예측 유지 보수의 미래

프린터 문제가 발생하기 전에 AI를 사용하여 문제를 해결하는 Durst의 전략은 생산 중단 시간을 없애고 미래의 '스마트 팩토리'로가는 길을 열어야합니다.

Durst가 최근 발표 한 예측 유지 보수 전략은 EU에서 자금을 지원하는 PREMISE 프로젝트와 함께 인공 지능 및 컴퓨터 학습 알고리즘을 사용하여 예측 및 개입을보다 효율적으로 수행 할 것입니다. 서비스 더스트 그룹 이사 인 Christian Casazza와 소프트웨어 및 솔루션 사업부 관리자 인 Michael Deflorian에게 이것이 인쇄의 미래에 어떤 의미인지에 대해 이야기했습니다.

예측 유지 보수는 어떻게 심각한 경쟁 우위를 제공합니까?

CC : 우리는 경쟁사에 비해 심각한 경쟁 우위를 고려한 적이 없습니다. 우리는 고객과 그들의 요구에 초점을 맞추 었습니다. 우리는 한편으로는 가동 시간을 늘림으로써 고객의 생산성을 향상시키고 다른 한편으로는 고객의 소유 비용을 줄이려고 노력하고 있습니다. 따라서 우리의 목표는 고객을위한 경쟁 우위를 창출하는 것입니다.

Durst 서비스 전략의 한 부분은 2025 년부터 계획되지 않은 서비스를 제거하는 것입니다. 여기서 저는 EU에서 자금을 지원하는 PREMISE 프로젝트를 진행하고 있으며이를 실행 해 온 Michael에게 정말 감사합니다.

Durst에 따르면 사후 유지 보수가 아닌 예측 유지 보수

MD : 예방 적 유지 보수의 경우 우리 부서는 서비스 부서에 필요한 도구 세트를 공급합니다. 또한 Durst 기계에서 데이터를 수집하는 분석 도구 (생산성 데이터, 센서 데이터 및 기계 내 구성 요소 간의 통신 채널에서 실행되는 신호)를 제공합니다.

우리는이 모든 데이터를 취해 보젠-볼 자노 자유 대학교 (unibz)에서 두 가지 방법으로 분석했습니다. 첫 번째는 당사의 전문가가 기계에 대한 깊은 지식을 가지고 있으며 다양한 오류의 근본 원인을 알고 있다는 것입니다. 이 지식을 바탕으로 데이터를 사용하여 고장을 예측할 수 있습니다. 두 번째로 중요한 것은 고전적인 빅 데이터 접근 방식 인 전체 데이터 세트를 분석하고 우리가 알지 못하는 근본 원인과의 새로운 패턴 또는 일부 상관 관계를 찾는 것입니다. 이것이이 프로젝트의 중요한 부분입니다.

문제를 얼마나 미리 예측하고 유지 관리 할 수 있습니까?

CC : 대답하기 어려운 질문입니다. 인쇄 시스템은 소모품을 포함하여 수천 개의 서로 다른 부품으로 구성됩니다. 수명주기를 알고 있으면 정기적 인 유지 관리로 문제를 계획하고 해결하는 것이 더 쉽습니다.

예를 들어 UV 램프를 살펴 보겠습니다. UV 램프를 사용하면 램프 유형에 따라 교체해야하는 데 약 1,000 시간이 걸립니다. 이제 우리는 작동 시간 및 일부 센서 값에 대한 지식과 함께 분석을 사용하여 공차를 구축합니다. UV 램프를 최대 800 시간 작동하면 성능이 좋고 시각적 표시기에 녹색 막대가 표시됩니다. 800 ~ 1,000 시간의 작동 시간에는 중간 작동 조건이 있습니다. 200 시간 동안 UV 램프 교체를 고려해야합니다. 그런 다음 1,000 시간 이상 작동 할 수 있지만 실패 위험이 상당히 높다는 것을 알고 있습니다.

크리스티안 카 사자

이것이 시스템이 작동하는 방식입니다. 우리는 허용 오차 내에서 추적하는 모든 매개 변수와 모든 센서 값을 설정하고 적시에 예상하려고합니다. 수명주기를 알고있는 소모품을 사용하는 것은 쉽지만 불규칙한 고장도 발생하고 더 어렵습니다. PREMISE 프로젝트의 목표는 그것이 일어나기 전에 어떻게 감지 할 수 있는지 알아내는 것입니다.

