기존 생산 설비에 IoT 기기 연결

최근, 데이터는 제조업체가 가질 수 있는 가장 귀중한 리소스 중 하나가 되어가고 있다. 공장 업무 흐름과 생산설비에 대한 향상된 디지털 데이터를 통해 새로운 통찰력을 얻고, 기존 프로세스를 최적화하며, 고도화된 예측 기술의 개발로 제조 혁신은 더욱 박차를 가하게 될 것이다.
결과적으로, 많은 제조업체들이 기계 설비 퍼포먼스에 대한 더 많은 데이터를 수집하기 위해 사물인터넷으로 눈을 돌리게 될 것이다. 그러나, 새로운 네트워크와 데이터 수집 지원 기기에 들어가는 투자 비용을 중소기업이 감당하기에 현실적으로 부담이 되고 있는 것 또한 사실이다.
기존 설비를 개조하여 사물 인터넷을 연결할 수 있는 방법을 찾아보자. 센서와 디지털 제어 기기를 사용하여 오래된 기계 설비를 공장 관리 시스템에 통합하는 방법으로 귀중한 현장 데이터를 수집할 수 있다.

출처 : roboticstomorrow

디지털 혁신 기존 설비 유물로 남겨둘 위험도

지난 몇 년 동안 제 4차 산업혁명이라는 산업의 급격한 변화는 제조 업체에게 광범위하고 새로운 가능성을 제시해 왔다. 그러나 이와 같은 변화가 어떤 제조 업체에게는 경쟁에서 뒤처져질 위험적 요소이기도 하다. IoT 모니터링, 자동화 와 로봇 기술로 21세기의 가장 중요하며 제조업의 도전 과제라 할 수 있는 기술 격차와 심한 수요 변동 문제를 해결하는데 통찰력과 혜안을 찾을 수 있다.
현재 다양한 IoT 센서와 리모컨을 갖춘 새로운 첨단 생산 설비들이 출시되고 있지만, 높은 비용 그리고 기존 시스템과의 상호 운용성에 대한 우려로 사물 인터넷 기능을 내재한 기계설비의 매출액은 아직 높지 않다.
미국에서 산업 설비의 평균 수명은 지난 수십 년 동안 꾸준히 증가되어 왔다. 2017년 산업 설비의 평균 수명은 10년으로, 60~70년대의 7, 8년에 비해 사용 수명이 증가하였다. 일부 특이한 기계 설비들 중 종류와 제조메이커에 따라 차이는 있으나 20 - 50년 된 구형도 아직 현역으로 활약을 하고 있다.
IoT 기기와 오래된 장비들을 점차적으로 연결하면 공장이 네트워크화되어 기계의 가동 상황을 전체적으로 실시간 모니터링 하면서 데이터를 활용할 수 있다. 현재 오래된 생산설비로 생산활동을 하는 제조 기업도 새로 스마트 머신에 대한 자본 투자 없이 경쟁할 수 있을 것이다.
IoT 개조 키트의 가용성이 향상되어 제조업체들은 생산공정을 더 쉽게 운영할 수 있게 되었다. IoT 센서에 대한 수요도 증가함에 따라 기존 생산 설비에 맞추어 설계된 새로운 IoT 센서는 물론 공정 효율화에 도움이 되는 IoT기술도 많이 나와있다.

