성능 모니터링:과제, 솔루션 및 이점

IoT 및 분석이 산업 장비 및 프로세스의 성능 모니터링을 어떻게 개선하고 향상시킬 수 있는지 살펴보십시오.

많은 산업 조직에서 운영을 개선하고 효율성을 높이기 위해 디지털화 노력을 기울이고 있습니다. 큰 관심을 받고 있는 한 가지 주요 영역은 IoT 및 분석을 사용하여 산업 장비 및 프로세스의 성능 모니터링을 개선하고 향상시키는 것입니다.

RTIinsights는 최근 Siemens의 선임 엔터프라이즈 영업 책임자인 Andreas Steidele과 함께 했습니다. 성능 모니터링에 대한 업계의 당면 과제, Siemens MindSphere가 도움이 될 수 있는 방법, 이러한 IoT 솔루션 사용의 이점에 대해 논의했습니다. 다음은 우리의 대화를 요약한 것입니다.

RTIInsights:성능 모니터링과 관련하여 업계의 당면 과제는 무엇입니까?

슈타이델: 수년 동안 제조업체가 직면한 가장 큰 문제 중 하나는 종이 기반 도구를 사용하여 데이터를 수동으로 입력하는 것입니다. 가장 많이 사용하는 도구는 여전히 Excel인 것 같습니다. 그리고 이것은 물론 디지털화에 적합하지 않은 도구입니다. 인적 오류 및 전사 문제가 발생합니다. 데이터가 사실인지 절대 확신할 수 없습니다.

또 다른 문제는 데이터 캡처 방법의 표준화 부족에서 발생합니다. 회사에 다양한 도구가 있는 경우 이러한 도구는 모두 다르게 작동하고 데이터를 캡처하고 표시하는 알고리즘이 다를 수 있습니다.

장비 환경 또한 도전 과제입니다. 특히 더 큰 공장에서는 다양한 유형의 장비를 물려받거나 들여왔기 때문입니다. 그들은 서로 다른 하드웨어와 소프트웨어를 포함하는 이기종 장비 환경을 가지고 있습니다. 이로 인해 각 장치에 연결하고 장비에서 데이터를 전혀 가져오기가 어렵습니다.

그런 다음 마지막 과제는 데이터를 통찰력 있고 사용 가능하게 만들어 결론을 도출하고 가치를 얻을 수 있도록 하는 데 필요한 인텔리전스가 누락되었다는 것입니다.

RTIInsights:이러한 문제를 해결하는 데 도움이 되는 Siemens의 기술과 솔루션은 무엇입니까?

슈타이델: Siemens는 클라우드에서 호스팅되는 MindSphere라는 서비스 솔루션으로 산업용 IoT를 제공합니다. 장비와 기계에서 클라우드로 보내는 데이터 저장소를 유지 관리합니다. 데이터가 특정 데이터 모델에 있습니다. 자산과 기계에 따라 정의되며 주변 컨텍스트가 있습니다.

그 위에 MindSphere 애플리케이션이 있습니다. 이러한 애플리케이션은 MindSphere의 데이터를 사용하여 분석 및 기타 기능을 실행합니다. 성능 관리의 경우 정의한 KPI를 표시하고 품질, 성능 및 유지 관리 측면에서 기계가 어떻게 작동하는지에 대한 데이터를 제공합니다.

매우 강력한 성능 모니터링 솔루션을 만들기 위해 함께 작동하는 여러 응용 프로그램이 있습니다.

• SIMATIC Notifier는 경고를 전달하고 관리자가 전 세계적으로 기계의 상태를 추적하고 모니터링할 수 있도록 합니다. MindSphere에서 임계값을 설정하고 시계열 데이터를 모니터링할 수 있습니다. 관리자는 해당 데이터를 기반으로 앱 내에서 워크플로를 구현할 수 있습니다.
• SIMATIC Performance Insight는 기계 및 플랜트 성능을 한 눈에 제공합니다. 관리자는 앱을 사용하여 기계, 생산 라인 및 글로벌 공장의 전체 성능 개요에 액세스할 수 있습니다. 관리자는 또한 시간 경과에 따른 성과 지표를 모니터링하고 데이터를 분석할 수 있습니다. 예를 들어 사용하지 않은 성과 잠재력을 감지하기 위해 기간을 선택할 수 있습니다.
• SIMATIC Collaboration Board는 생산 문제를 해결하기 위한 협업 솔루션을 제공합니다. 이 앱을 통해 관리자는 팀과 사이트 간에 문제와 솔루션을 공유할 수 있습니다. 또한 작업을 할당 및 관리하고 문제 및 솔루션의 상태를 추적할 수 있습니다.

