사물 인터넷 기술
COPA-DATA UK의 Martyn Williams
영국 정부는 '트릴레마'에 직면해 있습니다. 정전을 방지하면서 안전하고 저렴하며 깨끗한 에너지를 제공하기 위한 투쟁. 이는 해당 부문에서 사용할 수 있는 기술이 산업이 구축된 기반 시설보다 훨씬 더 발전된 독특한 상황입니다. 그러나 엔지니어는 인프라를 현대화하고 안정성을 보장하기 위해 무엇을 할 수 있습니까?
영국 전역에 흩어져 있는 400,000개의 변전소 중 많은 부분이 오늘날의 발전하는 에너지 산업을 위해 설계되지 않았으며 특히 화석 연료에서 재생 가능 자원으로의 전환이 가속화되고 있습니다. COPA-DATA UK의 전무이사인 Martyn Williams는 인프라가 목적에 적합하도록 하기 위해 이러한 노후된 시설을 정상 상태로 되돌려야 한다고 말합니다. .
많은 변전소는 원격 및 무인입니다. 그럼에도 불구하고 일부는 아직 연결된 인프라를 확보하지 못하고 대신 에너지 제어 운영자에게 수동으로 변전소를 방문하여 상태를 모니터링하고 에너지 분배 데이터를 얻는 데 의존합니다.
이 방법의 단점은 데이터를 실시간으로 수집, 모니터링 및 분석할 수 없다는 것입니다. 기본적으로 이는 수집된 데이터가 최신 상태가 아니며 해당 데이터에서 수집한 정보가 중복됨을 의미합니다. 데이터가 결국 분석되면 운영자가 문제의 근본 원인을 정확히 찾아내는 것이 거의 불가능할 수 있습니다.
연결된 지능형 변전소는 실시간으로 모니터링 및 유지 관리할 수 있는 훨씬 더 효율적인 자산을 허용합니다. 이는 또한 예측 분석 및 유지 관리를 가능하게 하여 가동 중지 시간의 위험을 크게 줄이고 자산의 평생 가치를 크게 증가시킵니다.
지능형 소프트웨어는 기존 장비에 통합될 수도 있습니다. 예를 들어 COPA-DATA의 zenon과 같은 산업 자동화 패키지를 사용하여 변전소는 사물 인터넷(IoT) 주도 아키텍처의 일부가 될 수 있습니다. 변전소 데이터는 중앙 집중식 네트워크에 저장되며 연령이나 위치에 관계없이 실시간 및 과거 인사이트를 제공합니다.
정보를 분석하고 정보에 입각한 결정을 내리지 못한다면 데이터를 수집해도 아무런 이점이 없습니다. 올바른 지능형 자동화 소프트웨어는 데이터를 분석하고 실시간 정보를 이력 보고서와 결합해야 합니다.
이것은 각 변전소의 성능에 대한 포괄적인 개요를 생성하여 에너지 분배에 대한 사이트 간 벤치마킹을 가능하게 합니다. 또한 지능형 자동화 소프트웨어를 사용하여 데이터는 변전소 기계의 수명 예측에 대한 통찰력을 제공하고 예방적 유지보수에 대한 예측 분석을 제공할 수 있습니다.
변전소의 지리적 위치가 광범위하기 때문에 확실한 솔루션은 이 데이터를 클라우드에 저장하는 것입니다. COPA-DATA의 zenon은 Microsoft와 함께 사용할 수 있습니다. 제어 센터에 빠르고 쉽게 액세스할 수 있는 Azure입니다.
지능형 자동화 소프트웨어는 운영자에게 항상 전체 네트워크에 대한 개요를 제공하므로 비정상적이거나 계획되지 않은 활동을 즉시 감지할 수 있습니다. 이 방법을 사용하면 정보가 한 서버에 국한되지 않고 어느 위치에서나 액세스할 수 있습니다. 이를 통해 신속한 업데이트와 실시간 알림이 가능합니다.
클라우드에 데이터를 저장하면 사이버 보안에 대한 우려가 높아지고 에너지 회사는 이제 사이버 공격의 위험을 고려해야 합니다. IEC62443과 같은 사이버 보안 표준을 통해 지능형 소프트웨어 제공업체는 이러한 위협을 최소화할 수 있습니다.
지속적인 경계는 한 단계의 보안을 제공하지만 COPA-DATA의 zenon은 바이너리 스토리지와 암호화된 네트워크 프로토콜을 사용하여 보안을 더욱 강화합니다. 또한 주요 위치 기반 데이터를 프로세스 값에서 분리하는 기능을 통해 사용자는 중요한 데이터를 현장에서 유지 관리하고 프로세스 데이터에 대한 클라우드 스토리지 및 분석의 이점을 누릴 수 있습니다.
'트릴레마'에 대처하기 위한 이 세 가지 팁을 통해 에너지 유통업체는 네트워크를 보다 안전하고 저렴하게 유지하는 동시에 재생 가능하고 다양한 에너지원과 발전기로 운영할 준비를 할 수 있습니다. 이러한 문제를 극복함으로써 변전소 엔지니어, 배전 및 전송 시스템 운영자는 산업의 바퀴가 미래로 나아가고 수백만 명의 가정이 계속 켜져 있도록 할 수 있습니다.
이 블로그의 작성자는 COPA-DATA UK의 전무이사인 Martyn Williams입니다.
사물 인터넷 기술
국가통계청에서 발표한 국제 비교 (ONS)에 따르면 영국 노동자는 독일, 미국, 프랑스 노동자보다 시간당 평균 30%, 이탈리아 노동자보다 약 10% 적게 생산합니다. 이 생산성 격차는 정부의 뜨거운 주제였으며 미디어에서는 생산성 퍼즐로 설명했습니다. 어떻게 해결할 수 있습니까? 그리고 기술과 혁신이 솔루션에서 어떤 역할을 할 수 있습니까? 답은 확실히 많습니다. 참조:AI 및 자동화를 통해 원격 인력을 강화하기 위한 3가지 팁 수년 동안 기술의 발전은 자동화를 가져왔기 때문에 생산성이 향상되었습니다. 자동차 제조에서 셀
와이어 EDM 공작 기계는 고정밀 가공 기계로 수 μm의 가공 정확도를 달성할 수 있으며 표면 거칠기 Ra는 <0.2μm에 도달할 수 있습니다. 그러나 일부 공장에서는 저속 와이어 공작 기계를 사용할 때 세부 사항에주의를 기울이지 않고 좋은 공작 기계로 효율적이고 고정밀 가공을 쉽게 할 수 있다고 생각합니다. 사실, 저속 와이어 처리의 정밀도와 효율성에 주목하려면 이 세 가지 주요 사항에 주의를 기울여야 합니다! 1. 프로세스 전제 와이어 EDM 공작 기계에는 공정 매개변수 라이브러리가 장착되어 있습니다. 공정 매개변수는 일