유지보수 최적화 증가에 대한 수요는 결코 줄어들지 않을 것입니다. 끊임없이 증가하는 소비자의 요구를 충족하기 위해 공장이 계속 확장됨에 따라 시설 관행을 발전시킬 수 있는 새로운 기회를 파악해야 합니다.
진보적인 기술은 수많은 장애물에 대한 새롭고 독특한 솔루션을 제시하고 유지 관리의 미래가 어떤 모습인지 엿볼 수 있게 해줍니다. 최고 경영진부터 현장 직원까지, 이러한 혁신은 업무 성과와 시설 생산성에 직접적인 영향을 미치는 측정 가능한 결과를 제공합니다.
효율성 향상과 미래 성장을 위해 기술을 전략적으로 활용함으로써 시설은 현재 업계를 괴롭히고 있는 기술 격차 확대의 영향을 최소화할 수 있습니다. 새로운 솔루션이 정기적으로 시장에 출시되고 있지만 여기에는 산업 사물 인터넷(IIoT), 빅 데이터, 클라우드, 인공 지능(AI) 및 가상 현실(VR) 기술이 포함됩니다.
산업용 사물 인터넷(IIoT)은 데이터를 수집하고 이를 유지 관리 팀에 실시간으로 직접 전달하는 장치와 기계의 상호 연결된 네트워크입니다. 이 기술은 기계 자동화에 중점을 두고 귀중한 자산에 목소리를 부여함으로써 직원과 관리자가 기계 가동 중지 시간을 최소화하는 데 도움이 됩니다. 이 기술은 다음과 같은 시설 활동에 도움이 됩니다:
기술자는 IIoT를 통해 유지 관리 팀을 기계에 연결함으로써 자산에 장애가 발생할 것으로 예상되는 시점을 보다 정확하게 예측할 수 있습니다. 이 데이터를 통해 최적의 시간에 유지 관리를 계획하고 예약할 수 있어 예상치 못한 가동 중단과 생산성 손실을 줄일 수 있습니다.
업계에서는 이러한 이점을 확인했으며 그 결과 IIoT 연결 수가 현재 177억 개에서 2025년까지 거의 368억 개로 증가해 107%의 성장률을 기록할 것입니다.
IIoT가 효과적이려면 장비의 센서와 데이터를 처리하고 변환하는 소프트웨어 시스템이라는 두 가지가 필요합니다. 센서가 전체 비용의 약 50%를 차지하므로 초기 비용이 필요하지만 생산 효율성 증가, 기계 고장 감소, 잘못 관리된 재고 감소를 통해 이러한 투자를 회수할 수 있습니다.
IIoT 채택의 다른 이점은 다음과 같습니다.
달력 기반의 예방적 유지 관리를 수행하는 대신 센서가 장비 상태를 지속적으로 모니터링하기 때문에 작업이 필요할 때 실시간 데이터를 통해 팀에 알립니다. 기본적으로 예측 유지 관리는 필요할 때만 유지 관리를 수행하여 유지 관리 효율성을 높이는 것입니다.
IIoT 센서를 통해 팀은 임박한 오류를 예측할 수 있을 뿐만 아니라 오류 패턴과 반복되는 문제도 식별할 수 있습니다. 팀에서는 이 데이터를 중심으로 유지 관리 솔루션을 설계할 수 있을 뿐만 아니라 OEM(Original Equipment Manufacturer)도 이를 사용하여 기계의 품질과 설계를 개선할 수 있습니다.
기계에 장애가 발생하면 IIoT 시스템이 다양한 소스 데이터를 수집하고 소프트웨어가 이를 분석할 수 있습니다. 결과를 바탕으로 시스템은 데이터를 제시하고 최상의 솔루션에 대한 적절한 권장 사항을 제시할 수 있습니다. 이를 통해 기술자는 모든 관련 정보를 확보하고 앞으로 나아갈 최선의 경로를 확인할 수 있습니다.
IIoT에 연결된 기계는 필요에 따라 소프트웨어 업데이트를 받아 성능을 향상하거나 기술 문제를 해결할 수 있습니다. 이러한 업데이트는 소프트웨어 회사나 OEM에 의해 원격으로 완료되는 경우가 많습니다. 이를 통해 기계는 더욱 생산적인 자산으로 지속적으로 발전할 수 있습니다.
