지능형 기계를 실현하는 스마트 베어링

2015 2월 04, 08:30 CEST

SKF의 글로벌 전략 개발 담당 이사인 Filippo Zingariello는 혁신적인 지능형 베어링 기술이 지능형 기계 탄생의 기반이 될 것이라고 말합니다. 

지능형 기계를 정의하는 것은 간단하지 않습니다. 컴퓨팅 초기 시절에는 질문에 대한 대답이 사람의 것과 구별할 수 없는 컴퓨터를 의미했습니다. 이런 의미에서 ‘기계’는 곧 ‘컴퓨터’를 의미했습니다. Google에서 ‘지능형 기계’를 검색하면 이 맥락에 해당하는 다양한 미래 지향적인 노력을 확인할 수 있습니다.

McGraw-Hill 과학 기술 용어 사전에서는 이렇게 정의하고 있습니다. ‘센서를 사용하여 주변을 모니터링하고 불확실성이나 변동성이 있어도 행동을 조절하여 특정 작업을 마치는 기계’. 페인트로 그린 선을 따라 움직이지 않고 시각을 이용하여 직접 운전하는 수단과 센서를 장비한 산업용 로봇이 예로 인용되어 있습니다.

엔지니어링에서는 스스로 관리할 수 있는 기계적인 시스템을 지능형 기계라고 생각합니다. 즉 정확한 자체 진단을 수행하여 상태를 운전자에게 빨리 전달함으로써 가능한 빨리 문제를 해결할 수 있는 기계입니다. 하이엔드 차량부터 공장 현장의 복잡한 기계도 포함될 수 있습니다. ‘불확실성과 변동성’의 숨은 의미는 이렇습니다. 지능형 기계는 환경 변화에 대응하는 것뿐 아니라 스스로 관리하여 최고의 효율로 작동을 계속할 수 있어야 합니다.

그렇다고 지능형 기계는 유지보수가 필요 없다는 것이 아닙니다. 그것은 아직은 너무 먼 미래의 이야기입니다. 하지만 내장된 지능을 활용하여 문제 가능성을 감지하고 유지보수 간격과 절차를 간소화할 수는 있습니다. 모든 기계적 부품은 장애를 일으키기 쉽습니다. 요령은 장애가 발생할 때까지 기다렸다가 시간과 비용을 낭비하지 않도록 정기적인 상태 모니터링 계획에 따라 이를 미리 감지하고 조치를 취하는 것입니다.

지능형 시스템은 몇 가지 중요한 요소에 달려 있습니다. 장기적으로 가장 중요한 것은 정보입니다. 데이터가 없으면 지능도 진단도 있을 수 없습니다. 이러한 데이터를 수집하고 분석을 위해 전송하고 처리하려면 센서, 데이터 전송, 컴퓨팅 능력이 필요합니다. 이미 이런 분야에 광범위한 경험을 보유한 SKF는 한 단계 높은 수준을 노릴 수 있습니다.

SKF Insight 소개 

가장 먼저 떠오르는 해답은 향상된 상태 모니터링, 상태 징후 판독을 위한 센서 어레이 추가, WiFi를 통한 데이터 전송일 수 있습니다. 하지만 이제 SKF Insight라는 훨씬 더 효과적인 솔루션이 있습니다. 가장 기본적인 엔지니어링 구성 요소인 베어링을 사용하여 기계의 중심부에서 독립적으로 프로세스 데이터를 수집하고 전송하는 것입니다.

SKF Insight는 단순한 베어링을 진단 능력을 갖춘 장치로 바꿉니다. 작은 자체 동력을 가진 무선 센서에 내장하여 프로세스 상태에 대한 실시간 정보를 제공할 수 있습니다. 상태 모니터링이 이전에 불가능했던 수준으로 발전합니다. 2013년에 하노버에서 선보인 이 기술은 3년의 집중적인 연구 끝에 탄생했습니다. 더 작은 센서를 만들고 발전 과제를 해결하며 센서와 전자 부품을 위한 독특한 포장을 개발해야 했습니다.

