기업에서 운영 방식을 디지털로 전환할 때 주요 목표는 총이익과 처리량을 늘리고 자재 낭비를 줄이는 동시에 장비의 가동 정지 시간을 감소시켜 비용을 절감하는 것입니다. 따라서 장비 제조와 프로세스는 주로 처리량과 총이익에 맞춰 최적화되어 있습니다.
전체 전력의 약 41.8%를 소비하며i 운영 비용에 적지 않은 기여를 하기 때문에 Industry 4.0 기술을 사용하여 에너지 효율성을 평가해야 하는 필요성이 시급해지고 있습니다. 이러한 비용 의식은 한동안 존재해 왔으며, 미국 제조업체는 1998년부터 2018년까지 제조 총 생산량을 12% 늘리면서 제조 에너지 강도를 26% 감소시키는 데 성공했습니다ii.
그러나 업계의 두 가지 과제는 원자재를 완제품으로 전환하는 데 필수 요소가 아닌 탄소 배출량을 제한하는 동시에 계속 증가하는 에너지 수요를 충족하는 것입니다. 미국 에너지부(DoE)는 비용 경쟁력을 높이기 위해 에너지 성능의 중요성을 홍보하고 지원하고 있습니다iii. 한편, EU는 2030년 새로운 목표를 준수하기 위해 에너지 효율 지침(EED)을 업데이트할 것을 제안했습니다. EED에서는 에너지 감사를 요구하여 건물, 산업 및 운송을 포함한 최종 사용 부문에서 에너지를 절감할 수 있도록 합니다iv. 비용을 절감하고 친환경 인증을 얻고자 하는 기업은 에너지 관리 시스템(EMS)과 에너지 감사를 의무화하는 ISO 50001에 따라 운영 인증을 받고 있습니다.
효율적인 장비와 재생 가능한 동력원을 대체할 수는 없지만 스마트 제조는 전력 소비 측면에서 운영을 더욱 최적화하기 위해 에너지 사용을 감시, 평가 및 관리하는 데 사용할 수 있는 몇 가지 도구를 제공합니다.
에너지 모니터링 및 센서
제조업체가 에너지 소비 정보와 운영 정보를 확실하게 연관시킬 수 없어 에너지 효율에 대한 통제력이 거의 없는 경우 공공 요금 청구서를 통해 에너지 비용을 파악하는 것이 제조 공정에서 에너지 모니터링에 대한 기존의 접근 방식이었습니다.
시설의 에너지 효율을 향상하는 가장 직접적인 방법은 프로세스 장비 및 전력 공급 장치를 포함한 자산 성능을 모니터링하고 파악하는 것입니다. 네트워크 센서를 제대로 사용하여 EMS 및 분석에 모든 전력 자산이 에너지를 사용하는 방식을 정확하게 알릴 수 있습니다. 이 작업을 수행하는 주요 센서 유형에는 전력계 또는 유연성을 높이는 전압 및 전류 센서가 있습니다. 후자의 정보는 전압 × 전류 × 시간으로 결합되어 에너지를 얻습니다.
프로세스 조건에 대한 데이터를 수집하는 온도, 압력 및 가스 유량 센서와 같은 다른 센서는 최적의 프로세스 매개 변수를 달성하는 데 필요한 에너지를 조직에 알려 줍니다. 이를 통해 핵심 성과 지표를 개발하고 운영 예측을 수월하게 할 수 있습니다.
전력 품질
프로세스 흐름의 특정 지점 또는 각 장비에서 에너지 소비를 모니터링하면 공급되는 전력 품질에 대한 정보를 알 수 있습니다. 예를 들어 산업용 모터는 전류 지연 전압을 만들어 역률(PF)을 낮추는 유도성 부하를 공급 장치에 제공합니다. 낮은 PF는 실제 작업을 수행하는 킬로와트 단위로 측정된 실제 필요 전력량에 대해 훨씬 더 높은 전압-암페어(전압 × 전류) 또는 피상 전력이 공급되어야 함을 의미합니다.
역률을 보정하지 않으면 장비 상태가 변경될 때마다 전압 변동과 고조파 소음이 발생할 수 있습니다. 무효 부하도 무부하 조건에서 무효 전력을 흡수하고 에너지 효율을 낮춥니다. 역률 및 고조파가 장비의 작동 상태와 반응 부하 간의 상호 작용에 따라 변한다는 것도 또 다른 문제입니다.
PE가 낮은 작업 현장의 위치와 운영 조건을 감지하는 것이 해결책입니다. 이를 통해 데이터 분석과 함께 유도 부하에 대한 전기 용량의 구성 요소와 같은 적절한 반응성 요소를 결정하고 필요할 때 추가할 수 있습니다.