IIoT 시스템은 재고 관리에도 도움이 될 수 있습니다. 연결된 창고를 보유함으로써 시설에서는 구매 결정을 내리는 데 도움이 되는 소모품이 무엇인지 모니터링할 수 있습니다. 이러한 결정은 보다 정확한 재고 재고 결정과 지출 감소로 이어질 수 있습니다. OEM은 이 정보를 활용하여 보다 정확한 예비 부품 추천을 제공할 수도 있습니다.
IIoT는 원격 장비에도 사용할 수 있으므로 자산에 접근하여 필요한 점검을 수행하기 위해 귀중한 유지 관리 시간을 낭비할 필요가 없습니다. 이렇게 하면 장비를 모니터링하는 데 소요되는 전체 시간이 줄어들고 노동 집약적인 수동 검사와 관련된 비용이 절감됩니다.
빅데이터는 너무 방대하고 포괄적이어서 기술자나 일반적인 소프트웨어 시스템이 효과적으로 분석하기 어려운 일련의 장비 데이터를 의미합니다. 여러 자산을 동시에 처리해야 하는 과제와 결합되면 이 구조화되지 않은 데이터를 해독하는 작업이 거의 불가능해집니다. 한 연구에 따르면 기업의 95%가 구조화되지 않은 데이터 관리의 필요성을 회사의 가장 큰 문제 중 하나로 꼽았습니다.
역사적으로 이 데이터는 제대로 분석되거나 활용되지 못했습니다. 그러나 IIoT 플랫폼과 같은 고급 소프트웨어 시스템을 도입하면 이러한 데이터 마이닝 처리가 가능해지며 중요한 자산의 상태와 성능에 대한 귀중한 정보가 공개됩니다.
빅 데이터는 공장 자산에 대한 전체적인 개요를 제공하여 어떤 기계가 정상인지, 어떤 기계에 더 많은 주의가 필요한지, 심지어 자산이 서로 어떻게 상호 작용하고 영향을 미치는지 보여줍니다. 팀에서는 이 정보를 수집하여 일상적인 유지 관리 루틴에 적용하여 자산 성능을 개선하고 유지 관리 프로세스를 간소화하며 자산 설정을 맞춤화할 수 있습니다.
예를 들어, 자산이 필요한 기능을 수행하지 못하는 지점을 설명하는 자산의 PF(실패 가능성) 간격을 정확하게 정의하는 데 빅데이터가 사용되고 있습니다. PF 간격을 보다 정확하게 정의함으로써 유지 관리 팀은 느낌이나 고장이 아닌 기계의 요구 사항에 따라 유지 관리 일정을 계획할 수 있습니다.
빅데이터는 항상 중요하게 여겨져 왔지만, 정보를 처리하는 효과적인 방법이 없어 의사결정 과정에서 빅데이터가 제외되는 경우가 많았습니다. 이제 기술이 플랜트 요구 사항을 충족하고 정보를 처리할 수 있으므로 이 데이터를 수집하고 활용하여 플랜트 최적화 및 유지 관리에 있어 획기적인 도약을 이룰 수 있습니다. 너무 많은 기업이 빅데이터를 활용하기 시작하여 2029년까지 시장 가치가 6,550억 달러에 이를 것으로 예상됩니다.
언제 어디서나 사용하기 쉬운 방식으로 데이터를 사용할 수 있어야 함에 따라 더 많은 시설이 기존의 현장 데이터 스토리지 대신 클라우드 기반 데이터 솔루션으로 전환하고 있습니다. 클라우드 저장소를 사용하면 데이터는 인터넷 연결을 통해 승인된 사용자가 원격으로 액세스할 수 있는 공급업체가 호스팅하는 안전한 외부 서버에 저장됩니다.
승인된 직원이 정보에 더 쉽게 접근할 수 있도록 함으로써 생산 시간, 유지 관리 일정 및 운영 비용 모두에 긍정적인 영향을 미칩니다.
이는 클라우드 기반 시스템의 주요 특징인 경우가 많지만 다음과 같은 다른 이점도 있습니다.
