예방 정비에서는 이력 데이터를 사용하여 부품의 고장 가능성이 높은 시점을 예상하여 사전에 교체할 수 있도록 하지만 아직 수명이 남은 고가의 부품을 교체할 수도 있습니다. 그리고 부품이 조기에 고장이 나서 예정에 없던 가동 정지가 발생할 수도 있습니다. 이 경우 건물 HVACR(Heating, Ventilation, Air Conditioning and Refrigeration: 냉난방 공조) 시스템은 사무실 직원들이 불편을 겪거나 일을 하지 못합니다. HVACR이 반드시 제대로 작동해야 하는 병원 같은 건물은 훨씬 더 심각해질 수 있습니다.
예방 정비를 실시할 때 각각의 필수 구성부품이 제대로 작동하는지를 실시간으로 확인하고 교체가 필요한 시점을 정확히 예측할 수 있습니다. 이 새로운 예방 정비 방식은 상태 모니터링용 센서의 전체 적용 범위와 에코시스템에 ‘smarts’를 구현하여 데이터를 처리합니다.
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웨비나(상단): HVACR 장치를 위한 예측 정비 및 상태 모니터링 방법
기술 논문: 예측 정비로 건물에 ‘smarts’를 구현하여 비용을 절감하고 신뢰성을 높일 수 있는 방법
예방 정비 – 정의
지금까지의 정비에서는 기기가 제대로 작동하고 있는 것으로 보이는지를 확인하고, 청소하고, 고장 시 부품을 교체하는 것이었습니다. 이런 정비는 언제든 실시할 수 있겠지만 수리하는 동안에는 생산을 중지해야 합니다. 이렇게 예정에 없던 가동 정지는 큰 지장을 주고 비용이 많이 들 수 있습니다.
예방 정비라고 하는 해법은 각 구성부품의 평균 수명, 즉 MTBF(Mean Time Before Failure: 평균 고장 간격)을 파악하는 것입니다. 이렇게 하면 부품 교체 일정을 만들어 MTBF 도달 전에 교체할 수 있습니다. 현재는 고장 발생이 예상되는 시점에 따라 영향이 가장 적을 때 가동 정지가 진행됩니다.
그러나 이는 부분적 해법입니다. 부품이 예상보다 일찍 고장이 날 수도 있어 예정에 없던 가동 정지로 비용이 크게 발생할 수 있기 때문입니다. 작동 수명이 아직 많이 남아 완벽하게 작동할 때 부품을 교체하여 불필요한 비용이 발생할 수 있다는 점도 이 접근 방식의 단점입니다.
고장이 발생할 시점을 정확히 알고 사전에 시정 조치를 취할 수 있으면 이 두 가지 문제를 해결할 수 있습니다. 이것을 예측 정비라고 합니다. 센서에서 보내는 주요 구성부품의 성능에 관한 실시간 데이터로 예측을 할 수 있습니다. 여기에 인텔리전스가 결합되면 무언가 이상이 생기기 시작할 때를 인지하여 편리한 가동 정지 시간에 수리할 수 있습니다. 따라서 필요할 때만 부품을 교체하기 때문에 두 번째 문제가 해결됩니다.
정비 계획을 일기 예보에 비유
• 기존 정비씨는 오늘 산책을 나갑니다. 비가 오면 우산을 구입해서 폅니다.
• 예방 정비씨는 이력 기록을 보고 연중 오늘이면 대체로 비가 내리는 것을 알게 됩니다. 평소처럼 비가 내리면 오늘 우산을 구입하지만 실제로 비가 내리지 않을 수도 있습니다.
• 예측 정비씨는 비가 올지 여부를 정확히 예측할 수 있도록 다양한 위치에서 시간 경과에 따른 데이터를 수집합니다. 비가 올 것으로 예측되는 경우에만 우산을 구입합니다.
과제와 전제 조건
계속해서 날씨에 비유하자면 일기 예보의 정확도는 시간이 흐를수록 개선되었는데, 가용 데이터 포인트가 많아졌기 때문입니다. 그리고 컴퓨터 알고리즘이 더욱 정교해져 예측이 점점 더 정확해집니다. 예측 정비도 수집할 수 있는 데이터 포인트가 많을수록 시스템이 상황을 파악할 수 있는 능력이 커져 보다 정확하게 예측할 수 있게 됩니다.