기존의 상태 모니터링은 베어링 표면의 변화로 인한 진동을 측정함으로써 조기 장애 증상을 발견합니다. 하지만 이는 이미 손상이 발생하기 시작했다는 뜻입니다. SKF Insight는 이처럼 기계의 손상을 감지하는 것이 아니라 베어링 장애를 일으키는 상태를 그것이 영향을 주기 전에 미리 감지하고 이 정보를 즉시 작업자에게 전달합니다.

베어링 자체의 동작에서 전력을 얻는 초소형 전자 회로가 이 프로세스 데이터를 무선 링크를 통해 전송합니다. 외부 전원을 공급할 필요가 없습니다. 따라서 전력 제공을 위한 입력 전선이나 신호 출력을 위한 출력 전선이 필요 없기 때문에 편리합니다. 전에는 사용할 수 없었던 현장에서도 사용 가능한 것입니다. 회전하는 기어박스에서 신호를 출력해야 한다고 생각해 보십시오. 전선이 여기저기 꼬일 수밖에 없을 것입니다. SKF Insight를 이용하면 어디서나 신호를 받을 수 있습니다. 터빈이나 강철 제조와 같이 까다로운 분야를 위한 솔루션도 이미 개발 중입니다.

SKF Insight를 개발한 이유는 일반적인 사용 중 표면 아래 피로와 같은 요소로 베어링이 고장 날 가능성이 적기 때문입니다. 장애 원인은 보통 잘못된 사용이나 부주의입니다. 윤활이 부족하거나 원래의 사양을 벗어나 베어링을 사용하는 경우입니다. Insight에 내장된 센서는 윤활유 오염, 온도와 같이 조기 베어링 이상을 일으키는 중요 데이터를 측정하여 작업자가 아직 기계가 운영 중일 때 조치를 취할 수 있게 합니다. 따라서 비용이 크고 중단을 일으키는 장애를 막을 수 있어서 총자산 소유 비용이 감소하고 기계의 운영 수명이 연장됩니다. 그뿐만 아니라 엔지니어가 베어링 수명 계산에 영향을 주는 다양한 원인을 더욱 쉽게 자세히 평가할 수 있습니다.

SKF Insight는 베어링 내에 직접 센서를 적용함으로써 미세한 손상이 발생하기도 전에 장애 위험을 발견할 수 있습니다.

SKF 알고리즘 및 진단은 임무 일탈, 윤활유 오염, 윤활 문제를 파악하여 운영 상태를 조정함으로써 손상을 예방할 수 있습니다.

SKF Insight를 자산 진단 및 베어링 상태 서비스와 통합함으로써 실제 운영 상태에 대한 정보를 클라우드 서버로 전송하여 원격 진단을 받고 향후 손상 및 장애 위험성을 더 잘 이해할 수 있습니다.

유지보수 재정의

SKF Insight는 기계를 최상으로 유지하여 기존의 상태 모니터링보다 훨씬 뛰어난 역량을 제공하는 엔지니어를 위한 강력한 도구입니다. 유지보수를 실제 기계나 구성 요소 상태와는 관계가 없는 엄격한 일정에 따르는 것이 아니라 정확히 필요한 시기에 수행할 수 있습니다. "적응형 유지보수"라고 할 수 있습니다.

베어링에 내장된 지능형 무선 기술을 이용함으로써 게이트웨이를 통해 통신하는 스마트 네트워크에서 베어링을 구성할 수 있습니다. 게이트웨이는 기계 또는 공장에 대한 로컬 게이트웨이가 될 수 있습니다.

