INDUSTRY 4.0 시리즈로 가는 길(2부)

이 기사는 Instrumentation Monthly 및 UK Manufacturing에 처음 게재되었습니다.

제조 과정에는 방대한 양의 데이터와 정보가 포함됩니다. 제품 생산에 소비되는 재료와 부품, 조립 지침, 고객 사양, 진동, 온도 등의 기계 정보는 모두 제조 활동의 흐름 속에서 끊임없이 생산되고 있습니다. 또한 제조업체가 조립 라인의 프로세스 효율성과 기계 상태에 대한 추가 증거를 수집하기 위해 센서를 점점 더 많이 배치함에 따라 데이터가 훨씬 더 빠른 속도로 수집되고 있습니다.

그러나 최근 연구에 따르면 이 데이터 중 3분의 1만 활용되고 있으며 나머지는 고립된 데이터나 비효율적인 데이터 관리 관행과 같은 장애물로 인해 활용되지 않는 것으로 나타났습니다. 기회를 잃었다는 뜻이다.

대시보드 및 분석, 인공 지능(AI), 증강 및 가상 현실, 컴퓨터 비전과 같은 디지털 애플리케이션은 기업에 효율성을 향상시키고 비용을 절감하며 위험을 완화할 수 있는 잠재력을 제공하여 최대 20%의 성능 향상을 가져올 수 있습니다.

'Industry 4.0' 시리즈의 두 번째 기사에서 John Lawson은 제조 조직이 작업 현장 데이터를 활용하여 전체 가치를 실현하고 디지털 애플리케이션을 사용하여 최대 투자 수익을 달성할 수 있는 방법에 대해 논의합니다.

첫 번째 기사에서 우리 전문가들은 기업이 레거시 애플리케이션을 업그레이드하고 Industry 4.0의 이점을 얻을 수 있도록 신속한 솔루션을 제공하는 기술을 탐구했습니다.

작업 현장의 사람, 프로세스, 시스템 및 기계는 많은 양의 데이터를 생성하지만 조직이 이를 수집하고 관리하는 방법에 문제가 있는 경우가 많습니다. 일반적으로 이는 오류가 발생하기 쉽고 시간이 많이 걸리는 수동 방법인 스프레드시트와 종이 보고서를 통해 수행됩니다.

이러한 맥락에서는 새로운 데이터 수집 기능을 도입하는 것이 중요합니다. 예를 들어, 기존 PLC(프로그래머블 로직 컨트롤러) 및 감시 제어 및 데이터 수집(SCADA) 키트에 통합된 사물 인터넷(IoT) 센서 솔루션을 채택하면 조직은 실시간으로 더 많은 데이터를 획득하여 가시성을 향상하고 작업 현장 및 공급망 이벤트 처리.

조화와 시각화 도구를 사용하는 것은 이 여정의 또 다른 중요한 단계입니다. 조화 도구는 서로 다른 데이터 필드, 형식, 차원 및 열을 결합된 데이터 세트로 통합하여 정확한 통찰력을 얻는 데 소요되는 시간과 데이터 분석 비용을 줄이는 데 도움이 됩니다.

시각화 도구를 사용하면 통찰력을 생성하고 데이터 포인트를 다운스트림 비즈니스 프로세스에 더 효과적으로 통합할 수 있습니다. 디지털 대시보드는 생산량, 폐기율, 주기 시간, 전반적인 장비 효율성과 같은 주요 지표를 시각적인 방식으로 한 곳에서 가져와 표시할 수 있으므로 조직 전체의 리더가 보다 효율적으로 협업하고 작업할 수 있는 기회를 제공합니다.

고급 대시보드 버전에는 근본 원인 분석 및 병목 현상 해소를 포함하여 지속적인 개선 프로세스를 지원하는 기능이 있습니다. 향상된 데이터 가시성과 분석은 제품 개발에도 도움이 되므로 엔지니어와 제품 팀은 신제품을 출시하기 전에 향상된 기능이 생산 체인에 미치는 영향을 고려할 수 있습니다.

더 나은 데이터 활용도는 제조업체가 유지 관리 활동을 최적화하는 데 도움이 될 수 있습니다. 예를 들어, 항공우주 및 항공 산업에서는 웨어러블 기술 솔루션이 엔지니어 인증 확인이나 작업 시간 기록과 같은 수동 작업을 대체할 수 있습니다. 이는 숙련된 엔지니어의 활용도를 높이고 효율성을 향상시켜 궁극적으로 비용을 절감하는 데 도움이 됩니다.

무선 연결 덕분에 기계 및 기타 제조 인프라에 배치된 IoT 센서는 온도, 진동, 습도, 빛, 방사선 및 CO2 수준과 같이 이전에는 수집하기 어려웠던 데이터를 가져올 수 있습니다.

민감한 원자재를 취급하는 많은 제조업체는 현재 창고와 생산 라인의 컨테이너에 소형 장치를 배치하여 판독값이 안전 및 품질 임계값을 초과하는 경우 이를 감지하고 관리자에게 즉시 경고합니다. 이를 통해 운영자는 더 빠른 반응 시간을 제공하고 손상과 낭비를 줄이고 궁극적으로 자산의 신뢰성과 활용도를 향상시킬 수 있습니다.