기계의 고장이나 유지보수를 위해 작동을 멈추게 되면 상당한 비용이 발생한다. 이 때 비용은 부품 교체나 수리를 하는 것일 수도 있지만 여기에 더해 생산이 중단되는 시간의 손실도 포함된다. 예측 유지보수가 가능하다면 기계에 손상이 발생하기 전, 미리 감지하는 데 도움을 준다. 그래서 예측 유지보수는 수익의 손실을 방지하는 것 외에도 기계의 수명을 연장하고 새로운 비즈니스 모델을 열기도 한다.
인쇄 또는 포장 기계에서는 재료가 한 장씩 미로 같은 롤러들을 통해 이동된다. 이 롤러 중 기계적으로 하나라도 불균형이 발생하거나 베어링 마찰이 증가하면, 기계 전체에서 텐션을 방해하는 제어 불가능한 진동이 발생할 수 있다. 이 진동은 제품 품질에 부정적인 영향을 미치며 심지어 기계의 고장으로 이어질 수 있다.
이러한 문제를 방지하는 효과적인 방법은 고장이 발생하기 전에 감지할 수 있는 예측 유지보수 시스템을 사용하는 것이다. 이 시스템을 사용하면 롤러가 고장이 나 기계를 중단시키기 전에 기계의 불균형이나 마모된 베어링을 시의 적절하게 파악하여 필요한 수리를 계획하면 된다. 결국 기계와 장비가 제대로 작동하여야 원활한 생산이 가능하다는 것이다.
다운타임 방지
예측 유지보수 솔루션은 기계에서 수집된 다양한 데이터를 기반으로 한다. 이 데이터는 계속되는 상태 모니터링 프로세스로 수집한 후, 예측 유지보수 시스템이 특정 이벤트의 정확한 발생 확률을 계산할 수 있도록 분석 및 평가한다. B&R 폐루프 제어(closed-loop control) 분야의 소프트웨어 개발 전문가인 Martin Staudecker는 “이 데이터를 활용한 예측 유지보수는 비용을 절약할 뿐만 아니라 생산성을 극대화하는 데 도움이 된다”라고 설명했다.
예측 유지보수는 단순히 롤러 한 대를 모니터링하는 것 이상의 성과를 달성할 수 있다. 그것은 전체적인 기계의 상태를 진단하고 부품이 고장 날 가능성을 예측할 수 있기 때문이다. 예를 들면 모터의 속도, 소음의 정도 및 온도를 모두 기록할 수 있다. 이렇게 하면 비정상적인 진동이나 기계적 불균형을 초기 단계에서 감지할 수 있다. 마모되기 쉬운 특정 부품에 대한 상세한 진동 분석도 가능하다.
지능형 분석 알고리즘
신뢰성 있는 기계의 상태 모니터링을 위한 첫 번째 단계는 가능한 많은 데이터를 수집하고 지능형 분석 알고리즘으로 이를 평가하는 것이다. 데이터는 많으면 많을수록 물론 좋다. 물론 이렇게 하려면 그만큼 방대한 양의 데이터를 저장하고 분석할 수 있는 시스템을 찾아야 한다는 뜻도 포함된다. 예측 유지보수에서는 기계 자체의 상태 데이터 외에도 온도 및 습도와 같은 주변 환경의 파라미터를 사용할 수도 있다. 이 데이터 역시 예측의 신뢰성을 극대화하기 위해 분석에 통합되어야 한다.
B&R의 예측 유지보수는 mapp Technology 툴킷의 정교한 분석 알고리즘과 함께 상태 모니터링을 위한 특수 I/O 모듈을 사용한다. 구성하기 쉬운 상태 모니터링 모듈은 서비스가 필요할 수 있는 영역을 정확히 파악한다. B&R 모듈의 차별성은 내장된 진동 분석 기능이다. 상태 모니터링 모듈에서 수신한 데이터를 손쉽게 수집하고 활용하여 기존 프로세스를 최적화할 수 있다. 이 모듈은 B&R의 X20 컨트롤러 제품 라인의 일부로, 모든 기계 제어 토폴로지와 호환된다.
