분석의 접근성 향상
예측 분석 모듈은 즉각적인 예측 분석을 제공하지 않습니다. 그러나 예측 분석을 생성하는 데 필요한 작업과 기술 세트를 크게 줄여줍니다.
오늘날 많은 분석 기술은 데이터 과학과 산업 프로세스 모두에 대한 깊은 전문성을 요구합니다. 내장된 예측 분석은 자동화된 머신 러닝을 사용하여 데이터 과학을 수행합니다.
작동 방식은 다음과 같습니다. 먼저, 제어 엔지니어 또는 다른 애플리케이션 전문가가 모듈을 구성하여 예측하려는 프로세스의 측면과 이를 위해 필요한 데이터를 식별합니다. 그런 다음, 모듈이 컨트롤러 데이터를 수집하고 애플리케이션과 관련된 예측 모델을 구축하기 시작합니다.
초기 교육 기간이 끝나면 모듈이 애플리케이션 모니터링을 시작할 수 있습니다. 예측을 기반으로 HMI 대시보드 알람을 활용하여 추가 알림을 받을 수 있습니다.
사용 사례
내장된 예측 분석을 두 가지 주요 방법으로 사용하여 운영을 개선할 수 있습니다.
1. 이상 감지: 전 세계 산업 기업을 대상으로 디지털 이니셔티브에 대해 조사한 결과, 가장 중요한 목표는 단연 운영 효율성 향상이었습니다. 이를 달성하는 한 가지 방법은 예측 분석을 사용하여 운영에 영향을 미치기 전에 문제를 조기에 발견하는 것입니다.
내장된 예측 분석은 운영 이상을 감지하고 작업자에게 통지하여 이상이 프로세스 또는 제품 품질 문제로 이어지기 전에 조사하거나 개입할 수 있도록 합니다.
예를 들어, 작업자는 생산 라인의 제품 품질이 허용 오차를 벗어나기 시작했다는 사전 경고를 받을 수 있습니다. 해결해야 할 이상으로 인해 보일러 온도가 떨어지고 있다는 사실을 알 수 있습니다. 또는 믹서가 온도 설정점에서 벗어나기 시작하여 곧 제품 품질에 영향을 미칠 수 있다는 사실을 알 수 있습니다. 가능성은 무한합니다.
2. 가상 센서: 내장된 분석을 가상 또는 “소프트” 센서로 사용할 때, 프로세스의 다른 지점에서 수집한 데이터를 사용하여 다른 값을 추정합니다. 이를 통해 고가의 장비나 수동 판독이 필요할 수 있는 가상 측정을 얻을 수 있습니다.
예를 들어, 공장에서 아침 식사용 바를 생산하는 경우, 포장된 제품의 습도를 측정하는 것은 비현실적일 수 있습니다. 또는, 작업자가 수동으로 제품을 꺼내서 습도를 확인하는 것은 폐기물과 노동 측면에서 너무 낭비가 될 수 있습니다.
가상 센서로 사용되는 내장 분석은 오븐 및 분무기 데이터와 같은 다른 변수를 사용하여 완제품의 습도를 가상으로 추정할 수 있습니다.
툴박스의 또 다른 도구
내장된 예측 분석은 운영에 배포할 수 있는 확장 가능한 분석 솔루션의 더 큰 포트폴리오에 추가된 최신 기능입니다.
귀사에 적합한 확장 가능한 분석 전략을 수립하는 방법에 대해 자세히 알아보려면 언제든지 문의하십시오. 또는 FactoryTalk Analytics LogixAI 모듈을 확인하여 데이터 과학자 없이도 예측 통찰력을 제공하는 내장 분석에 대해 자세히 알아보십시오.
