OEE(설비 종합 효율) 최적화 시스템
간편한 설치 로 직동 부품 을 시각화하여
설비 고장 로스 를 방지합니다.ADV
제로 티켓
이와 같은 문제를
겪고 계신가요?
메인터넌스 작업이 경험에 의존하고 있습니다.
메인터넌스는
숙련자의 경험에 의존하고 있습니다.
TBM (시간 기준 메인터넌스)
정기적으로 메인터넌스 작업을 실시하고 있지만 과도하게 이루어지고 있습니다.
갑작스러운 고장
고장이 나면 생산라인이 멈춰
큰 로스가 발생합니다.
OMNIedge로 해결가능합니다.
"직동 부품 상태 모니터링 AI 솔루션"을 통해 부품의 윤활과
손상 상태를 수치로 파악할 수 있으며,
AI 알고리즘이
자동으로 이상 점수를 산출해줍니다.
누구나 쉽게
부품 상태를 파악할 수 있습니다.
부품의 손상 및 윤활 상태를 수치로 시각화하여, 판단을 특정 개인에게 의존되지 않도록 합니다.
수치화 및 가시화
효율적인 유지 보수
부품의 손상 및 윤활 상태를 수치로 시각화하여, 이상 범위를 초과하면 점검 또는 유지보수가 필요함을 기술자에게 알립니다.
유지보수 업무의
효율성을 높입니다.
갑작스러운 고장으로
인한 손실을 줄입니다.
부품의 상태를 모니터링하여 고장 징후를 사전에 감지함으로써, 갑작스러운 기계 고장을 방지하고 비용 및 작업 시간을 줄일 수 있습니다.
비용 절감
직동 부품 상태 모니터링
AI 솔루션이란? 직동 부품용
센서를 부착하는 것만으로
부품의 상태를 수치로 확인하고 시각화할 수 있는 시스템입니다.
독자적인 알고리즘과 방대한 데이터 기반의 THK 센싱 시스템으로
부품 상태를 수집하고 분석하여 진단 및 예측 기능을 제공, 생산 계획을 원활하게 진행할 수 있도록 지원합니다.
기존 설비에 추가 장착(레트로핏) 가능합니다.
- 센서를 기존 장비에 추가 장착할 수 있습니다.
- 신규 장비와 기존 장비 모두 설치 가능합니다.
센서는 현재 현장에서 가동 중인 기계의 기계 부품에 설치할 수 있습니다. 적절한 부착 장치를 사용하면 기계 종류에 관계없이 설치가 가능합니다.
-
상면 클램프 타입
【LM 가이드】 -
단면 접착 타입
【LM 가이드】 -
마그넷 타입
【LM 가이드】 -
공동 체결 타입
【볼 스크류】 -
소형 접착면 타입
【액추에이터】 -
곡면 접착 타입
【액추에이터】
부품 상태를 시각화
- 직동 부품의 윤활 및
손상 상태를 수치로 파악할 수 있습니다. - 부품에 이상이 발생하면 알림 이메일로 통보
기존에는 경험과 직감, 오감으로 판단했던 부품의 상태를
수치화하여 정확하게 상황을 파악할 수 있습니다. 또한, 부품에 이상이 발생하면 담당자에게 이메일로 통보되어 큰 정지나 고장이 발생하기 전에 알려줍니다.
AI 진단 서비스 "ADV"
- 임계값 설정 불필요
- 변화 및 이상을 자동으로 알림
- 직동 부품 데이터 전문가가 데이터를 모니터링하고 분석 결과를 보고합니다.
예측 감지를 사용하더라도 각 기계의 상태와 조건이 달라 임계값 설정이 어렵다는 우려가 있습니다. 이를 해결하기 위해 AI 진단 서비스 "ADV"가 있습니다.
임계값 설정이 불필요하며, AI 알고리즘이 이상도(손상·윤활 상태) 점수를 산출하고, 전문가가 데이터를 분석하여 모니터링 보고서를 제공합니다.
안심 혜택
- 제조 대기 제로 티켓
준비 과정에 대한 불안을 해소해 드립니다.
- 일부 적용 조건이 있으므로 자세한 내용은 문의해 주세요.
대기 없이
바로 생산에 들어갑니다.
제조 대기 제로 티켓
대기 시간 없이 언제든 제조 준비가 가능하며, 교체 부품도 확실히 확보할 수 있습니다.
PoC부터 전체 구현 단계까지,
귀사의 환경에 최적화된 서비스를 제공합니다.
- PoC:
하드웨어부터 통신 환경까지 하나의 패키지로 제공합니다.
- 전면도입
라인이나 공장 전체에 맞는,
고객 환경에 맞춰 제안해 드립니다.
직동 부품 상태 모니터링
AI 솔루션 소개 동영상
- 이 동영상은 한정 공개입니다.
시청을 원하시는 분은 동영상을 클릭하여 양식에 필요한 정보를 입력해 신청해 주세요.
도입 상담 및
자세한 비용 문의는
THK로 연락해 주세요.
IoT 관련 문제를
한번에 해결합니다.
센서 선정
어떤 센서가 좋을까?
전용 센서를 사용하므로
선정하는 시간이 필요 없습니다!
엣지컨트롤러 선정
어떤 것이 좋을까?
전용 앱을 사용하기때문에
선정하는 시간이 필요없습니다.
데이터 처리
데이터를 어떻게 분석해야할까?
엣지 AI가 데이터를 처리하므로
분석 시간이 필요하지 않습니다!
네트워크 구축
사내 네트워크를 변경하는 일은 쉽지
않습니다.
통신 환경이 포함된 패키지로 제공되기때문에 바로 시작 가능합니다.
안전한 환경
데이터를 신중하게 취급하고 싶습니다.
통신과 클라우드에서
최고 수준의 보안을 제공합니다!
최종 결정
어디에서 어떻게 판단하실건가요?
클라우드 AI가
종합적인 판단을 제공합니다!
【개발 중】
구성안
하드웨어부터 소프트웨어까지 모두 준비되어 있습니다. 통신 환경 등의 인프라를 자체적으로 구축할 필요가 없습니다.
간편한 설치
직동 부품에 센서를 설치하고
전원을 켜면 네트워크가 자동으로 설정됩니다.
센서가 손상 및 윤활 상태 등을 수치화합니다.
필요한 데이터만 4G/LTE 네트워크를 통해 전송됩니다.
센서가 손상 및 윤활 상태 등을 수치화합니다.
필요한 데이터만 4G/LTE 네트워크를 통해 전송됩니다.
예측 감지
예측 감지 소프트웨어가 데이터를 분석하며, 소프트웨어는 축적된 데이터를 통해 학습하고 진화합니다.
메일 알림
- 글로벌 커뮤니케이션의 경우 각 국가별로 최적의 서비스 제공업체를 선정합니다.
도입 시 고객 피드백
전자 부품 제조업체
과제
유지보수 간격은 약 3개월이며, 1~2명이 50대의 기계를 작업하므로
시간이 많이 소요됩니다. 권장되는 계산식이 복잡하여 조정 값이 맞는지 확신할 수 없'었습'니다.
도입을 결정하게 된
주요 요인
작업 자체의 시간은 변하지 않을 수 있지만, 상태를 수치화할 수 있어 복잡한 데이터 처리가 필요 없습니다. 유지보수 주기를 연장하거나 장비 상태에 따라 작업을 조정하는 등 자율 보전의 품질과 정확성을 높일 수 있'었'습니다.
운송 장비 제조업체
과제
용접 작업 중 블록에서 볼이 빠져 라인이 멈추는 상황이 발생했습니다. 가이드가 덮여 있어 고장 후에야 문제를 파악하는 경우가 많고, 도장 공정에서는 여러 개의 3m 가이드를 연결해 사용하기 때문에 파손 시 작업이 매우 까다로웠습니다. (로봇주행축)
도입을 결정하게 된
주요 요인
OMNIedge로 문제를 감지하고 수치화 하여 큰 도움이 되었습니다.
자동차 부품 제조업체
과제
금속 가공 장비에서 장비의 이상 여부는 기계 기술자가 설정한 조건에 따라 판단하고 있습니다. 그러나 이번에 교체한 장비에서는 해당 조건에 따라 이상이 없다고 판단되었으나, 가공 품질에 문제가 발생했습니다. 육안으로 확인해 보니 엔드 플레이트가 손상되어 있었습니다.
도입을 결정하게 된
주요 요인
보전 팀이 장비에 문제가 있다는 것을 알 수 있어 조치를 취할 수 있었습니다.
지원
도입 전후로 THK가 확실히 지원하므로 안심하고 도입할 수 있습니다.
또한, 수집된 데이터를 확인하여 알림을 제공하는 모니터링 서비스도 운영하고 있습니다.
도입 전
- 모델 선정
- 설치 위치와 배선에 관한
지원 및 조언
도입 후
- 설치 지원
- 수집된 데이터에 대한 조언
AI 진단 서비스 "ADV"
THK가 변화 지점을
알려드리는 서비스입니다.