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산업용 DataOps로 광산 자산 성능 분석 최적화

산업용 DataOps는 생산성과 작업자 안전을 높이고 비용이 많이 드는 예기치 않은 가동 중단 시간을 줄일 수 있는 예측정비에 대한 통찰력을 제공합니다.

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건설 현장에서 태블릿 컴퓨터를 사용해 여성 검사관과 대화하는 남성 엔지니어. 여성이 가리키고 있습니다.

자산 관리와 신뢰성은 광산업에서 매우 중요하며, 특히 직원 안전과 가동 중단 시간의 높은 비용을 피하는 데 중요합니다. 그러나 세계적 수준의 유지보수에 대한 장벽은 대부분의 장비 고장이 무작위로 발생하고, 발생하기 전에 감지하기 어렵다는 점입니다. 실제로 대부분의 고장은 무작위 범주에 속하는 것으로 추정됩니다.

광업 산업에서 장비 데이터 수집은 생산 프로세스의 분산된 특성 때문에 역사적으로 어려움을 겪어 왔습니다. 데이터 소스는 시설과 광산 전반에 분산되어 있으며, 이를 메인 허브에 연결하는 명확한 통합 네트워크가 없습니다. 이로 인해 가시성이 단편화되고 수동 데이터 워크플로우가 발생합니다. 정보 기술(IT)과 운영 기술(OT)은 독립적으로 존재하며, 사용 가능한 데이터는 종종 맥락이 부족하여 이해하고 사용하기 어렵습니다. 이러한 연결성 부족은 특정 산업 장비에서 성능 지표를 추출하는 능력을 제한합니다.

연결성 부족과 데이터 접근성 문제로 인해 전사적 예측정비 솔루션을 구현하기 어렵습니다. 단일 장비나 매우 작은 네트워크 그룹에 대한 일회성 및 개념 증명은 신뢰할 수 있는 예측정비 솔루션이 될 수 없으며, 여전히 많은 유지보수가 우연에 맡겨집니다.

의미 있는 개선의 필요성

효율성을 개선하기 위해 유지보수가 사후 대응에서 벗어나야 한다는 것은 분명하지만, 이를 위해서는 보다 포괄적인 유지보수 인프라에 대한 투자가 필요합니다. 단순히 정기적으로 유지보수를 예약하는 것은 장비의 실제 상태를 고려하지 않습니다.

광산 회사가 자산을 효과적으로 관리하려면 고장이 발생하는 이유, 방법 및 시기를 이해해야 합니다. 유지보수는 지난 50년 동안 전문 직업이자 기업 관행으로서 크게 발전해 왔으며, 기술도 함께 발전해 왔습니다. 그러나 광산 업계에서 예측정비를 제공할 수 있는 기술 채택에 대한 장벽은 비용과 분산된 운영 특성으로 인해 발생합니다. 모든 상황에 맞는 단일한 해결책은 없습니다.

필요한 것은 대규모 데이터 맥락화를 제공하고, 현재 예측정비 솔루션의 대규모 배포를 방해하는 데이터 아키텍처 및 통합 문제를 해결할 수 있는 솔루션입니다. 바로 이 지점에서 산업 데이터 운영 시스템이 등장합니다.

산업 데이터 운영

산업 데이터 운영(DataOps)은 광산업을 위한 예측정비 솔루션 개발을 지원합니다. DataOps에서 사용되는 기술은 데이터 과학에 중점을 두어 예측 모델을 개발합니다. 이는 시간이 많이 소요되는 수동 프로세스였던 데이터 수집 및 대조를 자동화할 수 있습니다. Rockwell Automation FactoryTalk® DataMosaix™ 플랫폼을 기반으로 하는 Asset Intelligence for Mining과 같은 시스템을 통해 OT와 IT를 통합함으로써 예측정비가 가능해집니다.

이제 데이터 과학자는 데이터를 읽고 장비 상태 및 성능의 추세를 파악할 수 있는 시간이 더 많아집니다. 그런 다음 이러한 통찰력을 바탕으로 각 장비에 적합한 유지보수 주기를 결정하고, 태블릿, 노트북 또는 데스크톱의 읽기 쉬운 대시보드를 통해 운영 전반에 걸쳐 관련 직원에게 해당 정보를 제공할 수 있습니다. 장비 고장으로 인한 비용이 많이 드는 가동 중단이 발생하기 전에 중요한, 거의 실시간 정보를 적절한 담당자에게 전달할 수 있습니다.

산업 데이터 운영(DataOps)은 이전에 분리되어 있던 데이터 간의 의미 있는 관계를 추가하고 관리하여 예측정비와 같은 머신 러닝 애플리케이션의 개발 및 배포를 가속화합니다. 다시 말해, 광산 회사가 복잡한 산업 데이터를 통해 가치를 추출하는 방식을 단순화합니다.

모두 함께 적용하기

실시간 센서 데이터를 엔지니어링의 기본 원칙(단순한 것에서 복잡한 것을 구축할 수 있다는 아이디어)을 기반으로 하는 자산 모델과 결합하면, Asset Intelligence for Mining의 작동 방식을 뒷받침하는 사전 구축된 모델을 제공합니다. DataOps는 이러한 모델을 운영화합니다.

예측정비는 유지보수에 소요되는 인력 시간을 줄이고, 예정되지 않은 가동 중단 시간을 줄이며, 생산성을 높일 수 있습니다.

Industrial DataOps 및 Rockwell Automation Industry Solution – Asset Intelligence for Mining에 대해 자세히 알아보십시오.

FactoryTalk DataMosaix: Industrial DataOps Solution
FactoryTalk DataMosaix: Industrial DataOps Solution
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Use FactoryTalk DataMosaix to make IT, OT, and ET data available, meaningful, and useful with our DataOps and data hub solution.
자세히 알아보기

Published 2024년 7월 31일

주제: Optimize Production Accelerate Digital Transformation Asset Management 디지털 트랜스포메이션 프로세스 솔루션 스마트 제조 채광 FactoryTalk DataMosaix
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