미래의 공장

지능형 유지보수를 통한 최대 가용성

기계 및 플랜트의 설비종합효율(OEE, overall equipment effectiveness)을 높이기 위한 노력에는 지능형 유지 보수 전략, 자동화된 플랜트 최적화 및 유연한 공정 설계가 수반되는 경우가 적지 않다. 이러한 접근 방식이 공통적으로 직면하는 문제점은 수집, 처리 및 평가해야 하는 대용량 데이터에 대한 신뢰성이다. 유럽연합의 IMPROVE 연구 프로젝트의 틀에서 테라바이트 급의 빅데이터를 가장 효과적으로 활용할 방안에 관한 문제는 B&R을 비롯한 산학 연구 분야의 다른 파트너들과 함께 CIIT(CENTRUM INDUSTRIAL IT) 센터에서 다루고 있다.

Maximum availability through intelligent maintenance
독일 렘고 소재 오스트베스트팔렌-리페(OWL, Ostwestfalen-Lippe) 응용 과학 대학의 연구팀은 미래의 스마트 팩토리를 위한 솔루션 개발 작업을 진행하고 있다.

IMPROVE (Innovative Modelling Approaches for Production Systems to Raise Validatable Efficiency, 검증 가능한 효율성 제고를 위한 혁신 생산시스템 모델링 연구) 프로젝트는 기계 및 프로세스에서 수집된 데이터를 평가하고 해석하는 지능형 분석 도구 개발에 중점을 두고 있다. 구체적으로는 특정시점, 기계 상태 또는 제품과 관련된 데이터를 필터링 하는 방법, 즉 기계의 상태 또는 공정의 품질에 대한 실행 가능한 통찰력을 얻기 위해 찌꺼기에서 알곡을 분리하는 방법이었다. “여기에는 온도, 압력 및 속도와 같은 라이브 공정 수치뿐만 아니라, 시스템 컴포넌트의 품질 및 상태 데이터에 대한 탐구 분석이 포함됩니다.” “이것이 자산 상태 및 프로세스 품질에 대한 심층적인 지식을 얻을 수 있는 유일한 방법입니다.” 프로젝트 코디네이터인 올리버 니게만 (Oliver Niggemann) 교수의 설명이다.

지능형 분석을 통한 가용성 극대화

유럽 연합(EU)은 이 프로젝트를 CIIT에 의뢰하여 410 만 유로의 예산과 3년의 기간을 투자했다. 렘고(Lemgo) 소재의 스마트 팩토리 랩(smart factory lab)에서 연구원들은 오랫동안 디지털 제조 및 인더스트리 4.0과 관련된 주제에 대해 연구해 왔다. 이는 오스트리아 자동화 전문업체인 B&R이 정통한 분야로 최대 가용성이 가장 중요한 수많은 고객들을 위해 정교한 기계 제작과 공장 건설을 진행하고 있다. 이탈리아의 기계 엔지니어링 회사 OCME S.r.l도 이 프로젝트에 참여했다.

Maximum availability through intelligent maintenance
중앙 작동자 터미널에서 기계의 상태는 멀리서도 조기에 식별 가능한 간단한 그래픽 요소로 표시된다.

가상 공장은 데이터의 원천

“우리의 스마트 팩토리는 미래의 공장에 보다 잘 적응하고, 자원 효율적이며, 사용자 친화적으로 구축하는 데 도움이 될 귀중한 통찰력을 얻게 될 것입니다.” CIIT의 이사회 멤버인 니게만(Niggemann) 교수의 말이다. 실제 산업 조건하의 시험 시설에서 생성된 데이터는 신경망 모델 개발, 개선 및 테스트에 사용된다. 이러한 데이터는 수준 높은 정확도, 일관성 및 시간 해상도(time resolution)로 수집 및 저장되는 것이 중요하다. – 바로 이 과제를 B&R 시스템이 매우 손쉽게 해결한다.

단일 값으로 요약

포장 라인에서 채워진 음료 병은 6 팩 단위로 묶여 필름 포장된다. 충분한 길이의 필름이 공급되면, 해당 필름은 블레이드로 절단된다. 따라서 이 경우 중요한 사항은 직접 측정할 수 없는 블레이드의 상태 및 남은 사용 수명에 대한 평가를 내리는 방식으로 커팅 품질 및 커팅 프로세스를 모니터링하는 것이다. 무딘 블레이드가 필름을 자르는 대신 필름을 찢어 내고, 이로 인해 발생한 플라스틱 파편으로 인해 비용과 시간이 많이 소요되는 막힘이 발생할 수 있기 때문에 모니터링이 중요하다. 무딘 블레이드로 절단하려면, 유지 보수 가동 중지 시간을 야기할 뿐만 아니라 더 많은 에너지가 필요하다.

B&R Automation PC를 통한 예측 유지 보수

이 작업은 커팅 공정에서 수집된 관련 데이터를 지속적으로 기록하고 분석 소프트웨어를 사용하여 기록된 값을 새 블레이드가 장착된 모델과 비교하여 실행된다. 인과 관계 모델은 다양한 요인에 따라 모든 변칙의 원인을 파악하고, 예측 모델은 시스템에 대한 예측 유지 보수 및 잠재적 최적화를 시뮬레이션 한다. B&R Automation PC는 이 작업에 충분한 컴퓨팅 성능을 제공한다.

“OCME 기계는 궁극적으로 고객에게 블레이드 잔여 서비스 수명이라는 단 하나의 정보만 제공하는 완벽한 예시라 할 수 있습니다.” 니게만 교수의 말이다. “그러면 사용자는 언제 이를 교체할지 스스로 결정할 수 있습니다.” 결과적으로 OCME 개발자들과 고객이 모두 완벽하게 만족할 수 있었다.

Maximum availability through intelligent maintenance
연구 플랜트의 모듈식 컴포넌트는 개방형 표준 OPC UA를 통해 통신한다.

현장 준비 확인

실제 테스트 결과 현재 가용한 기술은 이미 지능형 분석 도구 및 지원 시스템을 제공하기에 충분한 성능을 구비하고 있다. 이들 도구 및 시스템은 추가 하드웨어 없이 B&R 자동화 시스템에 설치할 수 있다. OPC UA 및 기타 여러 가지 인터페이스가 포함된 필수 인터페이스도 표준 B&R 기능으로 실제 어플리케이션에서의 구현을 보다 간편하게 한다.

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