제조 및 품질 관리자가 제품과 프로세스를 물리적으로 확인하고 결과를 펜과 종이로 기록하는 경우가 많기 때문에 수동 프로세스로 인해 부서가 고립되는 경우가 많습니다. 이 정보는 조직의 의사 결정자에게 전달되거나 전달되지 않아 투명성 문제가 발생할 수 있습니다.
제조업체는 산업용 사물 인터넷(IIoT)을 사용하여 디지털 제조 현장 처음부터 작업 현장 인텔리전스를 구축합니다. 적절한 지원을 통해 작업 현장 인텔리전스는 보증 문제의 위험을 줄이고 간소화되고 효율적인 프로세스를 생성하며 낭비를 줄임으로써 더 나은 품질의 제품으로 상당한 비용 절감을 가져올 수 있습니다.
작업 현장 인텔리전스의 4가지 이점과 이를 시설에 통합하는 방법
작업 현장 인텔리전스에는 네 가지 주요 이점이 있지만 이러한 이점을 극대화하려면 시설을 대폭 디지털화해야 합니다. 상호 연결성은 매우 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. 실시간, 생산 성능 모니터링을 강화합니다. 이는 기존 기계에 IoT 센서를 장착하여 데이터 흐름을 늘리거나, IoT를 사용하여 서비스를 제공하거나, 전체 장비 효율성(OEE)을 측정함으로써 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 체계적으로 더 잘 이해하고 더 쉽게 공유할 수 있습니다.
품질 향상
IIoT 또는 엣지 컴퓨팅 기술을 활용하는 예측 유지 관리 접근 방식은 문제가 발생하기 전에 해결하는 데 도움이 되어 연간 기계 고장 비용을 줄이는 동시에 예기치 않은 가동 중지 시간을 줄일 수 있습니다.
제조업체는 기계 학습을 사용하여 생산 요구 사항을 예측해야 하며 엔지니어가 수리를 예상할 수 있도록 비정상적인 상태를 사전에 감지해야 합니다.
주문형 가용성
작업 현장 인텔리전스는 또한 다음을 허용할 수 있습니다. 소량 생산 맞춤형 디자인, 재료 및 납품. 주문형 가용성을 지원하기 위해 제조업체는 인공 지능(AI) 및 IIoT 센서를 사용하는 스마트 기계를 활용하여 서로 통신하고 재구성을 자동화할 수 있습니다. 추가적인 이점으로 수동 오류의 위험이 줄어들고 배치 간의 처리 시간이 단축될 수 있습니다.
완벽한 추적성
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.
향상된 추적성과 향상된 모니터링은 제조업체가 선형 생산에서 순환 경제로 전환하는 데 도움이 될 수 있습니다. 현재 강조되는 점을 고려하면 지속 가능한 제조 전 세계적으로 이는 제조업체에 경쟁 우위를 제공할 수 있습니다.
사례 연구: 작업 현장 인텔리전스가 배터리 제조 품질 관리에 어떻게 도움이 됩니까?
대부분은 연관될 것이다 니콘 카메라가 있지만 성공적으로 페어링되었습니다. 이미징 소프트웨어를 사용한 3D X-ray 스캔 리튬이온 배터리(LiB) 생산 현장에 품질 관리 자동화를 도입합니다.
LiB 생산에 전통적으로 사용되는 2D 방사선 검사 기술은 정확한 결과를 제공하지 못하고, 품질 관리 문제도 즉시 발견되지 않을 수 있습니다. 3D X-Ray 스캐닝과 컴퓨터 단층 촬영, Nikon의 특수 소프트웨어를 사용하면 결과가 더 정확해지고 품질 문제를 더 빨리 발견할 수 있습니다. 그 결과 생산 수율이 높아지고 낭비가 줄어들며 값비싼 보증 청구의 위험이 줄어듭니다.
이 모든 것은 품질 관리 자동화와 IIoT의 지속적인 상호 연결을 통해 작업 현장 인텔리전스를 통해 가능해졌습니다.
그러나 작업 현장 인텔리전스는 제조 공장의 표준이 아닙니다.
작업 현장 인텔리전스를 위해서는 고도로 디지털화된 공장과 시설이 필요합니다. 그러나 글로벌 제조의 디지털화와 Industry 4.0 채택은 지역과 시장에 따라 다릅니다. 최근 2022년에 실시된 한 여론조사에 따르면 제조업체 중 24%만 해당 디지털 혁신 전략을 가지고 있습니다.
현재, 세 가지 주요 과제 작업 현장 인텔리전스의 광범위한 배포를 방해합니다.
첫째, 제조업체는 디지털화에 비용이 많이 든다고 인식하고 디지털 도구 및 기술을 구현하면 상당한 생산 중단 시간이 발생할 것이라고 가정할 수 있습니다. 디지털화로 인해 비용이 발생하고 정규 운영이 어느 정도 중단될 수 있는 것은 사실이지만, 강력한 변경 관리를 통해 디지털 혁신을 최대한 원활하게 수행할 수 있습니다. 또한 제조업체는 초기 선행 투자가 부담스러울 수 있지만 채택하지 않을 경우 비용이 곧 합산된다는 점을 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 작업 현장 지능에 장애물이 될 수도 있습니다. 예를 들어, 리더와 직원은 기술 향상이나 재교육을 원하지 않을 수도 있고, 기존 시스템과 프로세스가 충분하다고 생각할 수도 있습니다. 제조업체는 나머지 조직의 분위기를 조성하기 위해 최고 경영진의 조정을 보장해야 합니다.
작업 현장 인텔리전스를 통해 운영 향상
작업 현장 인텔리전스는 제조 분야에서 큰 역할을 하며, 더 나은 품질 관리를 지원하고 프로세스를 최적화하여 더 나은 비즈니스 결과를 제공하고 성장을 촉진합니다. 작업 현장 인텔리전스는 일반적으로 초기 비용이 발생하는 디지털 혁신에 기반을 두고 있지만, 작업 현장 인텔리전스를 간과할 경우 발생하는 잠재적 비용은 비즈니스에 훨씬 더 나쁠 수 있습니다.
International Centre for Industrial Transformation(INCIT)는 제조 혁신을 지원하며 제조업체가 디지털 방식으로 혁신하고 작업 현장 인텔리전스를 시설에 도입하는 데 도움이 되는 도구와 기능을 모두 갖추고 있습니다.
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