인더스트리 4.0 혁명: 예측적 유지보수 성공을 위한 4단계 청사진

Industry 4.0을 위한 예측 유지 관리 솔루션 설계는 비즈니스 유지 관리 및 운영 방식의 패러다임 변화를 나타냅니다. 고급 예측 유지 관리 기술을 사용하여 운영 문제를 사전에 예방하는 것은 이 새로운 산업 시대의 핵심 측면입니다. 이러한 솔루션은 새로운 수익원을 창출하고 비용을 절감하는 데 도움이 될 뿐만 아니라 가동 중지 시간과 생산 가동 중지 시간을 방지하는 데에도 중요한 역할을 합니다. Industry 4.0 시대에 기업은 지능형 IoT 장치와 센서를 사용하여 대량의 생산 데이터를 수집하고 분석해야 합니다. 이 데이터는 장비 고장 및 수리 필요성을 예측하는 데 사용될 수 있습니다. 이러한 예측 유지 관리 기술을 사용하면 기업은 잠재적인 문제를 사전에 식별하고 적절한 조치를 취하여 가동 중지 시간과 생산 중단을 최소화할 수 있습니다. 이러한 사전 예방적 유지 관리 접근 방식은 생산 효율성과 장비 신뢰성을 크게 향상시킬 수 있습니다.

전통적으로 기계 학습이 가장 큰 과제였지만, 예측 유지 관리 데이터를 분석하기 위한 클라우드 기반 솔루션의 출현과 데이터 분석 기능의 향상으로 주요 설계 과제가 올바른 데이터 세트를 캡처하고 하드웨어를 분산 환경에 배포하는 것으로 바뀌었습니다. 여러 보안 및 네트워크 제약이 있습니다. 이러한 변화에는 높은 수준의 견고성과 안전성을 갖춘 비용 효율적인 글로벌 솔루션을 개발하기 위해 4가지 개별 단계로 최적화된 포괄적인 설계 프로세스가 필요합니다.

1단계: 초기 데이터 캡처

1단계에서는 단일 기계 및 관련 데이터 소스(에너지 소비의 경우)에서 데이터를 캡처하여 분석을 위한 포괄적인 데이터 세트를 생성하는 데 중점을 둡니다. 이는 합리적인 비용으로 관련 데이터를 획득하고 전달할 수 있음을 보여줍니다. IoT 장치 관리 솔루션을 사용하면 기계는 즉시 장치에 연결하고 필요에 따라 외부 센서를 구성할 수 있습니다. OT(운영 기술) 네트워크 관리와의 상호 작용을 최소화하려면 셀룰러 데이터 연결이 가능한 Linux 기반 하드웨어를 사용하는 것이 좋습니다.

이 단계의 핵심 성과 지표(KPI)는 진동, 소음, 전류 소모 또는 압력과 같은 관련 데이터 포인트를 캡처하는 능력을 중심으로 이루어집니다. 관련 물리적 데이터를 충분한 정확성과 시간 분해능으로 측정할 수 있는지, 소프트웨어를 자주 업데이트할 수 있는지, 초기 데이터 수집 및 전달 솔루션을 구축할 수 있는지를 평가하는 것이 목표입니다.

데이터 분석가는 이미 클라우드 기반 예측 유지 관리 모델을 시각화하고 교육할 수 있지만 한 기계의 데이터 세트만으로는 결론을 도출하기에 충분하지 않을 수 있습니다. 이 단계의 성공적인 완료와 제품 관리팀의 확인을 통해 2단계가 시작됩니다. 여기서 성공은 아직 나타나지 않았으며, 프로젝트가 성공하면 데이터를 얻을 수 있음을 증명할 것입니다.

2단계: 현장 테스트 및 데이터 확장

2단계에서는 더 많은 장치를 포함하도록 범위를 확장하며, AI 및 기계 학습 알고리즘이 필요한 정확성과 신뢰 구간을 달성할 수 있는지 확인하기 위해 종종 많은 수의 장치를 사용한 현장 테스트가 필요합니다. 때로는 실제 오류나 운영 이상 현상을 실제로 포착하고 분류할 수 있을 만큼 기계 단지의 규모가 충분히 커야 하는 경우도 있습니다. 이 단계에서는 데이터 분석가를 사용하여 기계 학습 모델을 설정하고 교육할 수 있습니다.

