Industry 4.0의 가장 흥미로운 용도는 예측입니다.

인더스트리 4.0과 사물 인터넷(또는 원하는 경우 산업용 사물 인터넷)은 매우 밀접하게 관련되어 있어 용어를 같은 의미로 사용할 수도 있습니다. 매일 사물 인터넷에 대한 뉴스와 사물 인터넷이 연결된 자동차, 연결된 사람, 연결된 세탁기 등 모든 것을 어떻게 바꿀 것인지에 대한 뉴스가 나오는 것 같습니다. 그러나 이러한 연결은 실제 사용 사례가 없으면 큰 의미가 없습니다. 예, 이제 냉장고가 전화와 통신하는 것이 가능하지만 아무도 묻지 않는 질문에 답하고 아무도 신경 쓰지 않는 문제를 해결하고 있습니다. 가장 인기 있는 냉장고 기반 소셜 네트워크가 무엇이든 간에 우리 모두 냉장고 통계를 공유하는 5년 안에 내 말을 먹을 준비가 되어 있습니다.

산업으로서 제조에는 매우 잘 정의된 몇 가지 문제가 있습니다. 고객은 제품을 더 낮은 비용으로 고품질로 신속하게 원합니다. 계획되지 않은 다운타임으로 인해 이러한 요구 사항이 충족되지 않으면 그 결과는 비쌉니다. 이러한 문제를 해결하기 위해 IoT 기술을 사용하는 사례를 만드는 것이 더 쉽습니다. 예를 들어, RFID 태그를 사용한 더 나은 공급 추적은 공급망 지연을 줄이고 품질을 개선하는 데 도움이 될 수 있습니다. 하지만 진짜가 아닙니다. 흥미롭다 .

데이터 스토리지가 저렴하고 대역폭이 계속 증가하고 감지 장치의 비용은 꾸준히 감소하는 반면 능력은 증가합니다(클라우드로 바로 푸시할 수 있음, 한 번에 둘 이상의 것을 감지할 수 있음 등). 기본 분석을 넘어 머신 데이터로 지능적인 사물이 점점 더 실행 가능해지고 있습니다.

제조업이 필요할 때 생산을 하지 않는다면 목적을 달성하지 못하고 돈을 버는 것이 아닙니다. 진단 및 예후 기술을 머신 데이터에 적용하면 현재 기계의 성능(진단)과 미래의 성능을 밝힐 수 있습니다. 필요할 때 생산할 수 있습니까(예측)? 이전에 언급했듯이 처방적 일정 기반 유지 관리는 불필요하게 비용을 지출하는 좋은 방법입니다. 예측 유지 관리는 비용을 절약하는 현명한 방법입니다.

예측 – 기계가 의도한 기능을 수행할 수 없게 되는 시기를 예측하는 과학은 예측 유지보수를 직접적으로 가능하게 합니다. 올바른 애플리케이션에서 처리한 기계의 데이터는 기계가 언제 고장날지 알려줄 수 있으므로 이 시간보다 미리 기계를 유지 관리하고 가동 중지 시간, 고객 실패 및 기계 성능 유지에 필요한 것보다 더 많은 비용을 지출하는 것을 방지할 수 있습니다. . 기계가 언제 고장날 것인지에 대한 이 정보는 잔여 수명(RUL)으로 계산됩니다.

RUL의 정확한 예측을 통해 유지 관리 담당자는 유지 관리가 필요한 기계와 시간 프레임의 우선 순위를 더 잘 지정할 수 있습니다. 기계 고장의 위험을 크게 줄이고 비용이 많이 드는 과도한 유지 관리를 방지합니다. 유지 관리자의 효율성을 높이는 데 도움이 되는 또 다른 도구로 생각하십시오.

RUL을 제공하는 예후 모델은 전통적으로 계산하기 어려웠고 맞춤형 기반으로 효과적으로 구현하기 위해 재능 있는 데이터 과학자가 필요했습니다. 이 접근 방식의 높은 비용은 광범위한 채택에 해를 끼쳤습니다. 고맙게도 고급 머신 러닝과 저렴한 클라우드 컴퓨팅의 출현으로 예측 기능이 더 쉽게 접근할 수 있게 되었고 그에 따른 예측 유지 관리가 확장성을 달성하고 있습니다.

보안, 규정 준수, 통합, 프로세스 인식 및 개선은 모두 Industry 4.0이 가능하게 하는 중요한 것입니다. 그러나 효과적인 기계 없이는 그 어느 것도 중요하지 않으며 안정적인 처리량과 최소한의 가동 중지 시간을 제공하며 이 모든 것이 사전 진단을 통해 가능합니다.

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