잉크 필터의 예를 사용하면 순환 펌프의 용량을 살펴 봅니다. Durst Analytics를 사용하여이를 추적 할 수 있으며 순환 펌프를 통해 전력을 측정하여 다양한 조건을 해결할 수 있습니다. 지속적으로 증가하는 경우 허용 오차에 도달하면 필터를 교체해야합니다. 반면에 잉크에 문제가 있으면 즉시 필터가 막혔습니다. 이러한 상황은 먼저 이해하기가 더 까다로울 수 있지만 Durst Analytics를 통해 무언가 잘못되고 있음을 알 수 있고 즉시 대응할 수 있습니다.

따라서 예측 시스템에 알리는 데 사용하는 데이터는 과거 데이터와 Durst Analytics를 통해 제공되는 데이터를 기반으로합니다. 데이터가없는 부분을 AI가 메울 여지 나 잠재력이 있습니까?

MD : 그것이 바로 unibz와 함께하는 PREMISE 프로젝트의 동기입니다. 우리는 수집하는 데이터에 기계 학습 알고리즘과 함께 최첨단 AI 알고리즘을 적용하고 싶었습니다.

알고리즘을 가르치는 방법에는 여러 가지가 있습니다. 하나는 우리가 이미 알고있는 근본 원인과 결과에 대한 데이터를 검증하기 위해 사내 전문가의 모든 경험을 가져 오는 것입니다. 그런 다음 펌프의 에너지 소비가 증가하면 시스템을 분리하도록 교육 할 수 있습니다. 이는 잉크를 순환시키기 위해 펌프에 더 많은 에너지가 필요하기 때문에 필터가 막혔 음을 나타내는 강력한 표시입니다. 알고리즘에서 지능을 가르치는 방법에 대한 간단한 예입니다.

또 다른 방법은 알고리즘을 사용하여 엄청난 양의 데이터를 통해 오류를 유발 한 알 수없는 패턴을 찾는 것입니다. 그런 다음 시스템이 기계에서 이러한 패턴을 식별하면 작업자에게 가까운 장래에 문제가 발생할 수 있다는 메시지를 제공 할 수 있습니다.

개별적으로이 모든 단계가 명확하고 이해가되는 것처럼 보이지만 진정한 아름다움은 이들을 하나로 모으는 힘에있는 것 같습니다.

MD : 당연히 그게 중요한 것입니다. 우리는이를 개별적인 기술 발전으로 만 보는 것이 아니라 이러한 모든 구성 요소가 함께 모이는 전체 전략입니다.

Durst의 예측 유지 보수는 미래의 '스마트 팩토리'아이디어에 어떻게 부합합니까?

MD : 이것은 전략에서 정말 중요한 부분입니다. 우리는 자동화 된 비즈니스 프로세스를 가능하게하는 네트워크 인프라, 지능형 생산 시스템 및 직관적 인 소프트웨어를 원합니다. 이것이 모두 픽셀에서 출력까지 새로운 도구 범위의 일부입니다. 물론 자동화는 중요한 측면 중 하나이지만 또 다른 측면은 안정성입니다. 안정적인 자동화 프로세스를 원합니다. PREMISE의 주요 목표는 시스템의 견고성을 훨씬 더 높은 수준으로 끌어 올려 예상치 못한 고장이 발생하지 않도록하는 것이므로 고객은 자동화 된 프로세스 내에서 매우 안정적인 생산 엔진을 갖게됩니다.

마이클 데 플로리안

계획되지 않은 서비스는 2025 년 이후 Durst 전략 "픽셀에서 출력으로"의 일부입니다. 핵심 요소는 Durst가 유명한 프린터 제조업체에서 디지털 인쇄를위한 솔루션 제공 업체로의 전환입니다. "픽셀에서 출력으로"는 콘텐츠 제작에서 제품까지 범위를 정의합니다.

여기에는 제품 포트폴리오에 대한 확장도 포함됩니다. 예전에는 프린터와 잉크 였지만 이제는 프린터, 잉크, 소프트웨어, 컨설팅 및 교육 서비스의 전체 생태계입니다. 기본적으로 고객이 인쇄뿐만 아니라 전체 디지털 변환 측면에서 성공하는 데 필요한 모든 것을 손끝에서 얻을 수 있도록 보장하는 것입니다.