이 확장은 1단계에서 개발된 소프트웨어를 분산된 제품군에 배포하고 모든 수의 장치에서 원활한 구성 및 설치를 보장하는 솔루션을 활용하여 달성됩니다. 이 과정에서 견고성과 가격 기준을 충족하는 최종 하드웨어가 선택됩니다. 예측을 달성하는 데 필요한 신뢰 구간을 중심으로 KPI를 사용하여 기계 학습 모델을 조정하고 확장하는 데 초점이 이동합니다.

이것은 모든 장치에서 빈번한 OTA 소프트웨어 업데이트가 필요한 대화형 프로세스이며 이상적으로는 전체 인구에 걸쳐 매우 빠른 반복을 위해 CI/CD 파이프라인에 연결됩니다. 이는 차량 관리와 셀룰러 네트워크와 같은 우수한(그리고 독립적인) 연결 솔루션을 통해 쉽게 달성할 수 있습니다. 이 단계가 끝나면 제품 관리팀에서 결과를 검토하고 학습된 모델을 최적화하여 얻은 정확도가 새로운 상용 서비스로 전환하기에 충분한지 여부를 결정할 수 있습니다.

3단계: 제품 출시

현장 테스트에서 예측률을 성공적으로 달성한 후 시스템을 제품으로 출시할 수 있습니다. 첫날부터 OTA(무선) 업데이트를 활성화하고 qbee.io와 같은 솔루션을 사용하면 필요에 따라 전체 이미지 A/B 업데이트를 쉽게 활성화할 수 있습니다. 이 단계에서는 프로젝트가 운영으로 전환되어 새로운 수익원과 비즈니스 모델이 생성되고 구현됩니다. 사람들은 종종 이 작업에 소요되는 작업과 시간을 과소평가합니다. 그러나 설계 프로세스 전반에 걸쳐 차량 관리를 도입함으로써 이는 완벽하게 작동하며 단순히 1단계와 2단계의 확장일 뿐입니다. 가격이나 가용성으로 인해 하드웨어를 교체해야 하는 경우에도 큰 지연이 발생하지 않습니다. 이 단계에서는 유연한 소프트웨어 업데이트 메커니즘을 통해 추가적인 고객 요구 사항을 발견하고 시스템에 통합할 수 있습니다.

4단계: 수명 주기 관리

마지막 단계에서는 시스템이 수년 동안 안전하게 온라인 상태로 유지되고 업데이트되도록 보장하기 위한 수명 주기 관리의 중요성을 강조합니다. 산업용 애플리케이션의 기대 수명을 고려할 때 CI/CD 파이프라인을 통한 효율적인 차량 관리 및 소프트웨어 업데이트가 중요합니다. 이 단계는 높은 서비스 수준 계약(SLA)과 품질을 유지하여 수년간 비용이 많이 드는 기계 가동 중지 시간과 오류를 방지하도록 설계되었습니다. Industry 4.0 개념을 구현하는 초현대식 공장으로 첨단 기술의 통합을 통해 효율성과 예측 유지보수를 최적화합니다.

요약

요약하자면, Industry 4.0을 위한 예측 유지 관리 솔루션을 설계하려면 기존 기계 학습 문제에서 올바른 데이터 세트를 효과적으로 캡처하고 활용하는 데 초점을 맞추는 포괄적이고 단계적인 접근 방식이 필요합니다. 초기 데이터 캡처, 현장 테스트, 제품 출시 및 수명주기 관리에 체계적으로 접근함으로써 기업은 강력하고 안전하며 비용 효과적인 예측 유지 관리 솔루션을 개발하고 신속하게 시장에 출시할 수 있습니다.

위 단계를 사용하면 데이터 품질이나 예측 정확도가 너무 낮은 경우 프로젝트 종료에 대한 명확한 기준을 정의할 수도 있습니다. 예측 유지 관리를 구현하면 운영 효율성이 향상될 뿐만 아니라 가동 중지 시간과 운영 비용이 크게 줄어들어 보다 스마트하고 사전 예방적인 유지 관리 전략을 향한 산업 부문의 큰 도약이 이루어집니다. 또한 새로운 비즈니스 모델과 반복적인 수익 흐름을 창출할 수 있는 길을 열어줍니다.