유지보수는 매우 까다로운 영역이다. 장애가 두려워 잦은 유지보수가 수행되면 비용의 낭비가 초래되지만, 비용 낭비를 꺼려 유지보수의 텀을 길게 가져갈 경우에는 기계 장치의 고장이 발생하여 비즈니스 중단까지 불러올 수 있기 때문이다. 데이터를 바탕으로 산업용 기어 장치에서 최적의 유지보수 시점을 판단하는 방법을 알아보자.
산업용 기어 장치는 큰 토크를 처리해야 하는 중량급의 드라이브 기술이다. 토크가 크기 때문에 적시에 감지되지 않은 작은 결함이 커다란 장애로 연결될 수 있어 주의가 필요하다. 물론 문제가 모두 막대한 비용이나 위험으로 연결되는 것은 아니다.
하지만 주요 플랜트 부품의 경우에는 대체품이 공급되고 설치될 때까지 모든 활동이 정지될 수 있는 커다란 위험이 될 수 있다. 따라서 상태 모니터링과 정밀한 예측 유지보수는 플랜트 가용성을 극대화하고, 비용 효율성을 높이는 직관적인 해법이라고 말할 수 있다.
상태 모니터링과 예측 유지보수의 차별점은 적합한 유지보수 계획을 수립할 수 있도록 한다는 점이다. 상태 모니터링이 마모 정도만을 감지한다면, 예측 유지보수는 이를 바탕으로 정확한 분석을 수행함으로써 유지보수가 필요한 시기와 방법을 알려준다.
이는 과도한 유지보수를 방지하여 비용 절감에 일조할 뿐 아니라 드라이브의 서비스 수명 연장을 가능케 한다. 무엇보다 의도치 않은 가동중단을 방지함으로써 더 높은 플랜트 가용성을 제공한다.
중량급의 드라이브 기술은 매우 복잡한 플랜트에 주로 사용되기 때문에 가동중단은 특히 심각한 결과를 초래할 수 있다. 따라서 예측 유지보수는 특히 산업용 기어 장치에 이상적인 필수 요소라고 할 수 있다.
데이터 판독을 넘어 데이터 분석으로
예측 유지보수를 위한 첫 번째 조건은 통합 PLC를 갖춘 지능형 주파수 인버터이다. 이를 통하여 자율적으로 결정을 내리고, 가상 및 물리적 센서에서 전달된 모터와 기어 장치의 상태 데이터를 평가할 수 있게 된다.
진동 주파수의 명확한 확인
산업용 기어 장치의 경우, 물리적 온도 및 진동 센서는 모두 경제적이며, 유용하다. 특히 진동 센서는 다양한 장점을 제공하는데, 일부 업체의 경우에는 상세 데이터베이스로 산업용 기어 장치에 설치된 모든 베어링에 대한 정보를 포함하고, 각 베어링 유형의 모든 컴포넌트에 대한 고유의 진동 주파수를 제공함으로써 특정 컴포넌트에 따른 개별 주파수를 명확하게 식별할 수 있게 하고 있다.
주파수 스펙트럼은 시간 신호 또는 FFTFast Fourier-Transform에 기초하여 분석이 가능하다. 이는 이상적인 유지보수 시기나 필요한 유지보수 시기를 계산할 수 있을 뿐만 아니라 결함 지점과 교체가 필요한 부품을 확인할 수 있도록 해준다.
클라우드와의 연결
나아가 자율적인 드라이브는 상태 데이터를 보안 클라우드로 전송도리 수 있다. 전송된 데이터는 강력한 클라우드에서 필터 및 분석 툴을 통해 분석이 이뤄지기 때문에 전세계 어디에서든 드라이브 장치를 모니터링할 수 있다.
또 이 데이터는 브라우저 기반 웹 인터페이스를 통해 명확하게 확인할 수 있으며, 3D 일러스트를 통해 플랜트를 한 눈에 볼 수 있다.
가상 센서로 더욱 정교하게
한편 상태 모니터링을 위한 비용 효율적이고, 안정적인 가상 센서 기능도 현재 일부 업체에 의해 개발되고 있다. 가상 센서는 고가의 하드웨어 센서 없이도 최상의 오일 교환주기를 판단할 수 있게 하여 유지보수 비용절감에 기여한다.
가상 센서는 순수 소프트웨어 솔루션으로 드라이브 기술을 통한 정확한 계산에 기초한다. 온보드 PLC가 전류, 전압, 속도와 관련된 광범위한 운영 데이터를 평가하고, 인버터에 사용할 수 있는 이러한 데이터를 통해 현재의 오일 온도를 간접적으로 추론함으로써 하드웨어 센서를 사용하지 않고도 계산으로 정확한 유지보수 일정을 계획할 수 있게 하는 것이다. 이때 윤활유의 제품별 특성도 포함할 수 있기 때문에 윤활유 활용의 최적화가 가능하다.
계산된 오일 온도 곡선이 실제 측정된 온도 곡선과 거의 일치한다는 사실을 몇몇 업체들은 테스트를 통해 검증한 상태로, 다양한 부하 조건에서 온도 곡선의 검증을 계속하고 있다.
