인더스트리 4.0과 스마트 제조의 물결 속에서 전통적인 과정 계기는"감지 기관"에서"신경 말초"에 이르는 심각한 변혁을 겪고 있다.에머슨 산하의 로스몬트 차압 변송기를 대표로 하는 설비는 더 이상 압력, 유량 또는 액위를 정확하게 측정하는 데 만족하지 않고 에지 컴퓨팅과 데이터 모델링 능력을 통합하여 데이터가 발생하는 원천에 직접 지능적인 결정을 부여한다.

에지 컴퓨팅: 원본에서 데이터"정련"과 통찰 실현

현대의 로스몬트 차압 변송기에는 강력한 마이크로프로세서가 내장되어 있어 장치에서 에지 컴퓨팅을 구현할 수 있는 기반을 마련했다.핵심 애플리케이션은 다음과 같습니다.

데이터 사전 처리와 소음 감소: 원시적인 차압 신호는 프로세스 소음, 압력 맥동의 영향을 받기 쉽다.컨버터는 가장자리 측면에서 필터링 알고리즘을 실행하여 잘못된 파동을 제거하고 안정적이고 신뢰할 수 있는 프로세스 값을 직접 출력하여 제어 시스템의 안정성을 향상시킬 수 있다.

핵심 상태 모니터링 및 진단: 변송기는 자체 센서 판독과 운행 매개변수를 지속적으로 분석하고, 내장된 모델을 통해 인압관이 막혔는지, 과정 매체 밀도가 변화했는지, 필름이 손상되었는지 실시간으로 모니터링한다.일단 이상이 감지되면 즉시 현지에서 경보를 촉발하여 예측성유지보수를 실현하여 비계획적인 주차를 피면한다.

유량계산의 변두리화: 유량측정에 있어서 변송기는 직접 차압값에 근거하여 미리 설정한 류체매개 변수 (예를 들면 밀도, 팽창계수) 와 결부하여 변두리에서 복잡한 개방연산을 완성하고 정확한 질량 또는 체적류량값을 직접 출력하여 통제시스템의 부담을 경감시킬수 있다.

데이터 모델링: 단일 변수에서 프로세스 인텔리전스로 확장

단일 컨버터의 데이터가 더 넓은 프로세스 모델에 배치되면 그 가치는 더 확대됩니다.

설비 성능 모델링: 펌프나 압축기 입구와 출구의 차압 (또는 압력) 을 지속적으로 모니터링하여 설비 성능 퇴화 모델을 구축할 수 있다.예를 들어 펌프의 수출입 압차를 모니터링하고 유량을 결합하면 실시간으로 그 효율을 계산할 수 있다.특정 임계값보다 효율이 낮을 경우 모델은 휠 마모 또는 부식 위험을 경고합니다.

프로세스 최적화 모델링: 환열기 응용에서 모델링을 통해 튜브 스레드와 셸 스레드의 압차 변화를 분석하여 실시간으로 결석 계수를 추산할 수 있어 세척 주기를 최적화하고 에너지 효율을 극대화할 수 있다.필터링 프로세스에서 압차 모델을 통해 필터가 막히는 상황을 정확하게 예측하여 정기적으로 교체하는 것이 아니라 필요에 따라 교체할 수 있습니다.

디지털 트윈의 데이터 초석: 트랜스미터가 제공하는 안정적이고 고품질의 상태 정보가 풍부한 데이터는 전체 공장의 디지털 트윈 모델을 구축하고 구동하는 중요한 입력이다.이러한 실제 데이터를 통해 가상 모델은 물리적 엔티티의 상태를 정확하게 반영하여 프로세스 시뮬레이션, 최적화 및 운영자 교육을 수행할 수 있습니다.

결론

로스몬트 차압 변송기는 에지 컴퓨팅과 데이터 모델링을 융합하여 신뢰할 수 있는'데이터 제공자'에서 능동적인'스마트 분석 파트너'로 성공적으로 전환했다.이는 네트워크 변두리 측면에서 데이터에서 정보로의 전환을 실현함으로써 시스템의 응답 속도와 신뢰성을 크게 향상시켰을 뿐만 아니라 더욱 높은 등급의 설비 건강 관리, 과정 최적화와 디지털화 의사결정이 제공하는 통찰력을 제공하여"데이터가 원천에서 가치를 창조할 수 있도록 한다"는 산업 사물 인터넷의 핵심 이념을 진정으로 구현하였다.