생산성 향상의 열쇠는 관리 시스템 개발입니다.
모바일 컴퓨팅, 상황별 데이터 및 모듈식 아키텍처는 제어 시스템의 모양과 느낌을 변화시키고 전반적인 공장 생산성을 향상시켜 숙련된 작업자의 정리 해고 위험을 줄이는 데 도움을 줄 것입니다.
조직은 관리 시스템이 수년 동안 예상대로 작동할 것이라는 기대를 가지고 관리 시스템에 투자합니다. 관리 시스템의 변화 속도는 가속화되고 있으며 향후 10년은 엄청난 변화를 가져올 것입니다.
이러한 변화를 이해하는 것은 제어 시스템에서 최고의 성능과 투자 수익을 추구하는 조직에 중요합니다.
수십 년 동안 제어 시스템은 유선 입력 및 출력, 연결된 컨트롤러, 전용 네트워크 및 서버 구성을 포함한 구조화된 아키텍처와 같은 물리적 하드웨어로 제한되었습니다.
컴퓨팅 및 센서 비용 감소, 네트워크 및 무선 인프라 개발, 분산 아키텍처(클라우드 포함)는 이제 제어 시스템의 새로운 가능성을 열어주고 있습니다.
또한 APL(Advanced Physical Layer) 및 MTP(Modular Type Package) 인터페이스와 같은 새로운 포함 및 제조 표준은 향후 10년 동안 엔터프라이즈 관리 시스템의 설계 및 사용에 상당한 변화를 가져올 것입니다.)
시대와 기술이 변화하더라도 성공을 위한 방정식은 동일합니다. 안정적이고 사용하기 쉬운 제어 시스템을 선택하는 동시에 생산성 향상을 위한 신기술에 대한 액세스를 제공합니다.
관리 시스템의 유연성은 숙련된 직원의 퇴직과 관련된 위험을 줄입니다.
지난 10년 동안 업계는 전문가의 은퇴를 목격하고 경험 손실의 영향을 완화하기 위한 조치를 취했습니다. 이러한 변화로 인해 여러 산업 분야에서 작업장의 근로자 수가 감소했습니다.
동시에 다양한 새로운 스캐닝 기술과 고대역폭 데이터 전송 기능을 통해 기업은 그 어느 때보다 더 많은 데이터를 수집하고 있으며 조직은 비즈니스 성과를 개선하고 차별화를 개선하는 데 도움이 되도록 해당 데이터에서 더 많은 가치를 얻고자 합니다.
여기에는 보다 유연한 제품 제공 옵션, 최적화된 품질 및 일관된 생산량, 개선된 운영 안전 및 환경 규정 준수가 포함됩니다.
이에 대응하여 많은 조직은 관리 아키텍처를 보다 지리적으로 분산된 인프라로 확장하여 소규모의 중앙 집중식 전문가 팀이 전체 장비에 대한 지원을 제공할 수 있도록 할 것입니다.
제어 시스템의 중요한 데이터는 기업 전체에서 볼 수 있으므로 소규모 팀이 지리적으로 분산된 여러 위치에 대한 지원을 제공할 수 있습니다. 모든 이미지 제공: 에머슨
이러한 내부 전문가는 이 인프라의 관련 측면에 대한 보안 액세스가 허용된 OEM 전문가에 의해 보완될 수 있습니다.
이 분산 아키텍처의 한 요소는 프라이빗, 퍼블릭 또는 하이브리드 클라우드입니다.필수적이지 않은 아키텍처 컨트롤을 클라우드로 점진적으로 마이그레이션하면 조직이 보다 효율적으로 작업하고 더 나은 결정을 내릴 수 있습니다.
클라우드 사용자는 자신의 비즈니스에서든 많은 서비스 제공업체에서든 전 세계의 전문 지식을 활용하여 데이터에서 더 많은 가치를 얻습니다.
또한 데이터를 클라우드에 중앙 집중화하면 수명 주기 비용이 낮아지고 유지 관리 요구 사항이 낮아지며 격리된 데이터 섬이 제거된다는 이점이 있습니다.
중앙 집중식 제어로 전환하려면 운영 수준에서 실제 기본 제어가 이전되지 않더라도 관리 시스템 전략의 변경이 필요합니다.
전문가가 의존하는 도구(시스템 구성, 장치 모니터링, 알람 관리, 실시간 데이터 및 이벤트 기록, 디지털 트윈, 수리 관리 시스템 등)는 관리 시스템의 요소입니다.
이러한 도구 중 다수는 일상적인 관리에 영향을 미치지 않지만 관리 시스템에 연결되어 있으며 기업의 물리적 위치에 연결되어 있습니다. 앞으로는 클라우드에서 이러한 구성 요소를 호스팅하는 것이 더 합리적일 것입니다.
