예측 유지 관리를 위한 IoT

또는 오히려 산업용 사물 인터넷은 예측 유지 관리(기계가 고장나 다운타임이 발생하기 전에 유지 관리)를 돕습니다.

예측 유지 관리가 까다로운 주제라는 것은 비밀이 아닙니다. 기계가 고장나기 직전에 유지보수할 수 있다는 아이디어는 여러 가지 이유로 이상적인 경우를 나타냅니다.

• 예비 재고를 보관할 필요가 없습니다.
• 장비를 과도하게 유지하는 것을 방지합니다(비싼)
• 실패를 방지하고 기계의 상태를 정확히 파악합니다.

일반적으로 제조업체는 MTBF(평균 고장 시간) 또는 MTTF(평균 고장 시간)를 지정합니다. 비슷하게 들리지만 MTTF는 일반적으로 수리 불가능한 시스템을 측정하는 데 사용된다는 점에서 차이가 있습니다. 유지 보수는 평균 고장 간격보다 짧은 시간에 주기적으로 수행됩니다. 통계적으로 이것은 MTBF 기간을 항상 유지하고 '재설정'하므로 실패가 '절대' 발생하지 않도록 해야 합니다. 불행히도 현실 세계에서는 실제로 그렇게 작동하지 않습니다.

예측 유지보수는 숙련된 작업자가 일상적으로 사용하는 기계에 대해 다른 점을 듣는 것처럼 간단할 수 있지만 우리는 이를 산업용 IoT의 맥락에서 이야기할 수 있습니다. 우리는 상황에 따라 진동, 온도, 압력, 전류 등과 같은 많은 변수에 대한 지속적인 현장 모니터링을 사용하는 것에 대해 이야기하고 있습니다. 이를 상태 표시기라고 합니다. 현장 모니터링은 일반적으로 인터넷에 연결되어 데이터를 클라우드로 스트리밍하는 소형 저비용 감지 및 처리 장치입니다.

IIoT의 장점은 수동 검사 없이 이러한 복잡한 매개변수를 저렴하고 쉽게 모니터링할 수 있다는 것입니다.

그래서 우리는 사물을 쉽게 모니터링할 수 있지만 그것이 실제로 의미하는 바는 무엇입니까? 고급 예측 기능(사용 및 상태 표시기를 기반으로 기계 고장이 발생하기 전에 미리 파악)을 사용하면 단순한 MTBF/MTTF 기반 유지 관리에서 벗어날 수 있습니다. 이는 잠재적으로 비용을 절약할 수 있음을 의미하지만(제조업체는 보수적이고 과도한 유지 관리를 선호할 것입니다) 유지 관리가 필요한 항목과 그 이유에 대해 더 나은 품질의 정보를 얻는 것이 중요합니다.

가동 중지 시간을 방지하는 데 도움이 되는 사용하기 쉬운 새로운 진단, 예후 및 상태 모니터링 제품에 대해 자세히 알고 싶으십니까? 여기에서 무료 전단지를 다운로드하십시오: