moneo RTM을 사용한 냉각 회로의 정수 필터 모니터링

초기 상황:

정수 필터는 상태에 관계없이 정해진 주기 (8주 간격)으로 교체되었습니다. 이 경우, 필터 상태를 육안으로 확인해야 헀습니다. 필터에 대한 영구적이고 중앙 집중적인 모니터링이 없었습니다. 이로 인해 조기 또는 늦은 교체로 인한 추가 비용, 결함 또는 막힘 필터로 인한 기계 고장, 유지보수 작업으로 인한 예기치 않은 생산 정지상태가 발생했습니다. 이러한 이벤트는 종종 적절하게 문서화되지 않아 데이터 부족으로 인해 오류 원인에 대한 추후 분석이 불가능했습니다.

구현:

기존 고성능 IT 구조의 중앙 서버에 moneo를 설치하고, 라이센스 키 (LAC)로 moneo RTM 모듈을 활성화 시킵니다. 미세 필터 모니터링을 위하여 두개의 압력 센서가 설치되어 있습니다. 하나는 필터 앞의 압력을 감지하고 다른 하나는 필터 뒤의 압력을 감지합니다. 이 두 값을 기반으로 필터 상태를 유추할 수 있는 압력 차이를 결정할 수 있습니다. 측정은 매우 정확해야 합니다. 압력 센서에는 IoT IO-Link 마스터로 데이터를 전송할 수 있는 IO-Link 인터페이스가 있습니다. 서버에 설치된 moneo RTM 모듈은 매초마다 마스터로 부터 압력 데이터를 가져옵니다.

moneo RTM은 데이터를 처리하여 다음 용도로 사용합니다:

• 압력 차이 계산
• 히스토리 데이터 저장
• 데이터 가시화
• 임계값 모니터링

필터를 모니터링하기 위하여 경고 및 알람 임계값이 정의됩니다. 이 데이터는 필터 제조업체의 데이터 시트에서 가져온 것입니다. 데이터시트는 정의된 유량에서 새 필터의 경우 압력차이가 얼마나 높은지를 표시합니다 (당사 어플리케이션의 경우, 약 1 m³/h = 약 0.05 bar). 압력 차이가 0.5 bar 이상일 때 필터를 교체해 주는 것이 좋습니다. 새 필터 상태의 압력 차이에 0.5 bar가 추가됩니다. 따라서 이 사례의 필터는 0.55 bar에서 교체되어야 합니다. 사용된 센서의 최대 측정 오차가 약 0.05 bar이므로 알람 임계값은 0.5 bar로 세팅됩니다. 이 경우, 경고 임계값이 좀 더 일찍 적용되어야 하므로 담당직원이 적시에 경고를 받을 수 있도록 0.45 bar로 세팅되었습니다

결론:

moneo RTM을 사용하는 경우, 모든 목표 달성이 가능합니다:

• 대시보드에 가시화된 설치에 대한 개요 및 상세정보
• 추가 최적화를 위한 데이터 기록
• 데이터 기록 분석 가능
• 필터 상태의 영구 모니터링
• 임계값 위반 시 이메일 알림

관련된 센서 정보가 대시보드 기능을 통해 빠르고 개별적으로 가시화될 수 있습니다.

1. 선형 차트는 시간 경과에 따른 압력 변화를 보여줍니다 (압력 차이, 필터의 정면/후면).
2. 필터 정면의 현재 압력
3. 임계값 표시를 가진 현재 압력 차이
4. 필터 후면의 현재 압력
5. % 단위의 필터 상태
6. 현재 필터 상태의 신호등 디스플레이

임계값 관리

moneo RTM의 이 기능을 통하여 사용자는 각 프로세스 값에 대한 임계값을 개별적으로 정의할 수 있습니다. 이 어플리케이션에서는 필터 교체가 수행되어야 하는 경우, 유지보수 담당자에게 적시에 알려지도록 세팅되었습니다.

특히 기계 시동 중에 더 높은 압력 변동이 잠깐 발생할 수 있습니다. 지연시간을 통해 간단하게 극복될 수 있습니다. 즉, 잠시 초과된 제한 값이 억제되고 시스템은 X 시간 동안 압력차이가 초과된 경우에만 반응합니다

1. 상위 경고 임계값
2. 경고 임계값의 지연시간
3. 상위 알람 임계값
4. 알람 임계값의 지연시간

압력차이 계산

압력차이 ∆ P= 필터 정면 압력 - 필터 후면 압력

1. 필터 정면 압력
2. 필터 후면 압력
3. 압력값 오프셋 (옵션)
4. 필터 후면 압력에서 필터 정면 압력 감산
5. Bar 단위의 압력차이 결과

퍼센트 [%] 단위의 필터 상태 계산

% 단위의 필터 상태 = 압력차이 * 100% / 최대 압력차이

1. 압력차이
2. 100% 고정
3. 필터 교체 시 최대 압력차이
4. 곱하기
5. 나누기
6. 퍼센트 [%] 단위의 필터 상태 결과