스마트 머신 시스템의 효율적인 운영을 위한 설계 프로세스 5가지

Mitsubishi Electric

지난 10년 동안 기술에 큰 진보가 있었지만, OEM은 그들의 디자인이나 머신 판매력에 영향을 줄 수 있다는 것을 전혀 알지 못했으며 비즈니스 모델과 이익에 큰 영향을 미치지 못했다. 제조 전반에 걸쳐 네트워크 채택이 표준화됐고 오피스 및 운영 시스템과 통합됐다. 이는 각 구성 요소의 성능·정보·커뮤니케이션을 향상하면서 개별 머신과 라인업으로부터 정보 흐름을 개선할 필요성을 확산시켰다. 아래 내용에서 OEM 업체가 경쟁력 유지를 위해 디자인 프로세스에서 채택해야 하는 주요 개발 사항과 권장 사항에 관해 설명하고자 한다.

제조 환경의 변화

그동안 여러 트렌드가 생산 운영에 영향을 미쳤다. 때문에 변화하는 글로벌 환경을 수용하기 위해 자동화 시스템을 향상시킬 필요성이 생겼다. 제조 노동자가 고령화되고 세계화 및 자동화 채택에 따라 능력을 갖춘 대체 근로자가 부족해졌다. 인적자원은 기술적으로 복잡한 기계 장치에 대한 어려운 역할을 감당하도록 강요받았다. 최근 운영 시스템에 공통 IT 기술 채택이 증가했다. 이에 따라 제조업체는 인적자원 관리와 자본 지출 집행에 어려움을 겪고 있다. OEM은 고객의 요구를 충족하고 자산의 효율성을 모니터링 하기 위해 정보기술과 지능형 센서기능을 설계의 일부로 채택해야 한다.

개방형 기술은 사이버와 물리적 세계에서 내외부의 위협 모두에 취약성을 노출했다. 보안과 안전 문제가 복잡해지고 알려지지 않은 위협에 대한 향후 검증이 오늘날 OEM 업체에의 중요한 설계 기준이다. 그렇다면, OEM은 어떻게 스마트 머신에 대응해 보다 복잡한 기술 요구사항을 탐색하면서 고객에게 더 높은 수준의 가치를 보장할 수 있을까? 아래 5가지 혁신은 기계의 지능과 만족을 향상하는 기반을 마련함과 동시에, 수익모델 개선 및 비용 절감을 위해 비즈니스 모델을 재구성하는 이점을 제공한다.

1. 사물 인터넷(IoT) - 매출 및 서비스 마진 향상

인터넷 정보에 대한 일반적인 문구는 많은 언론을 사로잡는 것처럼 보이지만, 무어의 법칙(Moore’s law)을 간단하게 적용하는 것으로 귀결된다. 이더넷 칩셋의 처리 용량은 증가했지만 가격은 떨어졌다. 산업에 쓰이는 고유 성능의 모든 센서나 액추에이터가 정보를 전달하고 처리할 수 있게 됐다. 이로 인해 모바일 장치와 원격 장치를 이용한 재구성, 모니터링, 진단, 잠재적인 수리가 가능한 일련의 장치가 생겼다. 지능형 장치를 효과적으로 배치하는 OEM은 지능형 장치가 여러 일을 처리해 줌으로써 본질적으로 이윤이 느는 이점을 제공한다.

• 실시간 진단 및 잠재적인 예측 분석 제공
• 기계의 잠재적 고장 모드와 예비 부품 재고에 대한 실시간 피드백 제공 : 불필요한 부품 재고와 현금 흐름을 더욱 효율적으로 완화한다.
• 생산 품질과 운영자의 효율을 확인하기 위해 사용자가 요구하는 지능형 기계 매개변수의 기초를 제공한다.
• 정보가 다운 스트림(down steam)으로 처리될 때 국제 경쟁력과 잠재적인 새로운 수익원을 개선한다.

2. 분석(프로그램)이 주류가 된다.

분석 프로그램은 얼마 전까지 빅데이터 플레이어와 슈퍼컴퓨터 하우스의 영역이었다. 플레이어는 여전히 주요 사용자 및 제작자와 관련 있지만, 많은 정보 세트가 더 많은 신속성을 요구하게 되고 플레이어의 공정 및 업로드에 필요한 시간이 허용되지 않는다. 분석 프로그램은 이제 작은 설치 공간에도 제공되며 제품에 내장된다. 목적 분석을 통해 중요한 동작을 실시간으로 전달할 수 있다. 많은 공급 업체가 소형 분석 엔진 모델을 사용해 사용자에게 진단 및 복구 정보를 즉시 제공한다. OEM에게도 전달돼 잠재적인 중단 시간을 최소화하거나 제거하도록 돕는다.

설치된 시스템의 분석 데이터를 사용하면 OEM이 고장 분석, 공급 업체 성능 및 고객 활용에 대해 통합된 피드백을 제공한다. 또한 장비의 실제 활용도를 보여줌으로써 개선과 진화 또는 원격 업그레이드가 향후 수익 향상으로 이어질 수 있도록 한다.

