병 속의 예측 메시지:오래된 프로세스에 대한 현대적인 접근

술을 만드는 기술은 기원전 7000년 이전으로 거슬러 올라가 과일과 곡물을 개인 소비와 즐거움을 위해 발효시켰습니다. 그러나 이 현대 시대에 이 동일한 공정이 산업화되어 방대한 양을 생산하고 전 세계에 배포하여 주말 오락보다 정밀한 화학 제조에 더 가깝습니다.

발효, 테스트, 숙성, 병입, 포장 및 유통에 사용되는 기계는 알코올 산업이 온라인 PdM(예측 유지 관리)의 혁명을 받아들일 수 있는 완벽한 위치에 있음을 의미하며, 품질과 양이 브랜드 요구에 부응할 수 있도록 합니다.

양조장 및 양조장은 규모가 크고 복잡하며 에너지 집약적입니다. 그들은 겉보기에 장비에 대한 사소한 문제가 제품 품질에 심각한 문제로 이어질 수 있는 프로세스를 실행합니다.

또한 연중무휴 24시간 작동하며 가동 중지 시간은 일반적으로 생산 손실로 인해 시간당 최대 $40,000의 비용이 발생할 수 있습니다. 예측 유지 관리는 이러한 문제를 극복할 수 있습니다. 가동 중지 시간과 유지 관리 비용을 줄일 수 있습니다. 또한 생산 성능을 최적화하고 제품 품질을 보호하며 에너지 비용을 줄이는 데 도움이 될 수 있습니다. 수익성에 대한 잠재적 영향은 엄청납니다.

예측 유지 관리는 창고가 노화로 가득 차 있고 성숙되기를 기다리는 경우 틈새 주제처럼 보일 수 있지만 증류소 소유자는 예측 유지 관리가 비즈니스에 미칠 수 있는 큰 차이를 과소평가해서는 안 됩니다. 다른 많은 산업 분야의 회사들이 이미 발견하고 있는 것처럼 예측 유지보수 프로그램을 도입하면 수익성에 크게 기여할 수 있습니다.

또한, 증류소 및 양조장 운영자는 선진국의 고령화 경제에서 기업과 동일한 인구 통계학적 문제에 직면해 있습니다. 숙련된 근로자의 70%가 향후 15년 내에 퇴직할 예정입니다.

기업은 모든 전문 지식이 비즈니스에 손실되는 것을 방지할 방법을 찾아야 합니다. 최신 자동화 시스템에 내장된 기계 학습 및 인공 지능은 진화하는 기술 부족에 대처하는 데 도움이 될 수 있습니다.

다름 예측 유지 보수가 가능합니까?

예측 유지보수는 기계의 상태를 모니터링하여 문제가 발생했을 때 훨씬 더 일찍 식별하는 데 의존합니다. 이를 통해 엔지니어는 성능에 영향을 미치거나 생산을 방해하는 고장을 일으키기 전에 문제를 해결할 수 있습니다. 그렇다면 이것이 양조장이나 양조장에서 얼마나 많은 차이를 만들 수 있습니까?

무엇이 잘못될 수 있는지에 대한 일반적인 예로 간단한 베어링 고장을 들 수 있습니다. 제조업체는 모든 베어링에 대해 예상 사용 수명을 제공하지만 추정에 따르면 베어링이 고장나기 전에 해당 한계에 도달하는 경우는 10% 미만입니다. 이것은 베어링 고장 10개 중 9개 이상이 시기상조라는 것을 의미합니다. 다시 말해, 장애가 임박했을 때 경고하는 적절한 상태 모니터링 시스템이 있어야만 피할 수 있습니다.

단일 사이트에 수천 개의 베어링이 설치되어 있고 기계 고장으로 인한 계획되지 않은 가동 중지 시간이 일반적으로 생산 손실로 인해 시간당 $40,000가 소요되는 산업에서 이러한 고장을 방지하는 것이 수익성에 어떤 영향을 미치는지 쉽게 알 수 있습니다.

