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예측 유지보수 어플리케이션에 산업용 IoT 활용하기

NI Employee

 총 30개 시설 내(內) 머신 상태 모니터링을 위한 Duke Energy의 엔드 투 엔드 솔루션 구현 방법

 

듀크 에너지(Duke Energy)는 52,700MW의 발전(發電) 능력을 갖추고 있는 미국 최대의 발전 기업입니다. 이러한 듀크 에너지도 동종 업계의 기업들이 안고 있는 고충을 똑같이 겪고 있었습니다. 바로 발전소 내 머신 상태를 일일이 모니터링해야 하는 문제였죠. 미국 6개 주(州)에 약 740만 명에 이르는 고객을 두고 있는 듀크 사 입장에서는 모니터링할 장비의 개수만 어마 어마하겠죠!

 

문제점: 과다한 데이터, 부족한 시간

 

상태 모니터링은 비용 관리 측면에서나 장비 고장에 의한 정전을 방지하는 차원에서도 반드시 필요합니다. 기존에 루트 기반 측정으로 알려진 수동 데이터 수집 방식은 상당 부분 노동력에 의존적인 업무입니다. 듀크 에너지의 경우, 예측 유지보수 담당자들이 각 데이터 수집 포인트를 일일이 방문하여 수백 개의 데이터 샘플을 수동으로 수집한 뒤, 이를 컴퓨터가 있는 사무실로 되돌아가 분석해야 했습니다.

 

듀크 에너지에서 매월 거의 6만 건에 달하는 데이터를 수집하므로, 분석 담당자들은 업무 시간의 80%를 데이터 수집에 사용하고, 정작 데이터 분석에는 20% 정도 밖에 할애하지 못하는 경우가 대부분이었습니다. 이는 결국 데이터 진단결과가 일관되지 않거나 위험 평가가 제한적인 문제로 이어졌습니다. 물론 엄청 걸어 다녀야 했고요!

 

우선 문제점 파악해주고 이를 담당자에게 통지해주는 기술이 필요했습니다. 이를 통해, 직원들이 부가가치가 높은 업무에 더 많은 시간을 할애하고, 장소와 상관없이 어디서든 업무에 임할 수 있도록 만드는 것이 주요 과제였습니다.

 

해결책: 플랫폼 기반 접근

 

듀크 에너지는 NI를 비롯해 미국 전력연구소(EPRI), 지금은 슈나이더 일렉트릭에 인수된 InStep, 그리고 OSIsoft와 협업을 진행하였습니다. 주요 협업 분야는 차량/발전소 전체에 적용할 사용자 정의 모니터링 및 진단 인프라 구축이었습니다.

 

2012년 듀크 에너지 NI CompactRIO 플랫폼을 채택한 본 프로젝트를 지원할 용도로 신규 아키텍처를 구축하기 시작했습니다. 유지보수용 센서에서 수집된 데이터는 NI CompactRIO 모니터링 시스템으로 전송되고, 여기서 플랜트 서버로 전송될 수 있도록 신호 수집 및 처리가 진행됩니다. CompactRIO 시스템은 다량의 아날로그 센서 데이터를 계속 스크리닝하면서, 데이터 분석 담당자에게 웨이브폼 캡처 형태로 전달할 트리거 조건을 찾습니다.

 

듀크 에너지는 상태 모니터링에 NI InsightCM 소프트웨어도 사용했습니다. 덕분에 보다 사용자 친화적인 데이터를 생성하여 기술팀 외 타부서도 쉽게 데이터를 사용할 수 있게 되었습니다.

 

https://www.youtube.com/watch?v=jsBzSF_26b4

 

FPGA와 온보드 리얼타임 프로세서를 센서에 연결하면, 원시 아날로그 웨이브폼은 노드 자체에서 시스템의 "건강"를 표시하는 상태로 변환됩니다.

 

HIS Markit의 '듀크 에너지 사례 연구'에 따르면, 이렇게 하면 "데이터 과부하 시 찾아내기 힘든 문제점 파악하느라 전문가들이 고생하는 일은 방지"할 수 있게 됩니다.

 

결과: 증가한 가동 시간, 절감된 비용

 

2017년 3월 기준, 전체 30개 시설에 약 2,000대의 CompactRIO 시스템이 구축되어, 듀크 에너지의 맞춤형 스마트 모니터링 및 진단 아키텍처(Smart M&D)로 관리되고 있습니다.

 

이러한 시스템이 구축된 발전소에는 자동화된 데이터 수집 방식에 적용되었고, 덕분에 분석 담당자들은 업무 시간의 80%를 데이터 수집이 아닌 데이터 분석에 할애할 수 있게 되었습니다. 프로젝트가 진행된 지난 4년간, 듀크 에너지는 장비 고장으로 인한 비용 소모를 예방함으로써 130%의 비용 절감 효과를 보았습니다.

 

듀크 에너지는 향후 무선 센서 비중을 늘려서 비용을 더욱 절감하고, 발생 가능한 문제를 미리 진단해 주는 툴도 활용할 수 있을 것으로 기대하고 있습니다. 궁극적인 목표요? 문제점 파악에서 한 걸음 더 나아가 해결 방안도 제시해주는 예측유지보수 솔루션 적용이 궁극적인 목표가 되지 않을까 생각합니다.

 

관련 기술 자료

IHS Markit 사례 연구 >>

  

상기 블로그에 게재된 정보는 IHS Markit의 보도자료에 근거합니다.