실질적인 측면에서 말한다면 필수 구성부품에 배치된 센서들이 실시간 상태와 성능에 관한 데이터를 수집하는 것입니다. 이것이 상태 모니터링입니다. 이렇게 센서가 장착된 부품을 IoT(Internet of Things: 사물 인터넷) 기반 기기라고도 합니다. IoT는 방대할 것으로 예상되었지만, 현재까지 예상되는 속도로 증가하지 않았습니다. 그 이유는 소형 패키지에 필요한 성능을 적정 소매 가격으로 제공하여 그 사용이 널리 보급될 수 있도록 할 센서가 있어야 하기 때문입니다. Infineon은 자사 XENSIV™로 이 병목을 해결했습니다. 이것은 작고 견고한 패키지 안에서 새로운 성능과 저전력 표준을 세운 동급 최고의 센서 제품군입니다. 이 제품은 범위가 광범위해 공통적으로 필요한 센서 유형 전체를 다루기 때문에 예측 정비와 상태 모니터링 솔루션을 구축할 토대를 마련해줍니다.
XENSIV™ 센서 범위
• 실내 공기 품질을 모니터링하는 CO₂ 가스 센서 - XENSIV™ PAS CO₂
• 기류 측정용 기압 센서 - XENSIV™ DPS368
• 노이즈 변칙 탐지용 MEMS 마이크 XENSIV™ IM69D130
• 잘못 배치된 모터와 컴프레서를 탐지하는 24 GHz 레이더 및 3D 마그네틱 센서 - XENSIV™ BGT24LTR11 및 XENSIV™ TLI493D-A2B6
• 모터와 컴프레서용 전류 센서 - XENSIV™ TLI4971
• 진동 모니터링용 홀 효과 마그네틱 센서 - XENSIV™ TLE4997E2
센서 범위를 보강하기 위해 Infineon은 Wi-Fi 또는 블루투스가 연결되는(옵션) 데이터 처리용 마이크로컨트롤러와 기기별로 클라우드에 액세스하여 매우 안전한 OPTIGA™ Trust M 보안 컨트롤러 IC를 제공합니다.
그리고 Infineon의 iMotion 제품군에 있는 지능형 디지털 전력 공급장치와 모터 제어 솔루션 등 많은 수의 제품에 성능 모니터링 기능이 내장되어 있습니다. 이에 따라 예측 정비에 사용할 수 있는 데이터가 생성됩니다.
데이터 수집
두 번째 과제는 방대한 데이터를 실시간으로 처리하여 정상 파라미터에서 벗어나기 시작하는 시점을 확인할 수 있는 능력입니다. 들어오는 데이터 세트가 많고 분석 알고리즘이 정교할수록 예측 정비의 신뢰도와 정확도가 높아 그만큼 비용 절감도 많이 됩니다.
이렇게 방대한 데이터를 관리하려면 엣지 프로세싱이 필요합니다. 즉, 다양한 센서의 데이터를 마이크로컨트롤러로 보내면 거기서 원시 데이터를 지능 정보로 처리할 수 있습니다. 이후 추가 처리를 통해 구성부품 상태를 파악하게 됩니다. Infineon은 엣지에서 클라우드까지 데이터를 보호하면서 이 작업을 수행하도록 설계된 XMC4700 같은 마이크로컨트롤러를 제공합니다. OPTIGA™ Trust M이라고 하는 이 하드웨어 기반 보안 IC는 인증과 다중 계정 등록 기능이 있습니다.
에코시스템 개요
예측 정비 솔루션의 향상을 위해 Infineon은 Amazon에 속한 AWS(Amazon Web Services)와 손을 잡고 수집된 데이터를 처리하고 분석하는 클라우드 서비스를 제공하고 있습니다. 그리고 고객들이 인텔리전스와 클라우드 서비스를 자사 제품에 통합하는 것을 지원하는 IoT 서비스 제공업체인 Klika Tech와도 제휴 관계를 맺었습니다.
