예상치 못한 다운타임 문제 해결

예측 분석을 통한 대용량 인버터 애플리케이션 문제 해결

인버터는 산업용 사물 인터넷(IIOT)을 구성하는 "사물" 중 하나입니다. 

오늘날 예측 분석 기능이 내장된 인버터는 예상치 못한 다운타임을 예방할 수 있습니다. 예를 들어 인버터에는 과열을 방지하기 위한 냉각 팬이 내장되어 있습니다. 냉각 팬 중 하나가 작동을 멈추면 인버터가 과열되어 오류가 발생하고 예상치 못한 다운타임이 발생합니다.

TotalFORCE® 기술은 팬의 예상 수명을 모델링하여 이 문제를 해결하는 한 가지 방법입니다. 이 분석 모델은 단순한 카운터가 아니라 측정된 주변 온도(센서가 인버터 모듈에 내장되어 있음)와 측정된 팬 속도까지 고려합니다. 팬 속도의 감소는 팬의 베어링에 오류가 있음을 나타내는 지표입니다.

예측 유지보수 모델은 팬이 예측 수명의 일정 비율(기본값 80%)에 도달하면 EtherNet/IP를 통해 제어 시스템에 알립니다.

 커넥티드 시스템은 다음 예정된 다운타임 동안 팬을 교체하라는 알림을 유지보수 팀에 제공할 수 있기 때문에 예상치 못한 다운타임 시나리오를 피할 수 있습니다.

 또한 커넥티드 시스템을 사용하여 교체 부품 재고를 자동으로 확인하고 필요한 경우 주문할 수 있습니다.

추가 예측 모델

이 기술에는 인버터의 전원 모듈을 구성하는 커패시터와 IGBT(Insulated Gate Bipolar Transistor)를 위한 예측 모델도 포함됩니다.

 이러한 예측 모델은 주변 온도, 방열판 온도, 부하 등 다양한 요소를 고려합니다.

 인버터는 구성 요소가 예상 수명의 끝에 도달할 때 이를 알리도록 설계되었습니다. 

분석 기능을 통한 가동 시간 극대화

이러한 분석 기능을 통해 사용자는 이 블로그의 시작 부분에 나오는 티슈 기계 같은 예상치 못한 다운타임 시나리오를 피할 수 있습니다.

 또한 예측 모델을 통해 사용자는 유지보수 지출을 최적화할 수 있습니다.

 예를 들어 기계의 한 인버터가 대부분의 작동 중에 가벼운 부하만 발생하는 경우 전부하와 고온에서 작동하는 인버터보다 훨씬 나중에 전원 모듈을 교체해야 합니다.

 연결된 장비에 대한 정보를 모두 보유하고 있으면 유지보수 지출을 더욱 효과적으로 계획할 수 있습니다.

 예측 유지보수는 TotalFORCE 기술이 대용량 인버터 애플리케이션의 문제를 해결하는 한 가지 방법일 뿐입니다.