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Precise plant
data collection:

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생산의 성공적 최적화를 위한 유효하고 일관적인 완벽한 데이터

신중한 공장 데이터 수집은 최적의 관리를 위한 기본적인 요구사항입니다. 포괄적으로 정확하게 수집, 압축되어 보존된 데이터 만이 효율적인 최적화의 토대를 구축 할 수 있습니다.

수집된 데이터는 유효해야 합니다. 데이터는 변경되지 않은 형식으로 시스템에 도달해야 합니다. 정확한 시간 정보는 전체에 걸쳐 조정되고 저장되는데, 데이터를 압축하고 보존할때 만큼이나 주의를 기울여야 합니다.

센서와 기계에 의해 직접 입출력되는 엑세스 데이터는 표준화된 규칙에 따라 처리되어야 합니다. 예를 들어, 만약 다른 시스템 환경에서 온 데이터가 또 다른 시스템에서 처리된다면, 심지어 부정확하게 해석된 time stamp식 이나 잘못 맞춰진 측정단위 때문에 공들여 제작한 최적화 과정이 쓸모없어질 수 있습니다.

최적화 과정의 시작은 올바르고 유용한 데이터의 기준을 보장합니다. 시작할 때 뿐아니라, 오랜 기간 전 과정에 걸쳐, 첫 데이터가 수집되기 전에, 어떤 데이터가 필요하고, 어떤 형식으로 표현되어야 하며, 어떻게 데이터가 얻어지고, 계속 적으로 고품질을 유지하며 압축되고 보존되어야 하는지 명확하게 밝혀져야 합니다.

Examples of optimization with plant data collection:

  • 최적의 성과:
    장비가 최적의 상태에 도달 할 수 있도록 천천히 그리고 목표한 방식으로 안내합니다. 게다가 정확한 계획, 정밀한 전략 준수, 훨씬 다양한 데이터가 필요합니다. 이러한 데이터는 오랜 기간에 걸쳐 보존되어야 하며 재 평가가 가능해야 합니다. 또한 많은 다양한 분석과 고려에 적합해야 합니다.

    공장의 장비와 시스템에 가능한 한 최대로 직접 연결 할 수 있는것이 공장의 기록에서 가장 중요 합니다. 이는 실시간으로 데이터를 가져와야 하며, 매우 짧은 시간간격을 이루며, 정확한 시간정보를 반영할 수 있어야 합니다. 이 과정에서, 개별 기계에서 나오는 데이터는 항상 명확하게 분리되어 있어야 합니다.

  • 품질 보증:
    그러면 어떤 조건에서 많이 생산 할 수 있을까? 품질 보증에 있어 가장 기본적인 질문입니다. 그러나, 생산과 제품 및 에너지 분배의 최적화된 품질을 위해서, 이는 훨씬 더 구체적인 데이터를 필요로 합니다. 상호 관계와 개발에 대해 자세히 표시 할 때, 부족한 부분을 발견할 수 있습니다.

    이렇게 하기 위해서, 많은 개별 데이터가 신속하게 처리 및 이용될 수 있어야 하며 또한 언제든 변경되지 않은 형태로 불러 낼 수 있도록 여러 해동안 보존될 수 있어야 합니다.

  • 프로젝트 문서화:
    자동화 프로젝트를 수립하는 데에는 많은 시간과 노하우 그리고 에너지가 필요합니다. 그리고 문서로 작성할 경우 상당한 시간이 소요됩니다. 하지만, 올바른 소프트웨어와 기술이 있다면, 정확한 프로젝트 문서작성 작업이 자동으로 완벽하게 만들어질 수 있습니다.

    이를 위한 필요조건은 프로젝트를 수행할 때 모든 필요한 데이터가 자동으로 수집되고, 모든 기계와 프로젝트 수행 데이터가 역시 올바르게 수집되는 것입니다.

  • 에너지 관리:
    점점 더 많은 기업들이 ISO 50001기준의 에너지관리 시스템으로 전환하고 있습니다. 포괄적인 에너지 사용의 데이터와 개발에 있어서 체계화된 경험은 에너지 소비, 획득과 수행 최적화와 그에 따른 효율적인 비용 관리가 가능합니다.

    ISO 50001기준의 에너지관리는 공장 데이터의 수집과 처리를 위한 자동화된 과정을 통한 실제 지원을 필요로 합니다. 데이터는 이론상 자동으로 연결되고 처리되어야 합니다. 이는 데이터 평가를 전문으로 하는 소프트웨어 SCADA 특정 데이터 수집 모듈인, 설정된 HMI데이터 수집을 의미합니다. ISO 50001에 익숙하고 지원하는 시스템과 소프트웨어가 원활하게 호환되어야 합니다.

PDC is top priority

공장 데이터 수집은 최우선의 문제입니다. 관리자는 데이터의 수집과 처리에 대해 염려할 필요가 없습니다. 그러나 이 데이터의 품질은 관리자의 의사결정에 큰 영향을 미칩니다. 따라서 데이터 수집과 품질 기준을 위한 요건을 설정하고 확인하는 것은 관리자의 임무입니다.