결과 지향적 데이터 처리
수집된 데이터는 mapp Control 소프트웨어 패키지의 정교한 분석 알고리즘을 사용하여 평가한다. Staudecker는 “성능이 높고 결과 지향적인 데이터 처리는 효과적인 분석의 키포인트”라며, “mapp Control이 바로 그 열쇠”라고 덧붙였다. mapp Control은 대부분의 분석을 컨트롤러에서 직접 수행한다. 그래서 결국 전달해야 할 데이터는 결과에 대한 데이터뿐이므로 전송할 데이터의 양이 크게 줄어든다.
고장 예측을 위한 오토튜닝
고장을 조기에 감지하는 또 다른 방법은 튜닝 기능을 이용하는 것이다. Staudecker는 “mapp Control에는 시스템의 동작 구성을 파악한 다음 그에 따라 적절한 컨트롤러를 만드는 모델 기반의 튜닝 방법이 포함되어 있”라고 설명했다. 일정한 간격으로 튜닝을 수행하면 제어 파라미터가 최신 상태로 유지될 뿐만 아니라 시스템 동작의 모든 변동사항을 알 수 있다. 정적 특성, 시스템 다이내믹스 또는 공진 주파수의 편차를 바탕으로 기계 공정, 누출 또는 마모 컴포넌트 등의 개발에 대한 결론을 도출할 수 있다.
마모 감지
기계 작동자는 예측 유지보수를 통해 생산을 중단하지 않고도 언제든 마모된 부품을 교체할 수 있다. 기계의 마모는 시간이 지남에 따라 유압 밸브와 같은 부품에 점차적으로 타격을 입히는데, 이는 유압 축 제어에 부정적인 영향을 미치게 된다.
B&R의 mapp Hydraulics 패키지는 이러한 유형의 마모를 조기에 감지하기 위한 소프트웨어 컴포넌트를 제공한다. Staudecker는 “이 컴포넌트는 밸브의 개방과 오일 유량의 관계를 설명하는 밸브의 특성 곡선을 자동으로 측정한다”며, “마모가 발생하면 이를 알려 줄 뿐만 아니라, 제어 성능을 최적화시킨다”라고 말했다.
히팅 전류 모니터링
특히 플라스틱 산업 같은 복잡한 기계의 경우, 완제품의 품질은 공정의 각 단계의 완벽한 실행에 달려있다. 일반적으로 플라스틱 생산에 관련된 한 가지 하위 프로세스는 압출이다. 압출기의 히팅 요소의 에러는 전체 생산 라인에 영향을 미쳐 대량의 쓰레기와 막대한 비용을 발생시킬 수 있다.
Staudecker는 “B&R의 소프트웨어 컴포넌트를 사용하면 예측 유지보수가 가능해지면서 기계가 최적의 컨디션을 유지하고 전체 시스템의 장기적인 생산성을 극대화할 수 있”라고 말했다. B&R의 mapp Temperature 패키지는 매 순간 기계에서 도출되는 히팅 전류값을 기준 값과 비교하는 히팅 전류 모니터링을 지원한다. 이를 통해 히팅 컴포넌트 또는 릴레이의 첫 번째 손상 징후를 나타내는 히팅 회로의 변화를 쉽게 알 수 있다.
새로운 비즈니스 모델
예측 유지보수는 특히 서비스 분야에서 기계 제조업자들을 위한 잠재적인 새로운 비즈니스 모델도 구현한다. 예를 들면, 장기간 수집된 기계 데이터를 사용하면서 기계에 필요한 유지보수 주기를 사전에 예측할 수 있는 것이다. 이를 활용하면 기계 제조업체는 현장에 있는 고객의 기계를 항상 최적의 상태로 유지하는 맞춤형 서비스를 제공할 수 있다.
저자: Carola Schwankner, Corporate Communications Editor, B&R