그림 1: 스마트 건물 기술의 가치 사슬 – 복합 에코시스템
평가 키트
이것을 통해 고객들은 세 기업의 통합 솔루션을 사용하여 진출하고자 하는 시장에 출시할 자사 제품을 만들기가 얼마나 쉬운지를 확인할 수 있습니다. 고객들은 예측 정비 솔루션용 가치 사슬의 토대를 이루는 필수 영역이 이미 처리되어 해결되었다는 것을 알고 자사 목표 시장의 특정 솔루션을 만들 때의 부가가치에 안심하고 집중할 수 있습니다.
이 키트는 다양한 구성을 평가할 수 있는 참조 설정이 있고, 기압과 온도, 마그네틱 전류와 홀 또는 MEMS 마이크 센서 등이 포함된 어댑터 보드가 포함되어 있습니다.
이 보드에는 OPTIGA™ Trust M 고급 하드웨어 보안 솔루션과 FreeRTOS 소프트웨어 프레임워크를 실행하는 Infineon XMC4700 마이크로컨트롤러가 있습니다. 그리고 데이터 수집, 전처리를 거쳐 AWS 클라우드로 보내 완전히 처리하는 기본 소프트웨어 세트가 포함되어 있습니다. 따라서 이 키트는 엣지에서 클라우드까지 실시간으로 데이터를 관리하는 솔루션의 테스트 플랫폼입니다.
그림 2: Infineon 평가 키트
HVACR 예측 정비 – 작동 실증 단위
HVACR(냉난방 공조)은 장비 고장으로 심각한 문제와 비용이 야기될 수 있다는 점에서 건물 내에서 예측 정비에 적합한 영역을 잘 보여주는 예입니다. 이러한 시스템이 제대로 작동하는지를 입증하기 위해 Infineon, Klika Tech, AWS는 휴대용 에어컨을 사용하는 시연 유닛을 만들었습니다. 상태 모니터링은 변칙을 즉시 탐지하고 예측 정비를 수행할 수 있도록 컴프레서, 모터, 팬 같은 중요 구성부품의 상태를 실시간으로 점검하는 것입니다. 이 경우는(그림 3) 기압 센서를 사용하는 기류 모니터링과 함께 차가운 팬, 뜨거운 팬, 컴프레서의 전류 흐름을 모니터링하고 처리하여 판독하기 쉬운 대시보드를 제공하여 변칙이 생길 경우 이를 경고해줍니다.
그림 3: HVAC 시연 유닛(오른쪽)과 실시간 상태 모니터링용 센서 데이터(왼쪽)
더러워진 공기 필터의 예
Infineon 기압 센서는 HVACR 시스템의 공기 유량을 모니터링합니다. 그래프를 보면 공기 필터가 막히면서 공기 유량이 서서히 감소하고 있는 것을 알 수 있습니다. 따라서 모터에 부담이 가기 전에 필터를 청소하거나 교체해야 할 것입니다. 이것은 정기적으로 필터를 교체하거나 청소하는 것보다 정확도와 신뢰도가 훨씬 높은 시스템입니다. 이 시스템은 실제 쌓여 있는 먼지의 양을 탐지합니다. 먼지의 양은 날마다 매우 다를 수 있기 때문에 이를 통해 실제 필요한 시점으로 정비 계획을 조정할 수 있어 비용을 절감할 수 있습니다.
그림 4: 시간이 지날수록 필터가 막혀 HVACR의 공기 유량 감소
주요 장점
- 예측 정비는 센서를 이용한 모니터링으로 장비의 실시간 상태를 고려하는 데이터 기반의 정비 계획입니다.
- 예측 정비는 건물 내 기기 고장을 조기에 발견하여 수리하며, 고급 분석을 사용하여 고장을 미리 예측하는 데 도움이 됩니다.
- 예측 정비로 가동 정지 시간과 정비 비용을 절감할 수 있습니다.
- 예측 정비는 건물 운영의 투명성을 높여줍니다.
- 예측 정비로 제공되는 부가가치 서비스(예: 정비)를 개선할 수 있습니다.
일반 용도
• 스마트 빌딩
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