중앙 집중식 데이터 및 클라우드 아키텍처는 또한 새로운 기술의 신속한 배포를 촉진할 것입니다.
데이터 중앙화를 통해 조직은 관리 시스템 데이터에 대한 단방향 보안 모바일 액세스를 쉽게 구현하여 기업 직원이 어디에서나 데이터를 추적할 수 있습니다.
손쉬운 통합으로 효율성 향상
성공의 열쇠는 최소한의 통합과 기술 비용으로 새로운 기술을 도입할 수 있는 플랫폼을 찾는 것입니다. 가장 진보된 컨트롤러 독립 실행형 컨트롤러로 작동할 수 있고 더 큰 관리 시스템에 통합할 수 있으므로 조직이 프로세스 및 제품과 관련된 아키텍처 및 관리 기능을 개발할 수 있습니다.
업계를 선도하는 기업들도 새로운 플러그 앤 플레이 기술로 모듈식 제조의 필요성을 줄이고 있습니다.
NAMUR(Association of Automation Technologies in Manufacturing Processes)에서 개발한 MTP 기술은 기존 기술을 사용하여 다양한 시스템의 정식 통합을 위한 인터페이스를 생성하고 모듈식 시스템의 설계를 단순화합니다.
MTP는 생산 모듈과 제어 시스템 간의 상호 작용을 표준화하여 기업이 구성 요소를 결합할 수 있도록 합니다.
제어 시스템은 다양하지만 더욱 통합된 모듈식 시스템의 관리 및 최적화에서 중요한 역할을 계속 수행할 것입니다.이러한 통합 표준을 사용하는 것은 가능한 최상의 결과를 달성하는 핵심 요소입니다.
고급 제어 및 디지털 트윈으로 작업 효율성 향상
이제 제어 시스템에는 더 많은 분석 도구와 의사 결정 지원이 포함되어 운영자가 더 넓은 범위에서 더 많은 정보에 입각한 결정을 내릴 수 있습니다.
의사 결정을 내리고 올바른 선택이 되기를 바라는 대신 운영자는 시뮬레이션을 사용하여 자율 환경에서 주요 결정을 검증합니다.
예를 들어 공장의 작업자는 프로세스 변수의 추세가 좋지 않음을 알 수 있습니다. 작업자는 디지털 트윈을 사용하여 새 루틴을 테스트한 다음 중단 한계에 너무 근접했음을 발견합니다.
이 시나리오를 피하기 위해 다음을 사용합니다. 디지털 트윈다른 대안을 시도하고 공정 매개변수를 안전하게 협상하는 방법을 찾으십시오.
운영자는 실제 프로세스 및 장치에서 아무것도 테스트하지 않고 올바른 결정을 내리는 데 도움을 줍니다 디지털 트윈은 작업장과 클라우드에서 사용할 수 있으며 대부분의 프로젝트의 표준 부분이 될 것입니다.
인공 지능(AI)이 제어 시스템 개발의 다음 단계가 될 수 있습니까?
제어 시스템은 수십 년 동안 지속적으로 발전해 왔습니다. 인공 지능(AI) 기술은 일부 제어 시스템의 차세대 개발을 돕고 있습니다.
비례 적분-미분(PID) 컨트롤러 기능의 분리로 해석할 수 있습니다. 비례 요소는 신호를 표시하고 적분 요소는 설정값에 접근하며 미분 요소는 오버슈트를 최소화할 수 있습니다.
관리 에코시스템은 상호 연결된 기술의 복잡한 웹일 수 있지만, 계속 진화하는 가계도의 가지로 간주하여 단순화할 수도 있습니다. 각 제어 시스템 기술은 이전 기술에서는 사용할 수 없었던 고유한 기능을 제공합니다.
예를 들어, 피드포워드는 컨트롤러 출력을 예측한 다음 예측을 사용하여 신호 잡음에서 공정 왜곡으로 인한 오류를 분리함으로써 PID 제어를 향상시킵니다.
MPC(Model Predictive Control)는 향후 제어 개입 결과에 대한 예측을 세분화하고 여러 상관 입력 및 출력을 제어하여 여기에 추가 기능을 추가합니다.
제어 전략의 최신 발전은 산업 제어 시스템을 다음 단계로 끌어올리는 인공 지능 기술의 도입입니다.
인공 지능 기술은 예를 들어 석유 및 가스 부문을 공급하는 공장의 간헐적인 생산 중단을 관리하고 정유 공장 및 화학 공장의 운영을 최적화하고 관리하기 위해 모델링할 수 있는 복잡한 문제를 해결하도록 확장될 수 있습니다.
이러한 새로운 솔루션을 최대한 활용하기 위해 조직은 변화하는 시장 및 산업 조건에 따라 발전하는 데 도움이 되는 비표준 및 사용하기 쉬운 자동화 플랫폼이 필요합니다.