금속 및 광업 분야의 유지 보수의 미래

금속 채광 및 정제 사업은 세계에서 가장 오래된 사업 중 하나이며 현대 기계 및 데이터 분석의 사용으로 상당한 이점을 얻었지만 가치 창출 방식은 세대를 거쳐 동일하게 유지되었습니다. 금속 및 광업 부문의 미래는 이 산업의 바퀴가 계속 수익성 있게 회전하기 위해 예상하고 관리해야 하는 몇 가지 중요한 과제를 제시합니다.

수요가 증가하는 동안 금속 및 기타 광물이 달성할 수 있는 가격은 시장에 진입하는 제품의 엄청난 양으로 인해 여전히 큰 압박을 받고 있습니다. 결과적으로 제조업체는 수익을 보호하고 끊임없이 변화하는 경제 환경에서 어느 정도 안정성을 제공하기 위해 비용 효율성을 찾아야 합니다.

그러나 더 큰 효율성을 제공하는 생산자의 능력은 시장의 주요 업체가 이미 자동화의 가장 낮은 결실을 수확했다는 사실로 인해 도전을 받고 있습니다. 더 큰 효율성을 향한 여정의 다음 단계에서는 생산자가 인더스트리 4.0의 영역으로 한 걸음 더 나아가야 합니다. 이것은 미지의 세계로의 거대한 도약처럼 보일 수 있지만 이미 프로덕션 환경에서 데이터를 많이 활용하고 있는 부문에 있어서는 비교적 작고 간단한 단계입니다.

금속 추출 및 제련과 관련된 조직은 생산 환경에서 데이터 수집과 관련하여 상당히 발전된 경향이 있으며 인더스트리 4.0으로의 전환을 활용할 수 있는 장비를 갖추고 있습니다. 이러한 회사는 제조 커뮤니티의 대부분의 부문보다 생산 프로세스와 관련된 훨씬 더 많은 데이터를 수집하고 이 데이터를 저장하고 분석하기 위해 공장 이력 및 산업용 IoT 플랫폼을 사용할 가능성이 훨씬 더 높습니다.

이러한 높은 수준의 데이터 성숙도는 금속에서 품질의 비결은 반드시 기계 자체가 아니라 기계가 관련된 프로세스라는 사실에서 비롯됩니다. 방법과 타이밍에 대한 엄격한 제어는 고품질 제품 생산의 차이를 만듭니다. 가치가 전혀 없습니다. 생산자는 이 프로세스를 면밀히 모니터링하고 이를 통해 생산에 정보를 제공하고 수행 방법을 검토하기 위해 많은 양의 데이터를 수집합니다. 프로덕션 환경에서 데이터를 추출하는 무거운 작업이 완료되어 이제 엄청난 양의 추가 가치를 얻을 수 있습니다.

예측 유지 관리는 이 경제 영역에서 운영되는 조직이 효율성을 개선할 수 있는 중요한 기회를 제공합니다. 생산을 온라인 상태로 유지하고 치명적인 오류를 방지하려면 올바른 유지 관리 방법이 필수적입니다.

단조와 같은 중요한 장비가 제대로 작동하고 제대로 작동하도록 하는 데 이미 엄청난 관심과 관심이 쏟아지고 있습니다. 여기에서 발생하는 문제는 생산, 시간 및 막대한 비용에 치명적일 수 있습니다. 설상가상으로 단조 고장은 그러한 환경에서 일하는 사람들에게 실질적인 피해를 줄 위험이 있습니다.

그러나 보조 구성 요소가 최적으로 작동하는지 확인하는 데는 그다지 주의를 기울이지 않습니다. 기껏해야 이러한 과소 평가된 장비는 엄격한 일정에 따라 유지 관리되므로 필요 여부에 관계없이 서비스를 받을 수 있습니다. 또한 이 접근 방식을 사용하면 시스템 또는 개별 구성 요소의 문제가 발견되기 몇 달 전에 문제가 발생할 수 있습니다. 이러한 문제는 생산 라인을 중단시키고 관련 기계에 2차 피해를 줄 수 있습니다.

Senseye의 PdM 소프트웨어 제품군과 같은 자동화된 예측 유지 관리 제품은 솔루션을 제공하여 조직이 모든 생산 자산에 유사한 수준의 관리와 관심을 적용함으로써 실질적인 비용 절감을 즉시 달성할 수 있도록 합니다.

인간에게 각 생산 자산을 수동으로 확인하도록 요청하는 대신 산업 기계의 상태를 자동으로 평가하는 기계 학습 알고리즘을 만들었습니다. 우리는 기존 데이터 출력에 자가 학습 알고리즘을 적용하여 진동, 압력, 온도, 토크, 전류 및 기계 상태의 악화를 나타내는 기타 소스의 작지만 중요한 변화를 모니터링함으로써 이를 달성합니다.

이러한 통찰력으로 무장한 생산자는 적시에 정확한 유지보수 개입을 구현할 수 있습니다. 이 접근 방식은 기계가 가능한 한 원활하게 작동할 수 있도록 하고 치명적인 기계 고장의 위험을 줄이며 과도한 유지 관리와 관련된 비효율성과 낭비를 제거합니다. 생산자는 소수의 중요 자산 모니터링에서 수천 개로 이동하여 생산 라인 전체에서 발생하는 상황을 종합적으로 파악하여 효율성과 제어를 극대화할 수 있습니다.

금속 및 광업 부문이 직면한 과제는 고유한 것이 아니며 확실히 해결되지 않은 과제도 아닙니다. 그것은 수천 년 동안 존재해 왔으며 의심할 여지 없이 앞으로도 계속 운영될 산업입니다. 그러나 이 부문이 직면한 과제를 감안할 때 승자는 경쟁력 있는 가격으로 고품질 제품을 계속 제공할 수 있는 기업이 될 것이며, 이는 더욱 스마트하고 효율적인 운영이 필요한 작업이 될 것입니다. 예측 유지보수는 생산자가 실질적인 절감 및 효율성을 달성하는 동시에 안전 및 환경 성능과 같은 측면을 개선할 수 있는 영역 중 하나입니다. 이 새로운 작업 방식을 구현하는 데 필요한 데이터 기반은 이 부문에서 활동하는 대다수의 조직에 이미 마련되어 있습니다.

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