기존 생산 설비 IoT 개조 이점

IoT 장치로 기존 기계설비를 개조하면 IoT 네트워크에 의해 얻을 수 있는 실시간 데이터의 활용성이 향상될 것이다. 기존 설비들의 모니터링도 극대화할 수 있다. 예를 들어 기존 설비의 수동게이지에 IoT 센서를 연결 보완하면 MES 같은 플랫폼으로 직접 데이터를 전송할 수 있다. 기계 상태 및 가동상황에 대한 정보도 공장의 MES로 연결되어 생산시설 전체의 프로세스와 업무의 흐름을 실시간으로 확인할 수 있다.
또한, IoT 센서는 온도, 진동, 공압 같은 기존 기계가 기본적으로 추적할 수 없는 데이터를 수집할 수 있다. 이 센서에서 나온 정보는 공장의 MES로 직접 전송되어, 실시간으로 기계의 상태를 모니터링 할 수 있으며, 네트워크를 통해 원격으로도 파악할 수 있다.
아날로그 콘트롤러를 스마트한 콘트롤러로 교체하는 것 또한 중요하다. IoT 밸브 포지셔너를 사용하면 입력의 정확도가 향상되어 아날로그 밸브 포지셔너에 비해 데이터의 시각성이 향상될 수 있다. 동일한 데이터를 경시적으로 분석하면 예측 유지보수 업무 계획을 세울 때 큰 도움이 된다. 공장 경영자는 잠재적으로 비용이 많이 드는 기계 고장에 대해 사전에 파악하는 전략과 방법으로 유지보수 비용을 절감할 수 있다.
비용 절감 효과는 매우 크다. 미국 에너지부에 따르면 제조기업들은 예측 유지보수(Predictive Maintenance) 계획을 통해 예방 유지보수(Preventive Maintenance) 보다 8-12%, 사후 대응 유지보수(Reactive Maintenance)보다 30%-40% 절감할 수 있다고 한다. 또한, 초기 시스템 투자 비용을 단 기간에 회수할 수 있고, 고장률은 70%~75% 감소, 생산량은 20%~25% 증가한다고 보고했다.
IoT를 통해 분석된 데이터는 프로세스를 최적화하는데도 매우 유용하다. 공장 관리자는 AI 알고리즘으로 기계설비 전체에서 수집한 데이터를 분석할 수 있다. 이 러한 분석을 통하여 얻은 통찰력으로 공정흐름을 최적화하고, 설비 가동의 비효율성을 제거하며, 기계의 마모와 손상을 줄이는 데 적극 활용하게 된다.

IoT로 설비 및 센서 관리

개조된 IoT 센서를 활용 생산시설 자체를 더 쉽게 관리할 수 있다. 또한, 중장비와 관련된 위험으로부터 근로자들을 보호할 수도 있다. 예를 들어, 실시간으로 일산화탄소를 모니터링하여 환경 조건의 가시성을 높여 안전성을 개선할 수 있다. 시설 내 어느 곳에서든 일산화탄소가 안전 수준 이상으로 상승할 경우 IoT 시스템은 작업자와 관리자에게 즉시 경보를 발령하게 된다.
이러한 도구를 사용하여 에너지 소비량을 줄이고 근무환경 쾌적성도 개선할 수 있다. IoT 온도 및 습도 센서를 통해 관리자는 현장 환경 조건을 최적화할 수 있다. 이 데이터는 공조시스템 작동을 자동으로 조정하거나 환기 장치를 열고 닫는 데 사용된다. 필요 시 IoT 연결 조명을 자동으로 켜거나 끌 수 있어 불필요한 조명을 자동으로 관리하여 에너지비용을 절감할 수 있다.
지능형 게이트 웨이로 기존 데이터 수집 인프라 또한 개선할 수 있다. 이러한 게이트 웨이는 가동 데이터를 센서에서 MES 또는 SCADA 시스템으로 전송하고 클라우드 기반 IT 서비스에도 전송한다. 비즈니스 클라우드에 액세스할 수 있는 사용자는 공장 네트워크에 연결된 것과 동일하게 실시간으로 정보를 볼 수 있다.

기존 설비에 IoT 센서 부착 제조 디지털 혁신 가속

IoT를 활용하는 제조 업체들은 새로운 변화를 기회로 만들 수 있다. 한편, 비용 발생은 IoT 관련 디바이스 범위 내에서 최소화할 수 있으며, 기존 기계 설비와 관련된 추가비용 없이 IoT 기술을 활용할 수 있다.
IoT 기기로 공장 운영에 관한 데이터의 가시성과 기계설비 유지보수 업무 효율을 향상시킬 수 있다. 그리고, 시간과 함께 공장 데이터가 더 축적되어 AI로 빅 데이터 분석하여 공장 운영의 가치가 극대화될 것이다.