클라우드 기반 스토리지는 접근성이 뛰어나므로 시설의 정확한 요구 사항에 맞게 시스템을 구성할 수 있습니다. 팀의 관련 요구 사항에 맞게 경험을 최적화함으로써 기업은 업무 성과와 정보 검색에 긍정적인 영향을 미치는 방식으로 데이터를 활용하도록 클라우드 경험을 맞춤화할 수 있습니다.
클라우드는 일반적으로 현장 데이터 시스템에서 볼 수 있는 것보다 더 많은 양의 데이터를 저장할 수 있을 뿐만 아니라 새로운 장비나 프로세스를 추가하지 않고도 확장할 수 있습니다. 이를 통해 시스템은 모든 과거 데이터와 미래 데이터를 처리할 수 있습니다.
클라우드에는 현장 데이터 사일로가 필요하지 않기 때문에 기존 데이터 스토리지 시스템에 비해 구현 시간이 상대적으로 짧습니다. 시설에서는 새로운 시스템을 신속하게 설치하고 사용할 수 있으므로 기술자는 기존 시스템에 묻혀 있던 새로운 정보와 유지 관리 기회를 발견할 수 있습니다.
클라우드는 업계에서 빠르게 승인을 얻고 있으며, 2025년까지 클라우드 시장의 총 가치가 거의 8,500억 달러에 이를 것으로 추정됩니다. 이러한 신뢰 투표에도 불구하고 많은 사람들은 여전히 클라우드 시스템의 보안에 의문을 제기하고 있습니다. 일부는 시스템을 악용하여 귀중한 데이터에 액세스하려고 시도하지만 모든 클라우드 데이터 침해의 88%는 클라우드 제공업체의 보안 실패가 아닌 사람의 실수로 인한 결과인 것으로 보고되었습니다. 클라우드 데이터 시스템의 안전성, 용이성 및 다양한 사용으로 인해 클라우드 데이터 시스템은 많은 시설에서 빠르게 실행 가능한 옵션이 되고 있습니다.
인공지능(AI)은 빅데이터를 분류하고 이해하기 쉬운 보고서로 기록하기 위해 시설에 배포되는 학습 기술입니다. 보고서는 기계에 정비가 필요한 시점을 결정하기 위해 현재 상태 데이터, 과거 데이터 및 성능 기록을 혼합하여 생성됩니다. 이 정보를 통해 유지 관리 팀은 장비 상태에 대해 정보를 바탕으로 신속하게 결정을 내릴 수 있습니다.
AI는 근본 원인 분석 기능을 수행함으로써 자산 오류를 방지하고 계획되지 않은 가동 중지 시간을 크게 줄이는 데도 도움이 됩니다. 이러한 이점으로 인해 2022년 전 세계 AI 수익은 기록적인 3,420억 달러에 이르렀으며, 이는 세계가 이 기술을 일상적인 프로세스에 채택하고 완전히 통합할 준비가 되었음을 보여줍니다.
AI 시스템에서는 기계 활동을 모니터링하고 그 결과를 복잡한 데이터가 합성되고 기록되는 AI 분석 프로그램에 보고하는 IIoT 센서를 사용해야 합니다. AI는 현장의 물리적 하드웨어처럼 고정된 기술이 아니기 때문에 시스템은 시간이 지남에 따라 학습하여 시설의 요구 사항을 충족하도록 발전할 수 있습니다.
시스템이 적절하게 발전하도록 하려면 AI 구현 중에 시설의 가장 숙련된 유지 관리 기술자와 협력하여 모니터링이 필요한 기계와 데이터, 성능 개선을 위해 추가할 수 있는 기록 데이터, 데이터를 수집하고 기록해야 하는 빈도를 결정하는 것이 중요합니다.
AI 기술의 다른 이점은 다음과 같습니다:
가상 현실(VR)은 상호 작용하고 학습할 수 있는 다양한 시나리오를 현실적으로 재현하는 믿을 수 없을 만큼 발전된 시뮬레이션 도구입니다. 이 장비의 크기와 정교함은 필요한 VR 경험 유형에 따라 다릅니다. 예를 들어 VR 기술은 단일 장치나 컴퓨터에서 액세스할 수 있거나 공간 전체를 가득 채울 수 있어 운영자가 디지털로 렌더링된 환경과 더 깊은 수준의 상호 작용을 할 수 있습니다.