3. 클라우드 서비스를 통한 원격 모니터링

더 많은 최종 사용자가 데이터 확산을 처리하는 데 필요한 값비싼 IT 지원과 자본 비용을 억제하기 위해 클라우드 기반 서비스를 채택하고 있다. 결과적으로 보안 실행이 자리 잡고 OEM이 적절한 접근성을 통해 머신 데이터와 관련 생산 정보에 액세스할 수 있다. OEM은 고객에게 임박한 기계와 작동자 문제, 안전 문제, 생산 이상 징후를 조언하는 표준 모니터링 기능을 개발했다. 일반적으로 제어 공급 업체는 운영자에게 오류 및 경보 상태를 알리기 위해 사전 구성된 진단 화면을 HMI에 제공하며, 동시에 OEM에게 부품 또는 서비스의 필요성을 알린다.

OEM은 원격 모니터링 서비스를 사용해 비즈니스 모델을 조정함으로써 더 많은 이익을 얻을 수 있다. 예를 들어 기계 장치의 작동, 속성, 사용 특성을 파악하면 기계 디자인의 진보, 사용자를 위한 업그레이드, 유지 보수, 모니터링, 수리 요청과 같은 오프사이트 원격 서비스에 대한 유용한 통찰력을 얻을 수 있다. 마찬가지로 차량 모니터링은 고장 수리, 예비품 요구사항, 그리고 재고 분석을 통해 필요한 예비 부품만 현지에서 재고 조사해 운반비용과 배달 시간을 줄일 수 있도록 한다.

머신 학습 진단은 진동과 마찰을 보상한다. 이 정보는 GOT 운영자 터미널과 원격으로 표시된다. Mitsubishi Pak/iQ 제품에는 단일 소프트웨어 패키지, 모듈식 코드 템플릿과 메카트로닉스 평가 도구에서 통합된 로보틱스, 서보와 PLC 프로그래밍이 포함된다.

4. 머신 학습

스마트 머신은 벤더(vendor) 기술의 장점을 활용한다. 개별 센서를 통한 학습과 구성 요소를 중단 시간의 완화 그리고 예측 및 사전 진단을 제공해 주는 알고리즘과 합친다. 이 기계는 향상된 OEE와 최적화된 가용성을 통해 최종 사용자에게 개선된 가치를 제공한다. 또한 기계 성능 저하, 제품 전환, 작동 조건 때문에 기계 상태가 시간이 지남에 따라 변하면, 알고리즘은 성능 및 가용성을 유지하면서 자동으로 조정과 수정을 실행한다. 다른 한편으로는 진단 정보와 경보를 직원에게 제공한다.

이상 현상을 모니터링하고 수정하는 개별 구성 요소의 기능은 운영자의 개입을 줄이고 생산 손실과 가동 중단 시간을 줄이는 데 중요하다.

5. 로봇의 부상

예측에 따르면 산업용 로봇의 수는 앞으로 10년 동안 기하급수적으로 증가할 것이다. 이유는 쉽게 알 수 있다. 위에서 언급했듯이 인적 자원 제약, 기술적 정교함, 빠른 기계 속도는 로봇 요소의 도움을 나타낸다. 어떤 경우에는 로봇이 작업자들과 협력하고 협업하며, 다른 곳에서는 위험한 환경에서 고도로 반복적이고 정확한 작업을 수행한다. 스마트 센서 기술이 발전함에 따라 로보틱스는 더욱 안전하고 다양해지고 있다.

많은 기계 제작자는 로봇을 차세대 디자인의 중요한 부분으로 간주한다. 또, 최적화된 생산과 안전을 보장하기 위해, 자동화 통합과 정보 관리 및 작업자의 작업 흐름과 긴밀히 협력할 전문 공급 업체를 찾는다. 이때 자동화 시스템과 로봇 시스템이 엔지니어링 효율성과 장기 유지 관리 문제를 극대화하기 위해 프로그래밍 및 설정 시 긴밀히 결합돼야 한다는 것이 중요하다.

모든 것을 함께 통합하다.

스마트 머신은 실행 시간과 유지관리에 대한 사람의 개입을 줄이고 전반적인 가용성과 생산 효율성을 향상한다. 비즈니스 시스템과 쉽게 통합돼 수요가 알맞은 때에 충족되도록 하며 공급망 관리목표 혹은 시스템과 긴밀하게 통합된다. 수익성 압박 증가와 작업자 전문성 문제 및 즉각적인 수요 요구의 영향에 직면한 사용자는, 요구가 충족되고 품질이 보장되며 손실이 최소화되도록 업 스트림(up stream)해 통신하면서 자율적으로 작동하는 통합된 스마트 기계를 기대한다. OEM이 스마트 시스템 기술을 혁신하는 자동화 공급 업체와 협력하면 장기간 고객 서비스를 개선하고 경쟁력을 확보할 수 있다.

자료 제공 : Mitsubishi Electric(www.mitsubishielectric.com)