 Prime에서 익일 배송받을 수 있어서 정말 좋았습니다. 상품과 가격을 보고 주황색 큰 구매 버튼을 누르기만 해도 너무 좋아요.

AWS Monitron은 모터 및 기어박스를 위한 훌륭한 개조 옵션이며 PdM 프로젝트를 위한 완벽한 엔트리 레벨 감지 솔루션입니다. 낮은 복잡성 설치, OT 네트워크 우회 기능 및 스마트폰 인터페이스를 사용하면 회사의 전문가에 대한 의존도가 거의 사라집니다. 유지 관리 팀은 Senseye에서 하는 일의 창립 책임자인 필요한 데이터를 스스로 얻을 수 있습니다.

Amazon의 이번 제품 출시는 상태 모니터링 감지가 IIoT 공간에서 보편화되고 상품이 되는 지점에 도달했음을 보여주는 또 다른 증거입니다.

다음 단계는 좋은 진동 데이터를 캡처하고 분석 성능을 확인하는 것입니다. 이것은 내 집에서 일하는 것이 생각하는 것보다 까다롭지만 나는 그것을 위한 계획이 있습니다! 다음 달에 더 많은 정보가 제공됩니다.