스탬핑과 절곡 공정을 거친 금속 부품 생산의 품질 문제를 해결하기 위해서는 분석을 위한 데이터, 데이터를 제공하는 센서가 필요합니다. 상태 모니터링은 분석을 위한 다양한 데이터 포인트를 포착해 결함의 근본 원인을 보다 신속하게 찾아낼 수 있게 해줍니다.
금속 스탬핑 및 절곡 부품을 만들어 자동차 제조사(를 비롯한 산업 분야)에 납품하던 한 제조사는 오랫동안 품질 문제를 겪고 있었습니다. 기계에서 생산되는 부품의 품질이 떨어져 고객사의 요구사항을 충족할 수 없었던 것입니다. 언뜻 보기에는 문제의 원인이 무엇인지 명확하지 않았습니다.
이에 공장장은 기존 센서에서 얻은 데이터를 검토했습니다. 또한 작업 시간, 교대근무 일정 등과 같은 추가 데이터도 고려했습니다. 그럼에도 불구하고 오류의 원인이 무엇인지 판단할 수 없었습니다. 이러한 상황에서는 데이터 분석과 머신러닝이 되겠지만, 기존 데이터베이스에 저장된 정보가 충분하지 않았습니다.
이에 따라 경영진은 생산 시설에 추가 센서를 설치하기로 결정했습니다. 이는 기계 가동 중단과 품질 문제의 원인을 파악하기 위한 것이었을 뿐만 아니라 기존 센서와 새로 설치되는 센서의 모든 데이터를 영구 보존해 장기 분석을 실시하고 생산 효율을 높일 수 있는 조치들을 찾아내기 위한 것이기도 했습니다.
발루프는 센서를 새로 설치하고 모니터링 애플리케이션을 활용할 것을 권장했습니다. 기계마다 발루프의 상태 모니터링 센서가 장비되었고, 벨트 유입부에는 온도 센서가 설치되었습니다. 이는 생산 시설에서 공정에 중요한 역할을 하는 모든 구성요소에 대해 장기적으로 진동과 온도를 측정하기 위한 것이었습니다.
수집된 데이터의 전송을 위한 프로토콜로는 IO-Link를 사용했습니다. IO-Link는 지능형 센서와 액추에이터를 위한 인터페이스로, IO-Link를 이용한 여러 개의 센서가 IO-Link 마스터로 데이터를 전달하고, 대응하는 커넥터를 통해 IT 레벨로 데이터를 전송하는 구조를 갖고 있습니다.
전용 분석 애플리케이션은 센서 데이터와 다른 시스템 데이터(MES, ERP, QA)를 결합해 공정과 관련이 있는 상관관계를 찾아낼 수 있게 해줍니다. 이 애플리케이션은 데이터를 시각화할 뿐만 아니라 빅데이터 저장을 통해 패턴과 패턴의 벗어남을 보다 쉽게 파악할 수 있게 해줍니다. 예를 들어 금형의 온도가 정상 범위 이상으로 올라가고 이것이 공장 전체의 공정에 중요한 영향을 미치는 것으로 파악되는 경우 시스템이 경고 메시지를 표시해 운영자가 그에 따른 개입을 실시할 수 있습니다.
발루프의 상태 모니터링 솔루션은 기존 IT 인프라는 물론 일반적으로 사용되는 클라우드 플랫폼에서도 실행이 가능합니다. 이를 위해서는 IO-Link 시스템에 모바일 통신을 통해 클라우드로 데이터를 전송하는 게이트웨이 역할을 하는 사물인터넷(IoT) 구성요소를 추가해야 합니다.
결과적으로 이 제조사는 통합 데이터 수집 프로세스를 통해 생산 공정의 일탈과 오류를 조기에 탐지할 수 있게 되었습니다. 이로써 품질 문제와 기계 가동 중단 시간을 감소시킬 수 있습니다. 또한 빅데이터는 예방적 유지보수를 위한 기초가 됩니다. 데이터 분석과 머신러닝 알고리즘이 고장을 사전에 감지해 가동 중단 시간을 최소화하고 계획된 유지보수/수리를 가능하게 해줍니다.
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