예지보전을 실현하기 위해 필요한 것(1/3)

(일본 MONOist(monoist.atmarkit.co.jp)기사를 3주에 거쳐 번역 편집해 보내드릴 예정입니다.)

제조 기업이 IoT(사물 인터넷)와 AI(인공지능)관련기술 진화를 활용하여 자사제품을 강화하려는 경우, 먼저 머리에 떠오르는 것이 「가동감시」일 것이다. 제품이 IoT화 되면 항상 제품으로부터 데이터를 취득하기 때문에 취득한 정보를 토대로 기기의 작동여부를 알 수 있다. 나아가, 기기가 가지고 있는 제어정보를 수집하면 어떠한 상태조건에서 가동되고 있는지 알 수 있다. 이미, 제품을 IoT화하여 가동상황을 가시화한 사례가 고마츠제작소의 「KOMTRAX」를 비롯 건설기계분야에서 나타나고 있다.
또한, 항공기 엔진분야에서도 사용한 시간만큼 서비스비용으로 받는 POWER BY THE HOUR 계약이 정착되어가고 있다. 항공기 엔진 그 제품이 아니라 엔진추진력을 사용한 시간을 댓가로 공급하는 체계가 확대되어 가고 있다. 농업기계분야에서도 건설기계와 마찬가지로 대형설비나 대형기계의 가동감시 제품과 서비스가 순조롭게 확대되어 가고 있다.

                                   출처: MONOist. 항공기 엔진 분야에서 가동감시 서비스화가 정착화되어 가고 있다.

가동감시에서 예지보전으로! 그렇게 간단하지 않다.
“제품 정보를 센싱하여 통신기능으로 그 정보를 수집하여” 가동감시에 필요한 요소를 토대로, 그 다음엔 정보를 분석하여 “현재의 상황”이나 “과거의 상황”을 파악할 뿐 아니라, “미래를 예측”할 수 있다는 발상이 태동 하였다. 빅 데이터 분석이나 심층학습(딥 러닝)과 같은 AI 관련기술을 활용하면 예를 들어 “30 분 후에 고장 난다.” 라는 고장을 예측할 수 있다.
고장예측은 특히 B2B의 대형기계 분야에서 기대되고 있으며 다운 타임(기계가동정지시간) 저감이 그 목적이다. 대형기계분야에서는 생산성을 평가할 때 종합설비 효율(OEE)이나 설비기기종합유효생산력(TEEP)과 같은 지표를 가지고 판단하는데, 이들 지표와 관련된 중요한 지표 중 하나가 설비 가동율이다. 설비고장은 가동율에 타격을 주고 생산성에 크나 큰 영향을 준다. 특히, 돌발성 고장은 부품이나 대응책을 준비하는데 시간이 걸려 설비의 다운 타임이 장기화될 가능성이 있다.
기계나 소모품의 시간적 경년변화는 피할 수 없기 때문에 설비사용자는 가능한 한 「사후보전」이 아니라 「계획보전」을 실현하고 싶은 것이 본 마음이다. 이 「계획보전」을 실현하려면 고장을 예지하는 것이 필요하다. 따라서 예지보전 솔루션이 요구되고 있는 것이다.
그러나, 예지보전을 실현하기가 그렇게 간단하지 않다. 왜냐하면, 어떠한 센싱 데이터가 정확하게 고장을 예측할지 그 파악이 아주 어렵기 때문이다.

                                         출처: MONOist. 오므론 쿠사츠 공장, 금형가공 조건설정 자동제어 추진

무엇을 센싱해야 할까.
먼저, 설비나 대형기계의 어디서 무엇을 센싱하여 어떻게 데이터를 취득하면, 고장의 징조를 파악할 수 있을지 알 수 없다는 점이다. 현재 가장 많이 선호하는 패턴으로 전류치나 진동변화 폭을 파악해 보려고 노력하고 있지만, 전류 값의 변화로 정확한 고장의 변화를 예측하기 어려운 경우도 많다.
전류만으로 고장을 파악할 수 없었던 사례가 있다. 일본 오므론 쿠사츠 공장에서 도전했던 “AI(인공지능)로 머시닝센터 자동가공제어하기”가 바로 그 프로젝트다. 오므론 쿠사츠 공장에서는 머시닝센터로 금형을 가공하고 있지만 가공조건 설정에는 숙련자의 판단이 필요했다. 그래서, 가공조건설정의 자동화를 추진했다. 가공용 치구에 진동센서를 부착, 진동데이터를 오므론 PLC인 <NJ 콘트롤러>로 올려, 그 진동 데이터의 특징량을 분석하여 가공조건이 너무 가혹하거나 공구마모의 사전 징조를 알아내 가공조건을 최적화하는 시스템이다.
처음에 오므론 쿠사츠공장은 전류치로 정보를 취득하려고 했지만 미세한 변화를 명확히 가시화하는 데이터를 취득하지 못해 진동데이터를 활용하기로 했다. 추진과정에서 진동데이터를 어디에서 잡으면 좋을지 시행착오를 걸쳐 성과를 내는데 까지 2년이란 시간이 필요했다. 이처럼 중요한 지표뿐 아니라 입도나 시간을 토대로 다각도로 시도해 보아야 한다. 그리고 고장과 이들 조건과의 상관성 있는 지표를 여러 개 조합하여야, 유효하고 가치 있는 고장예지가 가능하다.

(다음 주 계속됩니다)

출처: MONOist
번역: K-SmartFactory