MindSphere는 이러한 애플리케이션의 기능을 통합하고 사용자가 성능 모니터링을 위한 종단 간 워크플로를 설정할 수 있도록 합니다. 솔루션을 사용하면 관리자가 무언가 잘못되었다는 경고를 받는 것이 일반적인 상황일 수 있습니다. 관리자는 문제를 이해하기 위해 KPI 및 기타 메트릭을 보고 분석합니다. 다음으로 관리자는 협업 데이터베이스를 검색하여 식별된 문제에 대한 솔루션이 이미 존재하는지 확인할 수 있습니다. 그렇지 않은 경우 다른 방법을 사용하여 문제를 해결하고 무엇이 효과가 있었는지 문서화하여 나중에 문제가 발생하는 모든 사람이 자신의 작업에서 혜택을 받을 수 있도록 할 수 있습니다.

RTIInsights:이러한 IoT 솔루션을 사용하면 어떤 이점이 있습니까?

슈타이델: 올바른 IoT 솔루션이 있다면 모든 자산이 연결되고 데이터를 클라우드 공간으로 보내는 것입니다. 그런 식으로 로컬에서만 사용할 수 있는 것이 아니라 전 세계에서 사용할 수 있으므로 전 세계 어디에서나 이 데이터에 액세스할 수 있습니다. 이것이 마인드스피어의 가장 큰 장점일 것입니다. 매우 간단한 방법으로 IoT 프로토콜을 통해 기계 또는 자산을 연결하는 데 사용할 수 있는 데이터가 전 세계적으로 있습니다.

그런 다음 이 데이터를 사용하여 한 단계 더 나아갈 수 있습니다. 분석을 드릴다운하고 이를 사용하여 시스템의 문제를 식별하고 해결할 수 있습니다. 컴퓨터가 제대로 작동하지 않으면 처리량이 감소합니다. MindSphere를 통한 성능 모니터링은 품질이 기대치를 충족하고 조치를 취하고 성능, 품질 등을 지속적으로 개선할 수 있도록 하는 강력한 도구를 제공합니다.

주목해야 할 또 다른 사항은 MindSphere의 성능 모니터링 및 협업 기능이 즉각적인 개선을 제공하며 디지털 혁신을 추진하는 기업의 초석이 될 수 있다는 것입니다.

인사이트:이러한 이점이 어떻게 실현되는지 몇 가지 예를 들어 주시겠습니까?

슈타이델: 유지 보수라는 간단한 예를 들어 드리겠습니다. IoT 이전을 상상해보면 기계에 문제가 생길 때마다 회사는 서비스 라인에 전화를 걸어야 했다. 그런 다음 일부 기술자는 전화를 받고 기계의 문제를 파악해야 했습니다. 대부분 현장에 사람을 보내고 상황을 확인한 다음 수리를 시도해야 했습니다.

IoT를 사용한 새로운 디지털화 노력으로 서비스 위치에서 이 데이터를 사용할 수 있습니다. 무슨 일이 일어나고 있는지 보기 위해 누군가를 보낼 필요가 없습니다. 다른 위치에서 기계, 기계 매개변수, 기계 동작에 대한 가상 통찰력이 있습니다. 결론을 내린 다음 업데이트, 서비스 업데이트, 소프트웨어, 버그 수정, 핫픽스를 통해 수정해야 하는 경우 원격으로 수행할 수 있습니다. 또는 원격으로 수행할 수 없는 경우 서비스 기술자가 무엇을 찾아야 할지 이미 알고 도착합니다.

따라서 서비스 및 유지 관리 작업을 가상으로 더 빠르게 수행할 수 있습니다. 이를 통해 시간, 이동 및 작업 시간을 절약할 수 있으므로 상당한 비용 절감 효과를 얻을 수 있습니다.

또 다른 예는 성능입니다. 모든 것이 현장에 있을 때 단일 기계 또는 단일 공장의 성능 데이터만 볼 수 있었습니다. 데이터는 일반적으로 전 세계적으로 사용할 수 없기 때문에 다른 곳에서 라인이나 플랜트의 성능을 비교하기가 어려웠습니다. 설상가상으로 데이터가 사이트마다 다른 방식으로 수집되어 모든 사람이 자신의 계산 노력을 기울였습니다.

산업용 IoT를 통한 성능 모니터링을 통해 모든 현장 또는 모든 라인을 동일한 방식으로 측정할 수 있습니다. 하나의 진실 소스가 있기 때문에 데이터를 비교할 수 있습니다. 따라서 라인과 플랜트의 성능을 벤치마킹할 수 있습니다. 결론을 내리고 가장 잘 작동하는 레시피, 가장 잘 작동하는 교대조 또는 기계 라인을 보다 효율적으로 작동하는 방법을 배우기 위해 교육이 필요한 사람을 확인할 수 있습니다.