IIoT 및 예측 분석

산업용 사물 인터넷, 인더스트리 4.0, 디지털 팩토리 등은 모든 마케팅 임원이 즐겨 사용하는 유행어입니다. 그러나 오늘날 광범위하게 채택되면서 제조업체가 더 높은 생산성이라는 보편적인 목표를 달성할 수 있도록 하여 적용 가능한 기술로 만들었습니다.

처음부터 데이터에 관한 것이었습니다. 공장 바닥은 ric 모든 측면에서 데이터의 h; 그냥 캡처하는 문제입니다. 미국 제조업체의 거의 3%가 운영 데이터를 활용하여 유익한 정보를 추출하고 있는 것으로 나타났습니다. IIoT 전환이 성공하려면 기업은 목표와 이를 성공으로 전환할 인적 자원의 가용성에 대해 명확해야 합니다.

하향식 방식으로 세분화된 목표가 가장 합리적이어서 팀이 모듈식으로 올라갈 수 있습니다. 또한 IIoT는 결국 다양한 기능의 결합이기 때문에 학제 간 일관성을 허용하는 작업 관계를 형성하는 것이 중요합니다. 함께 일하는 자원의 예로는 공장 엔지니어, 기술자, SI 및 경영진이 있습니다.

예측 분석은 IIoT의 중요한 측면으로, 이것이 없으면 전환의 전체 목적이 무산됩니다. 이를 통해 데이터 덩어리를 활용하고 지능을 진정한 정신으로 달성할 수 있습니다. 간단히 말해서, 예측 분석은 조직의 생산성 향상을 가능하게 하는 프로세스의 품질 개선 및 수요 예측을 포함합니다. 그러나 디지털 공장에서는 그 역할이 훨씬 더 광범위하여 기계 가동 시간 및 장비의 강제 고장 방지와 같은 영역으로 확장됩니다.

공장 전체에 퍼져 있는 센서에서 수집된 실시간 데이터를 처리함으로써 예측 분석은 실제로 고장나기 전에 고장이 나기 쉬운 기계에 대한 통찰력을 운영자에게 제공할 수 있습니다. 이를 통해 작업자는 공장 전체에 중단을 일으키지 않고 유휴 시간 동안 수리를 예약할 수 있습니다.

수집된 데이터의 양이 증가함에 따라 자동화의 범위도 증가하여 수동 프로세스의 인텔리전스를 높일 수 있습니다. 예를 들어, 시스템은 장애가 다가오면 자동으로 기계 작동 속도를 늦추거나 수명을 연장할 수 있는 임계값을 설정하도록 조정할 수 있습니다.

마찬가지로 데이터의 업스트림을 통해 운영자는 근본 원인 분석을 더 정확하게 수행하여 특정 오류의 재발 가능성을 낮출 수 있습니다.

이러한 모든 이점은 이론적인 것이 아니라 실제로 전 세계 조직에서 거두고 있습니다. 예를 들어, American Electric Power(AEP)에서 예측 분석을 사용하여 고장이 발생하기 전에 가스 터빈을 수리할 수 있었습니다. 조기 경보를 통해 1,900만 달러를 절약했는데 이는 터빈의 완전한 고장으로 인해 지출되었을 것입니다.

인공 지능을 대규모로 운영하여 더 나은 비즈니스 결과 위험한 상황에서 HMI를 위한 구성