시스템 정보는 SKF @ptitude Analyst를 사용하여 분석을 위해 고객에게 전달되거나 SKF 클라우드를 통해 원격 진단 센터로 전달될 수 있습니다. 여기서 공장 작업자, 기계 제조업체, SKF 또는 그 외 인터넷 액세스가 있는 승인된 관계자에게 대시보드와 보고서를 제공할 수 있습니다. SKF도 정보를 받는 사람의 목록에 있다는 사실이 중요합니다. SKF가 보유한 심층적인 베어링 및 기계 관련 지식 덕분에 데이터 수집과 해석에 큰 도움이 되기 때문입니다.

베어링은 자립형이므로 전에는 센서를 내장할 수 없었던 기계의 심장부에서 직접 사용할 수 있습니다. 이는 실시간 상태 기반 유지보수에서 획기적인 발전으로 운영 환경을 훨씬 더 효과적으로 이해하도록 돕습니다. 이처럼 심층적인 운영 상태 정보를 실시간으로 보유함으로써 기계를 업그레이드하고 수명을 연장하며 전력 등급을 원래의 사양 이상으로 끌어올릴 수 있습니다.

센서는 센서끼리는 물론 무선 게이트웨이와 통신함으로써 ‘메시 네트워크’를 구축하여 기계와 공장 전반에 걸친 정보를 제공합니다.

SKF Insight는 전에는 불가능했던 영역까지 상태 모니터링을 더욱 폭넓게 적용할 수 있도록 돕습니다. 이 때문에 풍력 발전, 철도, 강철 제조와 같은 영역에서도 테스트가 이루어지고 있습니다.

까다로운 조건

SKF Insight는 또한 천문학적인 유지보수 비용이 드는 풍력 에너지와 같은 산업에도 도움이 될 수 있습니다. 일부 연안 풍력 발전에서는 풍력 터빈의 메인 베어링을 교체하는 비용이 너무 많이 들어서 터빈 건설의 사업성 자체가 낮습니다. 여기서 지능형 베어링을 사용하면 부하와 윤활 상태를 모니터링함으로써 손상 발생을 예방할 시간을 충분히 확보할 수 있습니다.

SKF는 이미 풍력 터빈 모니터링을 위한 SKF Insight 개발을 위해 고객과 협력 중입니다. 이를 통해 실제 운전 상태에서 동적 베어링 정보를 측정하고 원격 모니터링 센터 또는 로컬 유지보수 담당자에게 무선으로 통신할 수 있습니다. 이 솔루션은 베어링 속도, 진동, 온도 및 윤활을 모니터링할 것입니다. 무엇보다 새로운 터빈은 물론 이미 전 세계에 설치된 수천 개의 터빈의 운영 성능도 개선할 수 있도록 새로 장착이 가능할 것입니다.

앞으로 철도 분야에서의 휠 엔드 베어링을 위한 유사한 솔루션도 개발 중입니다. 이는 중요한 구성품이며 일반적으로 조건과 관계없이 설정된 간격으로 교체됩니다. SKF Insight는 효과적으로 상태 모니터링 데이터를 수집하여 미리 규정된 운영 상태가 아니라 실제 운영 상태를 기준으로 서비스 베어링 수명, 교체 간격을 결정할 수 있습니다.

운영 상태에 대한 정보를 모니터링하고 전송할 수 있는 능력은 유지보수 계획, 총 소유 비용과 기계 효율 극대화 측면에서 혁명을 가져올 것입니다. 베어링은 오랜 시간 회전식 기계의 심장으로 간주되었습니다. 이제 SKF Insight가 여기에 지능을 더합니다. 기존 상태 모니터링을 뛰어넘어서 문제를 미리 감지하고 조치를 취할 수 있는 ‘미래 안정성’을 실현합니다.

SKF Insight는 이미 풍력 발전과 같은 하이엔드 응용 분야에 적용되고 있습니다. 하지만 우리가 가장 많이 사용하는 기계인 자동차에 이 기술을 적용하면 어떨까요? 지능형 베어링을 장착하여 수많은 문제를 예방할 수 있다고 상상해 보십시오. SKF Insight에 내장된 베어링과 상태 모니터링을 결합하는 기술이 왜 진정한 혁명인지 알 수 있을 것입니다.

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