이 전략과이 목표를 달성하기위한 핵심은 전체 시스템의 생산성에 영향을 미치는 예기치 않은 생산 및 갑작스러운 고장없이 가동 시간이 높은 고성능 기계입니다. 따라서 이러한 예측 유지 관리 또는 계획되지 않은 서비스 전략은 전체 Durst 전략의 핵심입니다.

FESPA : 사용자가 향후 부품을 변경할 수 있도록 증강 현실 (AR)을 고려하고 있습니까? 예를 들어, 엔지니어를 보내는 대신 고객이 AR 안내를 통해 자신의 부품을 변경할 수 있습니까?

CC : 우리는 2015 년에 AR 프로젝트로 시작하여 여러 기술을 테스트했습니다. 그 첫 단계에는 서비스 엔지니어가 참여했습니다. 우리는 글로벌 기업이며 엔지니어의 기술을 일정 수준으로 유지하기 위해 AR 지원을 제공하는 것이 좋을 것이라고 생각했습니다. 이런 식으로 우리는 그들이 유럽과 특히 새로운 엔지니어를 위해 아시아에서 동일한 표준으로 작업하고 있음을 압니다. 우리는 몇 가지 테스트를 수행했으며 일부는 좋았고 다른 경우에는 비디오 화면에 문제가있었습니다.

위의 P5와 같은 모든 Durst 기계는 분석 기능이 이미 포함 된 상태로 출고됩니다.

우리는 여전히이 작업을하고 있습니다. 그러나 우리가 알아 낸 것은 특히 최종 고객에게는 작동하지 않는다는 것입니다. 우리의 경험에 따르면 AR을 제공하는 대신 작업자가 스스로 부품을 교체 할 수 있도록 적절히 교육하면 고객으로부터 더 많은 수용을받을 수 있습니다. 좋은 점은이 교육을 통해 작업자가 기계의 일상적인 유지 보수와 기계의 중요성에 대해 더 나은 느낌을 갖게되어 신뢰성이 높아진다는 것입니다. AR 명령어만으로는 동일한 효과가 없습니다.

그러나 우리는 AR을 포기하지 않습니다. 우리는 지속적으로 최신 AR 기술을 검토하고 있지만 현재 시간에 적합하지 않습니다. 즉, 지난 12 ~ 14 개월 동안 전 세계 여행 제한으로 인해 이것이 미래에 절대적으로 필요하다는 사실을 확인했습니다. 또한 기계가 서비스 또는 셀프 서비스를 위해 설계되어야한다는 Durst 서비스 전략의 일부이기도합니다.

FESPA : 인쇄 부문에서 적극적으로 혁신하는 것이 얼마나 중요합니까?

CC : 우리는 기술 교육 부서를 운영하고 있으며 시장에서 최신 기술을 지속적으로 살펴보고 있습니다. 우리에게 또 다른 중요한 것은 고객에게 진정으로 도움이되는 적절한 장비를 찾는 것입니다.

예를 들어, 우리는 앱과 결합 된 스마트 글래스 인 Microsoft HoloLens로 테스트했습니다. 예, 전자 부품을 교체 할 때 사용해도 좋지만 예를 들어 프린트 헤드를 조정하려는 경우 안경이 도움이되지 않습니다. 품질을 추구하기 시작하자마자 더 이상 원격으로 수행 할 수 없습니다. 교육을 받고 예상되는 품질을 이해하는 사람이 필요합니다. 한계가 있지만 포기하지 않고 항상 최신 기술을 찾고 있습니다.

마지막으로 FESPA 회원에게 무엇을 알고 싶으십니까?

CC : Durst 공장을 떠나는 모든 프린터에는 이미 분석 기능이 포함되어 있습니다. 새로운 프린터가 나올 때마다 우리는 예측 유지 보수에 실제로 투자하며 그 데이터가 그 기반입니다. 고객이 자신의 컴퓨터를 온라인 상태로 만들고 싶지 않은 경우에도 괜찮지 만 데이터를 보내는 고객은 실제로 예측할 수있는 가능성을 제공합니다.

MD : "예상치 못한 서비스 없음"전략은 애프터 세일즈 전략이 아니라는 점을 지적하고 싶습니다. 그것은 기계의 개발과 개념과 함께 제공되는 소프트웨어로 시작하여 애프터 세일즈로 들어갑니다. 완전히 전체 론적 인 접근 방식입니다.