수작업 프로세스는 종종 부서 간 단절을 초래합니다. 제조 및 품질 관리자가 제품과 프로세스를 직접 확인하고 결과를 펜과 종이로 기록하는 경우가 많기 때문입니다. 이러한 정보가 조직의 의사 결정권자에게 전달될 수도 있고 그렇지 않을 수도 있으며, 이는 투명성 문제로 이어집니다.
산업용 사물 인터넷(IIoT)을 사용하면 제조업체는 다음을 생성할 수 있습니다. 디지털 제조 현장 처음부터 작업 현장 인텔리전스를 구축하세요. 적절한 지원을 통해 작업 현장 인텔리전스는 보증 문제 위험을 줄이고, 효율적이고 간소화된 프로세스를 구축하며, 낭비를 줄임으로써 더 나은 품질의 제품을 생산하여 상당한 비용 절감 효과를 가져올 수 있습니다.
작업장 인텔리전스의 4가지 이점 및 이를 시설에 통합하는 방법
생산 현장 인텔리전스에는 네 가지 주요 이점이 있지만, 이러한 이점을 극대화하려면 시설을 대폭 디지털화해야 합니다. 상호 연결성은 매우 중요합니다. 모든 주요 운영 체제와 프로세스는 IIoT 디지털 생태계에 연결되어야 합니다.
더 나은 통찰력과 실행 가능한 데이터
제조업체는 작업장 인텔리전스를 통해 자산과 시스템을 연결할 수 있습니다. 실시간으로생산 성능 모니터링을 강화합니다. 이는 기존 기계에 IoT 센서를 장착하여 데이터 흐름을 늘리고, IoT를 활용하여 서비스를 제공하거나, 전체 장비 효율(OEE)을 측정하는 방식으로 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 부서와 공장 전체에서 데이터를 더 잘 이해하고 체계적으로 공유하기가 더 쉬워질 수 있습니다.
품질 향상
IIoT 또는 엣지 컴퓨팅 기술을 활용한 예측 유지 관리 방식은 문제가 발생하기 전에 해결하여 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 설계, 자재 및 배송을 제공합니다. 제조업체는 인공지능(AI)과 IIoT 센서를 사용하는 스마트 기계를 활용하여 서로 통신하고 재구성을 자동화함으로써 온디맨드 가용성을 지원할 수 있습니다. 또한, 수동 오류 발생 위험이 줄어들고 배치 간 처리 시간이 단축되는 이점도 있습니다.
완벽한 추적성
디지털화와 생산 현장 인텔리전스를 통해 제조업체는 자동 센서를 통해 모든 부품, 재료 및 자재를 추적할 수 있습니다. 이를 통해 자재의 재사용, 수리 및 용도 변경을 장려하는 지속 가능한 운영 모델과 시스템이 구축될 수 있습니다.
향상된 추적성과 향상된 모니터링은 제조업체가 선형 생산에서 순환 경제로 전환하는 데 도움이 될 수 있습니다. 현재 다음과 같은 점에 중점을 두고 있습니다. 지속 가능한 제조 전 세계적으로 이는 제조업체에게 경쟁 우위를 제공할 수 있습니다.
사례 연구: 작업 현장 인텔리전스가 배터리 제조의 품질 관리에 어떻게 도움이 되는지
대부분은 연관시킬 것입니다 니콘 카메라와 함께 사용되지만 성공적으로 페어링되었습니다. 영상 소프트웨어를 사용한 3D X선 스캔 리튬 이온 배터리(LiB) 생산 현장에 품질 관리 자동화를 도입합니다.
LiB 생산에 전통적으로 사용되던 2D 방사선 검사 기술은 정확한 결과를 제공하지 못하며, 품질 관리 문제를 즉시 발견하지 못할 수도 있습니다. 3D X-선 스캐닝 및 컴퓨터 단층촬영(CT)과 니콘의 특수 소프트웨어를 사용하면 더욱 정확한 결과를 얻을 수 있으며, 품질 문제를 더욱 신속하게 파악할 수 있습니다. 이를 통해 생산 수율을 높이고 폐기물을 줄이며, 고가의 보증 청구 위험을 줄일 수 있습니다.
이 모든 것은 작업 현장 인텔리전스, 품질 관리 자동화, IIoT의 지속적인 상호 연결성을 통해 가능해졌습니다.
그러나 생산 현장 인텔리전스는 제조 공장에서는 표준이 아닙니다.
생산 현장 인텔리전스는 고도로 디지털화된 공장과 시설을 필요로 합니다. 그러나 글로벌 제조업의 디지털화와 인더스트리 4.0 도입은 지역과 시장에 따라 다릅니다. 최근 2022년에 실시된 한 여론조사에 따르면 제조업체 중 24%만 디지털 전환 전략을 갖추세요.
현재, 세 가지 주요 과제 작업 현장 정보의 광범위한 배포를 방해합니다.
첫째, 제조업체는 디지털화를 비용이 많이 드는 것으로 인식하고 디지털 도구와 기술을 도입하면 상당한 생산 중단이 발생할 것이라고 생각할 수 있습니다. 디지털화로 인해 비용이 발생하고 정상적인 운영에 어느 정도 차질이 생길 수 있지만, 강력한 보안을 통해 디지털 전환을 최대한 원활하게 진행할 수 있습니다. 변화 관리또한 제조업체는 초기 투자 비용이 부담스러울 수 있지만, 도입하지 않을 경우 곧 엄청난 비용이 발생할 것이라는 점을 이해해야 합니다.
둘째, 제조업체는 작업 현장 인텔리전스를 품질 관리의 일부로 볼 수 있습니다. 품질 관리는 종종 수익 중심보다는 비용 중심으로 간주되어 예산상의 어려움을 초래할 수 있습니다. 작업 현장 인텔리전스가 수익성과 예상 투자수익률(ROI) 향상에 어떻게 기여하는지 보여주기 위해서는 패러다임 전환이 필요합니다.
셋째, 변화에 대한 저항 또한 작업 현장 정보 수집에 장애물이 될 수 있습니다. 예를 들어, 리더와 직원들이 기술 향상이나 재교육을 원하지 않거나, 기존 시스템과 프로세스가 충분하다고 생각할 수 있습니다. 제조업체는 조직 전체의 기조를 정립하기 위해 최고 경영진의 일치된 의견을 확보해야 합니다.
작업 현장 인텔리전스를 통해 운영을 향상시키세요
생산 현장 인텔리전스는 제조 분야에서 중요한 역할을 합니다. 품질 관리를 개선하고 프로세스를 최적화하여 더 나은 비즈니스 성과를 달성하고 성장을 도모할 수 있습니다. 생산 현장 인텔리전스는 일반적으로 초기 비용이 발생하는 디지털 혁신에 기반하지만, 생산 현장 인텔리전스를 간과할 경우 기업에 더 큰 손실을 초래할 수 있습니다.
국제산업혁신센터(INCIT)는 제조업 혁신을 지원하고 제조업체가 디지털 혁신을 이루고 작업 현장 정보를 시설에 도입할 수 있도록 지원하는 도구와 역량을 갖추고 있습니다.
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