수동 프로세스는 종종 사일로화된 부서로 이어지곤 하는데, 제조 및 품질 관리자는 종종 제품과 프로세스를 물리적으로 점검하고 펜과 종이로 결과를 기록하기 때문입니다. 이 정보는 조직의 의사 결정권자에게 도달할 수도 있고 그렇지 않을 수도 있으며, 이로 인해 투명성 문제가 발생합니다.
산업용 사물 인터넷(IIoT)을 사용하면 제조업체는 다음을 생성할 수 있습니다. 디지털 제조 현장 그리고 처음부터 작업장 인텔리전스를 확립합니다. 적절한 지원을 통해 작업장 인텔리전스는 보증 문제의 위험을 줄이고, 간소화되고 효율적인 프로세스를 만들고, 낭비를 줄임으로써 더 나은 품질의 제품으로 상당한 비용 절감을 가져올 수 있습니다.
작업장 인텔리전스의 4가지 이점 – 그리고 이를 시설에 통합하는 방법
Shopfloor Intelligence에는 네 가지 주요 이점이 있지만, 이러한 이점을 극대화하려면 시설을 대폭 디지털화해야 합니다. 상호 연결성이 중요합니다. 모든 주요 운영 체제와 프로세스는 IIoT의 디지털 생태계에 연결되어야 합니다.
더 나은 통찰력과 실행 가능한 데이터
제조업체는 작업 현장 인텔리전스를 통해 자산과 시스템을 연결할 수 있습니다. 실시간으로, 생산 성능 모니터링을 강화합니다. 이는 IoT 센서로 기존 기계를 개조하여 데이터 흐름을 늘리거나, IoT를 사용하여 서비스를 제공하거나, 전체 장비 효율성(OEE)을 측정하여 달성할 수 있습니다.
제조업체는 디지털 트윈 기술을 사용하여 기계를 가상으로 복제하고 잠재적인 문제를 모델링할 수도 있습니다. 여기에는 처리량 모델과 병목 현상 분석이 포함될 수 있습니다.
또한, 기계 데이터를 집계하고 시각화하면 여러 부서와 공장에서 데이터를 더 잘 이해하고 체계적으로 공유하기가 더 쉬워질 수 있습니다.
향상된 품질
IIoT 또는 엣지 컴퓨팅 기술을 활용한 예측적 유지 관리 방식은 문제가 발생하기 전에 해결하고, 예상치 못한 가동 중지 시간을 줄이는 동시에 기계 고장으로 인한 연간 비용을 줄이는 데 도움이 될 수 있습니다.
제조업체는 머신 러닝을 사용하여 생산 요구 사항을 예측해야 하며, 엔지니어가 수리를 예상할 수 있도록 사전에 비정상적인 상태를 감지해야 합니다.
주문형 가용성
작업장 인텔리전스는 또한 다음을 허용할 수 있습니다. 소량 생산 맞춤형 디자인, 소재 및 배송. 주문형 가용성을 지원하기 위해 제조업체는 인공 지능(AI) 및 IIoT 센서를 사용하여 서로 통신하고 재구성을 자동화하는 스마트 기계를 활용할 수 있습니다. 추가 혜택으로 수동 오류의 위험이 줄어들고 배치 간 처리 시간이 단축될 수 있습니다.
완전한 추적 가능성
디지털화와 작업장 인텔리전스를 통해 제조업체는 자동 센서를 통해 모든 부품, 성분 및 재료를 추적할 수 있습니다. 이를 통해 재료의 재사용, 수리 및 재활용을 장려하는 지속 가능한 운영 모델과 시스템이 구축될 수 있습니다.
개선된 추적성과 더 나은 모니터링은 제조업체가 선형 생산에서 순환 경제로 전환하는 데 도움이 될 수 있습니다. 현재 강조되는 지속 가능한 제조 전 세계적으로 이는 제조업체에게 경쟁 우위를 제공할 수 있습니다.
