자동차 제조 R&D 센터: 엔진 테스트 셀
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자동차 제조 업체의 R&D 센터에 엔진 테스트 셀의 센서 데이터 (RPM, 온도, 진동 RMS, 진동 스펙트럼)를 APM으로 실시간 모니터링하여 이상 현상을 감지하고 자동 분류하였으며 테스트 설비의 잔존 수명을 예측하였습니다.
자동차 제조 R&D 센터에서 운용되는 400 여개의 테스트 셀에 대한 구동 및 건강 상태를 실시간으로 한 눈에 모니터링하기 위해 APM은 관리 설비 자산의 건강 상태를 실시간으로 연산한 결과를 다양한 대시보드에 표시하여 설비 레벨 또는 파라미터 레벨로 자산 간 비교하여 성능이 낮은 설비 자산을 파악할 수 있었습니다.
예를 들어 APM이 제공하는 대시보드를 통해 테스트 셀 건강 상태를 모니터링할 수 있으며 테스트 셀 간 건강/성능을 비교할 수 있습니다.
건강 상태가 나쁜 또는 구동 성능이 떨어지는 자산에 대한 상세 화면으로 이동하여 문제를 야기하는 파라미터를 확인하고 발생한 문제의 원인을 파악하기 위해 센서 데이터 레벨로 드릴 다운하여 트렌드를 확인하여 문제가 되는 구간을 확인하여 문제를 조치할 수 있었습니다.
많은 제조 환경에서 다수로 발생하는 알람은 문제가 될 수 있습니다. 특히 가성 알람은 알람 분석에 따른 불필요한 시간과 노력을 소비할 수 있습니다.
자동차 제조 R&D 센터에서는 테스트 모드 또는 테스트 환경에 따라 다양한 방식으로 테스트 셀이 운영되므로 알람 관리가 무엇보다 중요할 수 있으며 가성 알람 발생을 최소화하고 진성 알람 분석을 목표로 하였습니다.
APM을 통해 파라미터/관리 설비 자산 별로 적합한 알람 룰을 적용할 수 있습니다.
싱글 아웃: 관련 파라미터의 값이 한계선을 넘을 때마다 또는 목표 값을 기준으로 목표 값의 n %를 넘을 때마다 알람을 발생시킵니다.
멀티플 아웃: 관련 파라미터의 값의 n 개 중 m 개가 한계선을 넘을 때 또는 목표 값을 기준으로 목표 값의 m %를 넘을 때 알람을 발생시킵니다.
트렌드: 관련 파라미터의 값의 n 개 연속 증가 또는 감소할 때 알람을 발생시킵니다.
바이어스: 관련 파라미터의 값의 n 개 연속으로 목표 값의 한쪽 측 (목표 값을 기준으로 상단 또는 하단)에 있을 경우 알람을 발생시킵니다.
오실레이션: 관련 파라미터의 값의 n 개 연속으로 방향을 바꾸어 증가하고 감소하는 경우 알람을 발생시킵니다.
지그재그: 관련 파라미터의 값의 n 개 연속으로 목표 값을 기준으로 목표 값의 m %의 양 측을 번갈아 갈 때 알람을 발생시킵니다.
상태 변화: 관련 파라미터의 값의 n 개 연속으로 목표 값을 상위하다가 m 개 연속으로 하위할 때 알람을 발생시킵니다.
아래와 같이 파라미터의 성격에 따라 최적화된 알람 룰을 적용하여 설비 상태를 관리할 수 있습니다.
APM은 도메인 지식을 기반으로 한 이상 분류 (Fault Classification) 모델링 기법을 제공합니다. APM은 특히 모터 설비의 고장 원인을 파악할 수 있도록 진동 센서의 스펙트럼 데이터를 활용하였습니다.
일반적으로 하나의 설비는 모터 동력부와 모터의 힘이 전달되는 구동부로 구성되어 있으며, 동력부와 구동부에 센서가 부착되어 실시간 상태를 계측/수집합니다. APM은 특정 모터로부터 이상 현상을 감지하면, 해당 설비의 센서 데이터를 분석하여 문제 원인이 동력부인지 구동부인지 파악한 후, 해당 문제에 대한 원인을 아래와 같은 기계적 결함으로 분류하였습니다.
조정 불량: 모터가 두 개 이상의 축으로 연결되어 힘을 전달할 때, 축이 흔들려 모터 또는 축에 결함을 야기시키는 현상.
불균형: 로터가 특정 방향으로 편향되어 회전하여 균형을 잃는 현상. 해당 현상은 모터, 로터, 모터와 연결된 축 등의 결함에 기인하는 경우가 많습니다.
윤활유: 모터에 윤활유가 제대로 공급되지 않는 현상.
베어링: 베어링 이상으로 발생하는 문제.
아래와 같이 감지된 결함과 결함 유형이 분류되면 결함 별로 스펙트럼 데이터 레벨로 결함 원인 분석이 가능합니다.