가동 중지 시간을 최대 50%까지 줄이는 것 외에도 예측 유지 관리의 다른 이점으로는 인건비 절감, 예비 부품 관리 최적화, 증류소 또는 양조장 또는 제품 품질에 대한 2차 손상 방지 등이 있습니다.

최신 솔루션은 설득력 있는 ROI를 약속합니다.

예측 유지보수 시스템에는 효과적인 상태 모니터링이 필요합니다. 즉, 양조 문제의 징후가 될 수 있는 변화하는 기계 동작 패턴을 관찰하는 것입니다.

이는 데이터 전문가가 개별 기계에서 들어오는 데이터를 힘들게 모니터링하고 분석해야 함을 의미했습니다. 그러나 최신 자동화 시스템은 고급 기계 학습 알고리즘을 사용하여 사람의 개입 없이 상태 모니터링을 제공합니다.

이러한 자동화된 상태 모니터링 솔루션은 클라우드 기반이며 쉽게 확장 가능하므로 전체 작업에 걸쳐 원활하게 롤아웃하기 전에 시작할 몇 대의 시스템에서 쉽게 테스트할 수 있습니다.

이 클라우드 기반 SaaS(Software as a Service) 제공 모델은 일반적으로 예측 유지 관리 배포가 적용되는 시스템의 수가 증가함에 따라 시스템당 가격이 급격히 떨어짐을 의미합니다.

상태 모니터링을 구현하는 데 필요한 투자, 시간 및 노력을 줄임으로써 차세대 스마트 솔루션은 예측 유지 관리를 위해 투자 수익(ROI) 방정식을 크게 전환했습니다.

예를 들어 경험에 따르면 Senseye 고객은 첫 해에만 구독 비용을 5~10배 회수할 수 있으며 다음과 같은 이점이 있습니다.

• 유지 관리 비용 10-40% 절감
• 다운타임 30-50% 감소
• 생산성 45-55% 증가
• 유지보수 정확도 85% 증가

Senseye PdM 클라우드 기반 예측 유지보수 솔루션은 현장 주변의 기존 센서에서 데이터를 가져와 모니터링 중인 기계의 상태에 대한 정보로 변환합니다. 기존 사용자에는 제조, 중공업, 자동차 및 FMCG의 우량 기업이 포함되며 일반적으로 계획되지 않은 가동 중지 시간이 50% 감소합니다.

이 시스템은 첫날부터 학습을 시작하도록 설계되었으며 빠르면 14일 만에 유용한 통찰력을 제공하기 시작합니다. 운영자는 예를 들어 이전 오류까지의 실행에서 기록된 데이터와 같은 유용한 정보로 시스템을 미리 준비할 수 있지만 알고리즘은 필요한 경우 처음부터 시작하도록 설계되었습니다.

대부분의 상태 모니터링 시스템은 '기계 상태'의 추상적인 개념에 초점을 맞추지만 Senseye PdM은 주의 지수를 사용하여 가장 시급한 유지 관리 우선 순위에 작업자의 주의를 유도하는 방법을 빠르게 학습합니다.

Senseye PdM이 경고를 표시할 때마다 운영자는 버튼을 터치하여 해당 경고가 유용한지 여부를 나타낼 수 있습니다. 이것은 점차적으로 시스템이 모든 방향에서 낮은 수준의 경고를 폭격하는 대신 가장 중요한 추세 또는 이벤트에 작업자의 주의를 집중하도록 가르칩니다. 이는 수백 또는 수천 개의 자산을 포괄할 수 있는 주요 배포에서 특히 유용합니다.

Senseye PdM은 즉시 효과적인 지원을 제공하기 시작하지만 궁극적인 목표는 모든 자산의 잔여 내용 수명(RUL)에 대한 정확한 예측을 제공할 수 있는 지점에 도달하는 것입니다. 그것은 덜걱거리는 펌프가 즉각적인 주의가 필요한 때와 다음 계획된 정지까지 안전하게 남겨둘 수 있는 때를 아는 숙련된 작업자를 곁에 두고 있는 것과 같습니다.

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