LORRIC의 AxleSense 기술이 정기 유지보수 효율성을 향상시키는 방법

LORRIC는 기존의 프로펠러 블레이드에 위치한 자석을 개선하여, 센서로 자석이 지나가는 시간 차이를 감지하는 방식에서 벗어나 블레이드의 회전 방향을 감지하는 "축 감지 블레이드"를 개발했습니다. LORRIC가 설계한 유량 알고리즘과 결합한 특허 "AxleSense 축 감지" 기술은 극도로 미세한 유량에 대한 감지 능력을 크게 향상시켰을 뿐만 아니라, 블레이드 이상을 실시간으로 모니터링하는 기능을 갖추고 있습니다.

과거의 전통적인 프로펠러 유량계가 고장 날 경우, 표시되는 현상은 유량 데이터가 0이 되는 것뿐이었습니다. 이때 유량계 고장이 실제로 발생한 것인지, 원인이 무엇인지, 추가적인 정보가 부족해 고장 시에는 시간을 들여 설비를 정지하고 문제를 파악하는 데 많은 비용이 소요되었습니다.

LORRIC는 오랜 기간 동안 사용자 인터뷰와 조사를 통해 프로펠러 유량계 고장의 주요 원인을 "자석의 손상"과 "프로펠러 축의 파손"으로 요약했습니다. AxleSense 기술은 블레이드 고장이나 소실로 인한 0유량 문제를 자동으로 감지하고, 블레이드 고장에 대한 상세 정보를 사용자에게 제공합니다. 자석 손상으로 인한 고장의 경우, AxleSense 기술은 자력 소멸 및 약화를 감지해 프로펠러의 손상을 예측할 수 있습니다. 이를 통해 사용자는 손상이 발생하기 전에 필요한 부품을 준비하고, 정기 유지보수 이전에 부품 교체를 계획할 수 있습니다. 또한, AxleSense 기술은 사용자에게 유량계의 상세한 운영 상태를 제공하여, 문제가 심각해지기 전에 예측 유지보수를 통해 상황의 심각성을 줄이고, 긴급한 부품 조달과 수리에 드는 시간과 비용을 줄이며, 주요 감사 이전에 현장에서 문제 발생 가능성을 낮출 수 있습니다.

사용자가 한 대의 장비를 보유한 경우, LORRIC 프로펠러 유량계의 인터페이스는 완전한 디버깅 정보를 제공할 수 있습니다. 사용자가 수백 대의 장비를 보유한 경우, 내장된 RS485를 사용하여 컨트롤러와 연동하여 데이터 수집이 가능합니다.

일반적인 정기 유지보수는 일정한 시간마다 기계를 정지하고 점검 및 청소하는 표준 절차를 따르며, 이전에 존재했던 경미한 문제를 해결하는 과정을 포함합니다. 그러나 문제의 심각성을 판단할 기준이 명확하지 않아, 이전의 작업자가 라인에서 직면했던 문제를 감독자에게 전달하고, 감독자가 판단하여 작업을 계속할지, 또는 라인을 교체할지 결정하게 됩니다. 이때 감독자의 경험과 능력이 문제 판단의 기준이 되며, 자동화 수준이 높아질수록 사람의 경험에 의존하지 않고 문제를 판단하는 것이 불가피한 추세가 되고 있습니다.

예측 유지보수란 알고리즘을 통해 기존에 잘 활용되지 않던 신호에서 잠재적인 문제를 식별하여, 문제가 발생하기 전에 정기 유지보수에서 이를 해결하는 것을 의미합니다. 이를 통해 장비의 예기치 않은 고장 발생 확률을 낮추고, 긴급 주문이나 대량 비축으로 인한 문제를 줄일 수 있습니다.

기술 발전과 개념의 혁신으로 산업 관리 방식이 빠르게 변화하고 있으며, IoT 기술은 공장 내 장비의 운영 중 수집된 다양한 세부 정보를 통합합니다. 산업 4.0의 구조와 관리 사고방식 하에서 정보를 통합하고 분석하여 이를 "예측 유지보수"의 기초로 삼고, "정기 유지보수"에서 최대의 시너지를 발휘함으로써 관리 효율성을 크게 높이고, 생산량과 품질을 크게 향상시키며, 비용을 지속적으로 절감할 수 있습니다.