사례 연구: 배터리 제조의 품질 관리에 작업장 인텔리전스가 어떻게 도움이 되는가
대부분은 연관시킬 것입니다 니콘 카메라와 함께 사용되지만 성공적으로 페어링되었습니다. 이미징 소프트웨어를 사용한 3D X선 스캔 리튬 이온 배터리(LiB) 생산 현장에 품질 관리 자동화를 도입합니다.
LiB 생산에 전통적으로 사용되는 2D 방사선 검사 기술은 정확한 결과를 제공하지 않으며, 품질 관리 문제가 즉시 발견되지 않을 수 있습니다. 3D X-선 스캐닝 및 컴퓨터 단층 촬영과 Nikon의 특수 소프트웨어를 사용하면 결과가 더 정확하고 품질 문제를 더 빨리 포착할 수 있습니다. 이로 인해 생산 수율이 높아지고 낭비가 줄어들며 값비싼 보증 청구의 위험이 줄어듭니다.
이 모든 것은 작업 현장 인텔리전스, 품질 관리 자동화, IIoT의 지속적인 상호 연결성을 통해 가능해졌습니다.
그러나 생산 현장 인텔리전스는 제조 공장에서는 표준이 아닙니다.
Shopfloor 인텔리전스에는 고도로 디지털화된 공장과 시설이 필요합니다. 그러나 글로벌 제조업의 디지털화와 Industry 4.0 도입은 지역과 시장에 따라 다릅니다. 최근 2022년에 실시된 한 여론 조사에서는 제조업체의 24%만 디지털 전환 전략을 갖추세요.
현재, 세 가지 주요 과제 현장 정보의 광범위한 배포를 방해합니다.
첫째, 제조업체는 디지털화를 비용이 많이 드는 것으로 인식하고 디지털 도구와 기술을 구현하면 상당한 생산 중단이 발생할 것이라고 가정할 수 있습니다. 디지털화로 인해 비용이 발생하고 어느 정도 정상적인 운영이 중단될 수 있지만, 견고한 변경 관리를 통해 디지털 변환을 가능한 한 원활하게 수행할 수 있습니다. 또한 제조업체는 초기 선행 투자가 위협적으로 보일 수 있지만 채택하지 않을 경우 비용이 곧 증가할 것임을 이해해야 합니다.
둘째, 제조업체는 작업장 인텔리전스를 품질 관리의 하위 집합으로 볼 수 있습니다. 후자는 종종 이익 센터가 아닌 비용 센터로 간주되어 예산 장애물이 발생할 수 있습니다. 작업장 인텔리전스가 수익성과 예상 ROI에 어떻게 도움이 되는지 보여주기 위해 패러다임 전환이 필요합니다.
셋째, 변화에 대한 저항은 작업장 인텔리전스에 대한 장애물이 될 수도 있습니다. 예를 들어, 리더와 직원은 업스킬링이나 리스킬링을 원하지 않거나 기존 시스템과 프로세스가 충분하다고 믿을 수 있습니다. 제조업체는 조직의 나머지 부분에 대한 분위기를 정하기 위해 최고 경영진의 일치를 보장해야 합니다.
작업 현장 인텔리전스로 운영을 한 단계 업그레이드하세요
Shopfloor intelligence는 제조에서 큰 역할을 하며, 더 나은 품질 관리를 가능하게 하고 프로세스를 최적화하여 더 나은 비즈니스 성과를 제공하고 성장을 실현합니다. Shopfloor intelligence는 일반적으로 사전 비용이 발생하는 디지털 변환에 기반을 두고 있지만, Shopfloor intelligence를 간과할 경우 비즈니스에 더 큰 비용이 발생할 수 있습니다.
International Centre for Industrial Transformation(INCIT)는 제조 혁신을 지원하고 제조업체가 디지털 혁신을 이루고 작업 현장 정보를 시설에 도입하는 데 도움이 되는 도구와 범위를 모두 갖추고 있습니다.
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