기계를 감시할 사람

Apr 11, 2024

스토리

2023년 3월 15일

얼리 어답터는 최신 센서 및 AI 기반 자산 상태 모니터링 및 진단 솔루션을 배포한 후 즉시 수백만 달러의 비용 절감을 달성합니다.

수십 년간의 경험과 최첨단 알고리즘을 결합하여 중공업 작업에서 기계를 모니터링하는 새로운 방법을 제공하는 것은 신뢰할 수 있는 지혜와 새로운 스마트 기술의 결합입니다.

Baker Hughes가 2021년 10월 Augury와의 제휴를 발표한 이후 스타트업의 기술과 Baker Hughes의 자체 자산 관리 솔루션을 결합하려는 많은 작업이 있었습니다.

그 결과, 목적에 맞게 구축된 인공 지능(AI)을 통해 지원되는 사물 인터넷(IoT) 하드웨어, 소프트웨어 및 서비스를 결합한 엔드투엔드 기계 모니터링 및 진단 솔루션인 Machine Health라는 솔루션이 탄생했습니다. 이는 규범적인 통찰력을 제공하고 고객이 가동 중지 시간을 줄이는 데 도움이 되도록 설계되었습니다. 풀 스택 감지, 결과 중심 AI 및 고객 성공을 통해 기계 문제가 다운타임이나 장애로 이어지기 전에 이를 표시할 뿐만 아니라 문제를 진단하고 솔루션을 처방합니다. Machine Health는 자산 성과 관리 및 프로세스 최적화를 위한 새로운 통합 솔루션 제품군인 Cordant의 일부입니다. 여기에서 자세한 내용을 확인할 수 있습니다.

고객이 센서 및 AI 기반 솔루션을 사용하여 기계 상태 모니터링을 시작한 시점부터 가치를 실현하는 데 걸리는 시간은 일반적으로 2~4주이며, 처음 6개월 동안 투자 수익률(ROI)이 300%에 달합니다. 이는 이와 같은 결과를 달성하는 데 수년이 걸릴 수 있는 범용 AI보다 훨씬 빠릅니다.

Baker Hughes는 Bently Nevada 제품 라인을 통해 60년 넘게 상태 모니터링 및 보호 부문을 선도해 왔습니다. “디지털 혁신이 점점 더 중요해짐에 따라 우리는 AI가 차세대 결과를 제공하는 핵심 구성 요소가 될 것이라는 것을 알고 있었습니다. 우리 전문가들은 의사들이 인체에 대해 아는 만큼 기계에 대해 많이 알고 있다고 말할 수 있습니다. 우리는 기계 건강을 위한 AI 기술 공간에서 Augury의 강점과 깊은 지식을 결합하고 있습니다.”라고 Baker Hughes의 Bently Nevada 글로벌 고객 성공 리더인 Sequoia Murray는 설명합니다. "우리는 AI와 역사적 지식을 연결하여 이 솔루션을 중공업에 제공하고 있습니다."

2022년 9월, 팀이 캐나다 온타리오에 있는 INVISTA의 Kingston 나일론 제조 공장에서 Machine Health의 첫 번째 상업적 구현을 ​​배포했을 때 고무가 출시되었습니다.

''우리는 더욱 효율적이고 지속 가능해지기 위해 기술을 수용해야 한다는 것을 충분히 인식하고 있습니다. 이것이 바로 우리가 공장에서 하려고 하는 일입니다.”라고 Bonorden은 말합니다.

Murray는 “INVISTA는 Baker Hughes의 오랜 파트너이며 이미 System 1 소프트웨어와 Ranger Pro 무선 센서를 사용하고 있습니다.”라고 덧붙입니다.

“그들은 유지 관리 비용을 더욱 줄이고 계획되지 않은 가동 중지 시간을 줄이고 싶었습니다.”라고 그녀는 말합니다. 기존 하드웨어 및 소프트웨어 인프라에 규범적 분석을 추가하면 더 많은 가치를 창출할 수 있을 것으로 기대했습니다.

펌프, 교반기, 압출기, 송풍기, 팬 및 컨베이어를 포함하여 50개 이상의 기계에 파일럿이 배포되었습니다. 결과는 빠르게 흘러나왔습니다. “우리는 설치 직후부터 데이터를 수집하고 가치를 창출하기 시작했습니다.” 배포 후 2주 후에 Machine Health는 머신 상태가 이상 징후를 올바르게 표시하여 근본 원인을 정확히 파악하고 완화 솔루션을 처방했을 때 첫 번째 "머신 저장"을 수행했습니다. INVISTA는 US$110,000를 절약했습니다.

Augury는 주로 식품 및 음료 제조 산업에서 기계 모니터링을 강화했습니다. Baker Hughes와의 제휴로 업계 전문성이 확대되었습니다. Baker Hughes Augury Strategic Alliance를 이끌고 있는 Carlos Gomez는 “우리는 중공업 분야에 있으므로 일반적으로 더 큰 가치가 창출되는 것을 보게 될 것입니다.”라고 설명합니다.

Machine Health의 AI 알고리즘은 전 세계의 유사한 산업용 기계 및 설정에서 수집된 수십 년 간의 고품질 데이터를 기반으로 실행됩니다. Murray는 “우리의 AI 알고리즘은 100,000개 이상의 기계에 걸쳐 3억 시간 이상의 런타임을 기반으로 구축되었습니다.”라고 말합니다. 이 데이터를 활용하면 가치 창출 시간, ROI 달성 시간, 배포 시간이 단축되며, 이는 역사적으로 과도하게 약속되고 미흡하게 제공되었던 기존 AI와 차별화됩니다.