AR(증강 현실) 역시 고급 컴퓨터 생성 시뮬레이션을 허용하지만 가상 시나리오를 완전히 재현하는 대신 현실 세계를 향상시키려고 합니다. 예를 들어, 사무실 의자를 구매할 때 직원은 휴대폰 카메라와 AR 프로그램을 사용하여 제품을 구매하기 전에 의자가 어떤 모습일지 공간에 디지털 방식으로 삽입할 수 있습니다.
예를 들어, 기술자가 유지 관리 작업을 수행하는 경우 AR 시스템이 단순히 단계별 지침을 제공하는 대신 프로그램은 해당 단계를 실제 작업 표면에 디지털 방식으로 렌더링하여 기술자에게 프로세스를 더 잘 안내할 수 있습니다. 이러한 방식으로 기술자는 컴퓨터 시뮬레이션에 몰두하지 않고도 고급 렌더링 및 데이터에 연결할 수 있습니다.
VR은 특히 훈련생의 경험 부족과 물리적 훈련 자료 조달 비용으로 인해 훈련에 어려움을 겪는 산업에서 인기가 높아지고 있습니다. VR은 회원들의 실수가 실제 공장 자산이나 다른 직원에게 영향을 주지 않고 업무의 안팎을 탐색할 수 있는 안전한 공간을 제공합니다.
VR 기술은 팀원들이 복잡한 문제를 해결하는 데 도움을 주기 위해 배포되기도 합니다. 유지 관리 기술자가 고유한 이상 현상을 발견하면 VR에서 필요한 기술을 연습하고 실제 장비에 시도하기 전에 실수로부터 배울 수 있습니다.
이로 인해 VR에 대한 수요가 급격히 증가했습니다. 2018년 유지 관리 업무에 사용되는 VR의 추정 시장 가치는 4억 달러였습니다. 현재 이 수치는 2024년까지 33억 달러에 이를 것으로 예상됩니다.
VR 및 AR 기술에 대한 수요가 증가하는 산업은 다음과 같습니다.
시설 현장에 들어서기 전에 문제를 해결하는 방법을 이해함으로써 팀원은 자신의 능력에 대한 자신감을 쌓고 더 높은 수준으로 업무를 수행할 수 있습니다. 전체 시설에 있어서 이는 고도로 훈련된 직원의 수를 늘리고 가동 중지 시간을 줄이며 시설 자산의 잘못된 취급이 크게 감소함을 의미합니다.
업계의 미래가 여기에 있습니다. 도구는 공상 과학 소설처럼 보일 수 있지만 결과는 전혀 다릅니다. 이러한 기술을 활용함으로써 시설은 모든 자산과 직원의 발전과 향상에 전념하는 환경을 조성할 수 있습니다.
사물 인터넷 기술
초록 수직 GaN 쇼트키 장벽 다이오드(SBD)는 Ge가 도핑된 독립형 GaN 기판에 제작되었습니다. SBD의 결정 품질은 음극 발광 측정에 의해 특성화되었으며 전위 밀도는 ~ 1.3 × 106인 것으로 결정되었습니다. cm− 2 . 전기적 성능 측정을 수행한 SBD는 낮은 턴온 전압 V을 나타냅니다. 켜기 (0.70~0.78 V) 및 고전류 I 켜기 /나 꺼짐 비율(9.9 × 107 ~1.3 × 1010 ). 역회복 특성을 조사하였다. 역 회복 시간은 100-, 200-, 300-, 400-, 500-μm 직경의 SBD에 대해
오늘 우리는 cnc 선반 기계 턱에 대해 이야기 할 것입니다. 이 게시물을 cnc 기계 턱에 대한 소개 기사로 읽을 수 있습니다. CNC 기계 턱은 CNC 선반 기계 척에 부품을 고정하기 위해 CNC 선반 기계에 사용됩니다. 따라서 CNC 기계 턱의 유일한 목적은 CNC 선반 기계 척의 구성 요소를 잡는 것입니다. 따라서 거의 모든 CNC 선반 기계 턱에는 거의 동일한 청사진이 있거나 일반적으로 모든 CNC 선반 기계 턱의 모양과 모양이 동일하다고 말할 수 있습니다. CNC 기계공을 위한 CNC 기계 턱 소개 Jaws 선택 C
