커넥티드 컨트롤 활용으로 자산 관리 최적화

초기 산업용 이더넷 도입이 생산성 소폭 향상(+22%)과 유지보수 비용 절감(-40%)을 보여주었음에도, 시스템 통합업체와 플랜트 엔지니어들은 여전히 전면 도입을 주저합니다. 왜일까요? 오늘날 전통적인 제어 시스템은 플랜트 자산 데이터의 3%만 사용할 수 있고, 역동적인 비즈니스 요구사항을 충족할 수 없습니다. 구식 시스템은 제한된 능력으로 인해 종종 문제에 직면하며, 항상 보안 허점의 위험에 노출되어 있습니다. 따라서 경쟁 우위를 확보하고 생산성 수준을 유지하기 위해 기업들은 다양한 프로세스 출력에 적응할 수 있을 만큼 스마트한 소프트웨어 정의 머신(software-defined machines) 방향으로 움직이기 시작하는 것이 필수적입니다.

예측 모델을 통한 최적화

전통적으로 컨트롤러는 한 번에 단일 애플리케이션만 실행할 수 있었지만, 최근 발전으로 새로운 기능이 추가되었습니다. 그중 하나가 여러 애플리케이션을 동시에 실행할 수 있는 능력입니다. 이러한 애플리케이션의 예로는 다양한 프로세스에서 데이터를 수집해 실시간 옵티마이저에 공급함으로써 자산이 가능한 가장 효율적인 방식으로 작동하도록 보장하는 예측 모델링 패키지가 있습니다.

하지만 이는 이러한 애플리케이션이 컨트롤러의 주요 작업을 방해하지 않고 원활하게 실행되도록 더 많은 처리 능력과 더 큰 연결성이 구축되어야 함을 의미합니다. 이러한 요구사항을 충족하기 위해 고급 제어 시스템이 도입되고 있으며, 이들은 산업용 인터넷의 역량에 크게 의존해 최적 수준으로 작동합니다.

인터넷 기반 제어

클라우드 컴퓨팅도 고급 분석 애플리케이션에 필요한 높은 수준의 컴퓨팅 리소스를 충족하는 실행 가능한 방법으로 산업 시장에 진입하고 있습니다. 클라우드에 호스팅된 머신은 인터넷에 연결된 자산이 정보를 중앙 저장소로 릴레이할 수 있는 완벽한 플랫폼을 제공하며, 엔지니어는 원격으로 작업을 수행할 수 있습니다.

또한 빅데이터 분석의 등장과 클라우드 기반 종량제 데이터 웨어하우스 서비스의 가용성으로, 리소스가 이미 클라우드에 호스팅되어 있다면 산업체는 마이그레이션의 번거로운 과정을 거치지 않고 실시간 분석의 혜택을 더 많이 누릴 가능성이 높습니다.

연결성 앱

자동화 및 제어 회사가 분석 및 유사 애플리케이션을 실행할 수 있는 클라우드 플랫폼을 제공한다고 가정해 봅시다. 이 플랫폼은 기계의 저장소 역할을 하며, 트렌드를 분석하고 플랜트 플로어가 최대 효율로 작동할 수 있는 방법에 대한 인사이트를 고객에게 제공합니다. 전체 기능 세트가 서비스로 제공되므로 기업은 각 프로세스별로 별도 인프라를 구축하고 상호 연결할 필요가 없습니다.

새로운 제어 시대는 산업 경제에 절실한 활력을 불어넣으며 새로운 성장 길을 엽니다. 기계와 인간이 점점 더 상호 연결됨에 따라, 기계도 소비자들이 앱을 사용하는 방식처럼 앱을 활용하도록 프로그래밍될 수 있으며, 이는 인공지능과 인공신경망이 발전함에 따라 개선될 것입니다.

결론적으로, 산업용 인터넷 지원 컨트롤러를 통해 지능을 장비와 제어 시스템 내에 부여하고 인터페이스할 수 있어, 상업적 측면에서 기계 수준까지 전반적인 시스템의 효율성과 신뢰성을 향상시킵니다.