데이터 기반 의사 결정의 이점

예상이나 예상 결과가 아닌 데이터를 기반으로 의사 결정을 내리면 장비와 관련하여 훨씬 더 정확하고 효율적인 결과를 얻을 수 있습니다. 센서 데이터를 수집하여 부품 유무라는 좁은 범위를 훨씬 뛰어넘는 유용한 정보로 전환할 수 있습니다. 이 정보는 사용자가 자재 주문 시기, 직원, 생산 및 유지보수 일정, 생산 라인 업그레이드 필요 여부 및 시기 결정 등 중요한 결정을 객관적으로 내리는 데 도움이 될 수 있습니다.

예를 들어, 데이터 인텔리전스 기능이 제한된 금속 스탬핑 작업을 생각해 보세요. 기존 장비에 구성 요소를 추가하여 이전에는 액세스할 수 없었던 정보를 수집하고 해석하여 OEE의 필수 요소인 기계 가용성, 성능 및 품질을 파악할 수 있습니다. 품질과 성능은 광전 센서 프레스에서 나오는 양호한 부품을 세고 그 수를 생산된 총 부품 수와 비교하여 모니터링할 수 있습니다. 모터 전원 케이블에 설치된 전류 모니터링 센서( )를 통해 기계 가용성을 쉽게 모니터링할 수 있습니다.

전류 모니터링 데이터는 장비의 에너지 사용량을 추적할 수 있는 기능도 제공합니다. 전류 측정값과 공급 전압을 결합하고 이 결과를 시간에 따라 모니터링함으로써 플랜트 관리자는 장비 운영 비용을 보다 정확하게 파악할 수 있습니다. 이 데이터는 어떤 장비가 가장 비용 효율적으로 운영되는지 보여줄 뿐만 아니라 기존 장비의 유지 및 운영 비용과 에너지를 덜 사용하는 새 장비의 비용을 비교하여 향후 장비 결정을 내리는 데 도움이 될 수 있습니다.

전통적으로 대형 제조업체에서는 진동 전문가가 월별 또는 분기별로 모터와 베어링을 분석하여 수치를 추적하고 고장이 발생하기 전에 문제를 선제적으로 해결하려고 노력합니다. 다른 회사들은 예상 서비스 수요에 따라 예정된 주기로 유지보수를 수행하거나 장비가 고장 나면 단순히 교체합니다. 다른 기업들은 기계 학습이 진동 센서 의 데이터를 분석하여 유지보수가 필요한 시기를 결정하고, 운영자에게 경고를 보내 장비가 고장 나기 전에 문제를 선제적으로 해결할 수 있도록 하는 예측 유지보수를 위해 데이터를 활용하고 있습니다.

또 다른 예는 데이터를 사용하여 압축 공기 시스템의 효율성과 가동 시간을 개선하는 것입니다. 압축기 모터에 진동, 온도 및 전류 센서( )와 압력 및 이슬점 센서를 다운스트림에 추가하면 시간 경과에 따른 데이터를 분석하여 추세를 추적할 수 있습니다. 센서가 모터 온도가 비정상적으로 상승하기 시작하는 것을 감지하면 기술자가 즉시 컴프레서로 파견되어 점검할 수 있습니다. 또는 모터가 더 자주 작동하기 시작하고 시스템 압력이 너무 많이 변하면 공기 누출의 징후일 수 있습니다. 기술자는 문제를 즉시 추적하여 과도한 에너지 소비와 비용을 피할 수 있습니다.

데이터를 수집, 분석, 활용하여 생산 효율성을 높이고 한정된 자원을 최대한 활용하는 능력은 자동화를 다음 단계로 끌어올릴 뿐만 아니라 그 이상의 수준으로 발전시킬 수 있습니다.