예측 유지 관리 IoT 센서로 자산 개조 - 생각보다 저렴하고 쉽습니다.

오래된 기계를 운영하는 회사는 어떻게 인더스트리 4.0과 스마트 공장 운동을 따라갈 수 있습니까? Senseye의 최고 기술 책임자인 Robert Russell은 예측 유지 관리 IoT 센서를 기존 자산에 추가하는 것이 생각보다 쉽고 저렴할 수 있다고 말합니다.

당신은 불안하고 불확실하다고 느낍니다. 당신의 차에 마일이 많이 남아 있다고 의심됩니다. 그러나 그것은 이미 한 번 무너졌습니다. 그리고 당신은 정말 나쁜 순간에 실패하는 것을 원하지 않습니다(좋은 하나?). 그렇다면 새 차에 불필요한 돈을 쓸까요? 딜러와 값비싼 일상적인 서비스를 예약하시겠습니까? 아니면 손가락을 꼬고 계속 운전하시겠습니까?

이 불안한 불확실성은 대형 산업 기계의 경우 기하급수적으로 증가합니다. 1990년대, 1980년대, 심지어 1970년대의 기계는 종종 회사에 아주 좋은 도움이 되었습니다. 불필요한 교체로 인한 막대한 자본 비용을 지불하기를 꺼립니다.

그러나 실패는 재앙이 될 수 있습니다. 현대의 업무 프로세스는 복잡하고 상호 연결되어 있습니다. 하나의 고장으로 인해 긴급 수리, 계획되지 않은 교체 또는 생산 중단 시간으로 수십만 달러의 비용이 발생할 수 있습니다. 반면에 불필요한 교체는 자본 지출의 낭비를 의미합니다.

이것이 바로 인더스트리 4.0 스마트 팩토리가 자산 성능의 실시간 모니터링과 예측 유지보수(PdM)를 통해 극복하는 종류의 문제입니다.

그러나 많은 사람들이 깨닫지 못하는 것은 인더스트리 4.0의 이점을 실현하기 위해 8자리 예산과 신규 부지가 필요하지 않다는 것입니다. 스마트 센서는 기존 기계에 장착할 수 있으므로 Senseye와 같은 서비스를 통해 정교한 데이터 수집 및 분석이 가능합니다.

IoT 센서가 제공하는 데이터를 이해하는 능력과 마찬가지로 예측 유지 관리 IoT 센서로 오래된 자산을 개조하는 것이 그 어느 때보다 쉽고 저렴합니다. 최근 몇 년 동안 당사의 인터넷 연결 PdM 기술은 효율성을 변화시켰고 50년 이상 전에 만들어진 기계의 수명을 연장했습니다. 고객은 단 3개월 만에 기존 자산을 개선하도록 설계된 투자 수익을 기대할 수 있습니다.

당사의 PdM 솔루션인 Senseye PdM을 사용하면 제조업체 및 기타 대규모 산업 조직에서 밤을 새지 않고 잘 작동하는 기술을 최대한 활용할 수 있습니다. 레거시 자산을 보유한 기업이 새 장비를 사용하는 기업과 보다 동등한 조건에서 경쟁할 수 있도록 지원합니다.

개조된 센서는 무엇보다도 최첨단 OPCUA 및 IO 프로토콜을 사용하여 데이터 뱅크와 통신합니다. 이를 통해 기업은 50년 된 기계에서 수축 포장에서 새로 꺼낸 것과 동일한 종류의 성능 데이터를 수집할 수 있습니다.

이것은 더 새롭고 훨씬 더 비싼 자산만큼 성능을 ​​발휘할 수 있을 정도로 이러한 오래된 자산의 성능을 최적화하고, 업그레이드 및 교체 구성 요소의 효과를 명확하게 보여주며, 기계의 유효 수명을 정확하게 예측하여 교체품을 시기 적절하고 비용 효율적인 방법입니다.

또한 4개월, 4년, 40년 된 기계에서 동일한 기술을 동시에 사용할 수 있습니다. 유지 관리, 안정성뿐 아니라 재무 및 비즈니스 리더를 위해 이 기능은 모든 자산의 운영 효율성, 향후 유지 관리 요구 사항 및 예상 수명에 대한 완전하고 통합된 실시간 그림을 연령에 관계없이 제공합니다.

이는 영국 해군의 노후화된 Sea King 헬리콥터를 예상보다 수년 동안 공중에 띄운 접근 방식입니다. 이를 통해 납세자 수백만 명이 절약되었고 교체가 준비되는 동안 우리 모두를 안전하게 보호하는 데 큰 역할을 했습니다.

지난 5년 동안 거의 모든 자산을 사물 인터넷에 연결할 수 있도록 레거시 기계에 개장할 수 있는 성능 센서의 양과 유형이 폭발적으로 증가했습니다. 사실, 많은 기계의 수명이 30년 이상이라는 점을 감안할 때 이것은 유일한 기존 장비가 예정된 교체 시간에 도달할 때까지 수십 년을 기다리지 않고 인더스트리 4.0 표준에 도달할 수 있는 방법입니다.

Senseye PdM이 유지 관리 비용을 최적화하고 생산성을 높이는 데 어떻게 도움이 되는지 자세히 알고 싶으십니까? 지금 백서 '예측의 힘 활용'을 확인하거나 Senseye PdM의 데모를 예약하세요.