산업용 사물 인터넷과 스마트 공압의 부상

우리 모두는 사물(IoT)과 제조에 대한 IoT의 혁신적인 영향. 그러나 불행히도 산업용 사물 인터넷 기술의 채택은 개념 지지자들이 예측한 것만큼 빠르게 일어나지 않고 있습니다.

산업용 사물 인터넷, 특히 공압 분야의 폭넓은 수용을 가로막는 것은 무엇입니까?

기계를 유지 관리하고 계속 실행해야 하는 최종 사용자의 경우 경로가 명확합니다. IoT 시스템이 기계의 데이터를 제공하도록 하고 해당 기계의 시스템이나 구성 요소가 정상 범위 내에서 작동하는지 확인할 수 있습니다. 그런 점에서 최종 사용자는 산업용 사물 인터넷 구현을 추진하는 사람들입니다.

연결 해제는 종종 기계 제조업체와 있습니다. 여러 고객이 IoT 솔루션을 요구할 수 있으므로 OEM은 "이를 어떻게 구현합니까? 누가 그렇게 할 제품을 가지고 있습니까? 그리고 무엇을 모니터링해야 하나요?”

Pneumatics는 한동안 다른 진단 기능을 가지고 있었습니다. 예를 들어, 오늘날 우리는 전력이 너무 낮거나 너무 높은지 또는 일종의 고장을 일으킨 I/O 시스템에 단락이 있는지 여부를 감지할 수 있습니다. 그리고 이제 우리는 센서와 I/O 시스템을 사용하여 액추에이터를 구동하는 것을 볼 수 있는 기능으로 한 단계 더 나아가고 있습니다. 사람들이 고민하는 부분은 “이 데이터가 다 있는데 이게 무슨 뜻이야? 그 데이터를 유용한 정보로 바꾸려면 어떻게 해야 할까요?” 이것이 오늘날 가장 큰 걸림돌입니다.

이제 초점은 해당 데이터로 무엇을 하여 유용한 정보로 변환하고 실패에 대응하거나 심지어 예측할 수 있는지에 있습니다. 예를 들어 Emerson Aventics ST4-2P 프로그래밍 가능 센서는 수년간 당사 제품 라인에 사용되었습니다. 공압 실린더의 이동 거리와 속도를 측정합니다. 실린더에서 피스톤의 속도를 감지할 수 있습니다. 그러나 센서에서 되돌아오는 데이터를 사용하여 실린더 내부의 쿠션과 완충 장치를 모니터링하여 특정 사양 창 내에서 작동하는지 확인할 수도 있습니다. 해당 데이터를 보간하면 실린더가 예상대로 작동하는지 확인하고 그렇지 않은 경우를 빠르게 결정할 수 있습니다.

현재 PLC에서 데이터를 볼 수 있으며 Aventics 스마트 공압 모니터와 같은 게이트웨이를 사용하여 데이터를 분석하여 기계에 무슨 일이 일어나고 있는지 파악하는 데 유용한 정보를 생성할 수 있습니다.

OEM 작동 여기에 있는 Emerson Aventics와 같은 공압 구성 요소를 사용하여 IoT 아키텍처를 개발하여 적절한 센서가 제자리에 있도록 하고 기계가 상시 작동하도록 하는 데 도움이 되는 올바른 항목을 감지하도록 할 수 있습니다.

예를 들어 에너지 소비를 살펴보겠습니다. 시스템으로 들어가는 공기압을 측정할 수 있습니다. 흐름을 측정하고 이를 이벤트와 연관시키고 주어진 밸브를 켤 때 특정 흐름을 얻는다는 결론을 내릴 수 있습니다. 즉, 다음에 밸브가 켜질 때 흐름이 벗어나면 시스템에 문제가 있음이 틀림없습니다. 튜브가 빠져 있거나 씰이 실린더에서 마모되었을 수 있습니다. 문제가 있다는 것을 알고 있지만 해당 정보로 무엇을 하고 어떻게 기계 제작자가 IoT 기능을 활용하는 방법을 구현하려고 할 때 이를 차별화 요소로 사용합니다.

OEM과 부품 제조업체 모두 데이터에서 밝혀진 문제를 해결할 책임이 있습니다. 우리의 IoT 접근 방식은 "IoT in the Box"가 아닙니다. 약간의 협의적 성격이 있습니다. OEM 및 최종 사용자는 일반적으로 기계 프로세스가 올바르게 제어되고 있는지 확인하기 위해 몇 가지 추가 모니터링을 원합니다. 우리는 OEM과 협력하여 IoT 아키텍처를 제안하여 적절한 센서가 제자리에 있고 해당 기계를 상시 실행하는 데 도움이 되는 올바른 것을 감지하고 있는지 확인할 수 있습니다.