빅 데이터 분석을 통한 인사이트
에너지 모니터링 시스템은 다른 것에 비해 에너지 소비 데이터에서 더 큰 가치를 창출합니다. 일반적으로 클라우드 기반인 분석 도구 및 인공 지능(AI)과 결합하여 전력 소비 및 프로세스 매개 변수의 패턴과 추세를 파악하고 실행할 수 있도록 합니다. 이점은 다음과 같습니다.
1. 전력 최적화: 대규모 전력 소비자는 대금 청구 기간 내의 최대 수요를 기준으로 대금 청구 요금을 지불하는 경우가 자주 있습니다. 단기적인 에너지 최대 소모량은 지나치게 높은 비용을 초래할 수 있습니다. 에너지 관리 시스템의 인사이트를 통해 시설들은 "최고 수요 감축"으로 전력 소비를 최적화할 수 있습니다. 예를 들어 여러 시스템을 동시에 가동할 때 필요한 돌입 전류를 낮추도록 생산 프로세스를 수정하여 이 작업을 수행할 수 있습니다.
2. 시설 관리: 데이터 모니터링을 사용하면 가동 시간과 정지 시간의 감지를 포함한 실시간 상태를 생산 관리자에게 알려 주어 원격으로 시설을 관리할 수 있습니다.
3. 결함 감지: 에너지 모니터링 및 그 결과로 생긴 데이터 분석을 통해 장비 상태에 대한 중요한 정보를 제공할 수 있습니다. 예를 들어 비정상적인 에너지 소비 패턴은 작동 조건이 안전하지 않거나 장비 고장이 임박했음을 나타냅니다. 유지 관리를 위한 계획된 가동 정지 시간이 운영 효율성에 훨씬 더 좋습니다.
4. 프로세스 재조정: 처리량이 높으면 에너지 효율뿐만 아니라 신뢰성에 안 좋은 영향을 주기 때문에, 데이터 분석으로 처리량을 최적화하여 다른 요소와의 합리적인 균형을 달성할 수 있습니다. 프로세스 재조정으로 총수익과 생산성을 높이고 에너지 소비를 낮출 수 있습니다.
이러한 목록은 장비의 전기 부하가 고정되어 있지 않기 때문에 동적인 평가, 조정 및 이점을 나타냅니다. 이는 프로세스 매개 변수의 변경, 수요, 출시 기간 또는 경쟁 압박감을 충족하기 위한 주기적 처리량 증가, 지속적인 설비 확장 및 현대화, 새로운 프로세스 개발, 에너지 효율성 표준의 변경 등에 따라 달라집니다. 지속적으로 발전하는 분석 없이는 효율성 인증과 목표 에너지 비용을 유지하기 어렵습니다.
인텔리전스를 통한 운영 업그레이드
"스마트 팩토리"라는 용어를 들으면 센서가 많은 자산, 에지 분석, 머신 러닝, 로봇 공학 자동 제어, AI 기반 트렌드 분석 및 시뮬레이션을 떠올리게 됩니다. 비즈니스 의사 결정권자들은 디지털 전환 시 필요한 자본 비용을 우려하고 있습니다.
그러나 에너지 데이터를 수집하기 위해 기존 설비를 업그레이드하는 일은 비교적 수월합니다. 오늘날 제조에 일반적으로 사용되는 반자동 로봇 공학으로 프로세스 정보와 관련되어 있는 에너지 데이터를 제공할 수도 있습니다.
전류 및 전압 센서 모듈은 장비에 쉽게 부착됩니다. 신호 조정, 아날로그/디지털 변환기 및 5G 네트워킹을 통해 기존 IT 인프라에 배포된 EMS 도구에 운영 기술 하드웨어를 신속하게 연결할 수 있습니다.
에너지 효율성은 항상 요구되나, Industry 4.0 배포의 주된 이유는 아니었습니다. 그러나 쉽게 구현되는 저비용 솔루션의 에너지 모니터링 및 분석 성능은 기업의 디지털 변환을 위한 이상적인 출발점입니다. 이러한 배포를 통한 새로운 인텔리전스 덕분에 에너지 비용을 매우 절감하고 효율성 표준에 맞춰 시설을 인증할 수 있을 뿐만 아니라 손쉽게 감사할 수 있습니다.
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i국제 에너지 기구. "2021년 세계 주요 에너지 통계" www.iea.org/reports/key-world-energy-statistics-2021/final-consumption
ii미국 에너지 관리청. (2021년 12월). "2018년 제조 에너지 소비량 조사." www.eia.gov/consumption/manufacturing/pdf/MECS%202018%20Results%20Flipbook.pdf
iii미국 에너지부, 첨단 제조 사무국. www.energy.gov/eere/amo/advanced-manufacturing-office
iv유럽연합 위원회. "에너지 효율 지침." energy.ec.europa.eu/topics/energy-efficiency/energy-efficiency-targets-directive-and-rules/energy-efficiency-directive_en