중요한 것은 기계를 구성하는 부품 제조업체가 서로 대화하고 공압이 어떻게 작용하는지 이해해야 하므로 고객과 IoT에 대해 이야기할 때 진정한 파트너십이 있을 수 있다는 것입니다. 필드 레벨로 내려가면 공압, 드라이브, 컨트롤러 및 I/O 시스템이 있습니다. 핵심은 데이터가 이러한 항목 간에 어떻게 전달되는지 알고 웹 서버에 로컬로 있든 클라우드 시스템에 있든 상관없이 데이터가 필요한 곳 ​​어디든지 도달하는지 확인하는 것입니다.

에너지 소비의 예로 돌아가서:에너지 절약을 실현하는 가장 좋은 방법은 압축기를 끄는 것입니다. 간단하게 들립니다. 우리는 압축기를 만들지 않을 수도 있고 압축기를 위한 제어 시스템을 만들지 않을 수도 있지만 스마트 공압으로 우리는 할 수 있습니다 압축기 제어 시스템에 다음 12시간 동안의 공기 수요를 알립니다. 그리고 그 모든 공기가 필요하지 않을 수 있으므로 제어 장치가 압축기를 적절하게 끌 수 있습니다. 이는 에너지 절약에 영향을 미치기 위해 서로 "대화"하는 구성 요소와 시스템의 한 예일 뿐입니다.

고객은 더 높은 수준의 분석 및 데이터 공유 개념에 서서히 익숙해지기 시작했습니다. 더 중요한 것은 기계 설계 과정에서 누구와 이야기를 하느냐에 달려 있다는 것입니다. 과거에는 기계 설계자와 작업할 때 전원 및 공기 연결과 같은 문제에 대해 논의했습니다. 이제 토론에는 네트워크 연결, 보안 및 VPN 연결과 같은 요소가 포함되어야 합니다.

설계 아키텍처에 IT 부서를 포함시키고 이러한 연결이 어떻게 생겼는지, 데이터가 어떻게 이동하는지 논의하는 것이 그 어느 때보다 중요합니다. 보안 문제는 특히 최종 사용자에게도 중요하므로 설계 초기에 IT 전문가를 참여시켜 데이터가 무엇인지, 데이터의 양, 데이터가 어디로 이동하고 어떻게 연결될 것인지 이해해야 합니다. 과거에는 그렇게 할 필요가 없었습니다.

이 모든 것이 어떻게 함께 작동하여 제조업체의 상황을 개선할 수 있습니까? 한 가지 비전은 고도로 자율적인 유지 관리 프로세스를 가능하게 하는 것입니다. 우리에게 이것은 공압 회로 또는 궁극적으로 기계가 100% 가동 시간을 가지며 결코 실패하지 않는다는 것을 의미합니다. 분명히 구성 요소가 마모됩니다. 밸브와 실린더는 지정된 수명 주기를 거치므로 교체해야 합니다. 그러나 데이터는 오류가 발생하기 전에 오류를 예측하기 위해 존재하므로 예측 유지 관리가 필요한 부분입니다.

예를 들어, 한 애플리케이션은 공압 밸브와 같은 것들의 성능 저하를 예측하고 있습니다. 수명 주기 벤치마크 및 B10 수명 주기 크레딧을 기반으로 데이터를 사용하여 지정된 밸브가 7,500만 주기에 도달하고 교체가 필요한 시점을 추적할 수 있습니다. 작업자는 예측 실패에 대한 메시지를 수신하고 생산이 중단되기 전에 밸브를 교체할 수 있습니다.

센서의 데이터를 사용하여 몇 밀리초라도 사이클 속도의 증가를 감지하여 액추에이터 끝단의 완충 장치가 악화되는 시기를 예측할 수도 있습니다. 이렇게 하면 경보가 발생하거나 유지 관리를 완료해야 하거나 구성 요소를 교체할 준비가 되었다는 자동 이메일을 구성 요소 공급업체에 보낼 수도 있습니다. 시스템에서 주문을 생성할 수도 있고 새 구성 요소가 자동으로 고객에게 배송되므로 생산 중단 시간을 최소화하도록 설치 일정을 잡을 수 있습니다.

최종 목표는 데이터를 사용하여 기계가 절대 실패하지 않도록 하는 정보를 제공하는 것입니다. 그들이 자가 진단을 하고 있다는 것; 최종 사용자는 무슨 일이 일어나고 있는지 알고 있고 기계는 계속 작동합니다.

Mark Densley는 Emerson Automation Solutions의 공장 자동화 사업부의 비즈니스 개발 이사입니다.