제조 분야의 산업 연결성을 위한 주요 사용 사례

최근 몇 년 동안 점점 더 많은 사람들이 스마트 팩토리, 인더스트리 4.0과 같은 가능성과 잠재력을 논의하기 시작했지만 이제는 이러한 야심찬 비전과 전략의 많은 이점이 산업 연결성을 활용하여 실현될 수 있습니다.

제조 분야의 산업 연결성을 통해 다양한 애플리케이션을 통해 효율성을 개선하고, 생산 품질을 향상시키며, 실시간 모니터링 및 제어를 지원하고, 지능적인 의사 결정 프로세스를 촉진할 수 있습니다.

스마트 제조 공장 및 Industry 4.0과 같은 기술은 최근 몇 년 동안 널리 논의되었지만, 산업 연결성을 활용하여 제조 분야의 일반적인 사일로를 무너뜨리는 이러한 야심찬 비전과 전략의 많은 이점이 이제 실현될 수 있습니다.

실제로 산업 연결을 통해 표준화된 데이터 액세스를 제공하는 몇 가지 일반적인 사용 사례는 글로벌 제조에 큰 영향을 미쳤습니다. 가능한 주요 사용 사례 중 일부는 다음과 같습니다.

실시간 데이터 모니터링 및 분석 제조업체는 산업용 연결을 사용하여 장비 및 생산 프로세스를 실시간으로 모니터링하여 효율성을 높이고 낭비를 줄이며 가동 중지 시간을 방지하기 위해 즉시 조정할 수 있습니다. .

시설 전체에 연결된 솔루션으로 수집된 센서 및 기계 데이터를 분석함으로써 예측 유지 관리 시스템은 장비가 고장나거나 유지 관리가 필요한 시기를 예측하여 예상치 못한 고장을 방지하고 기계의 수명을 연장할 수 있습니다.

자산 추적 및 관리: Industrial Wired를 사용하면 제조 공정 전체에서 물리적 자산을 추적하여 재고 관리를 개선하고 손실을 줄이고 공급망을 최적화할 수 있습니다.

품질 관리: 자동화 시스템과 센서는 지속적으로 제품 품질을 모니터링하고 실시간으로 결함이나 표준 편차를 식별하여 더 높은 품질의 출력을 보장할 수 있습니다.

자원 관리: 성능을 통해 제조 운영 전반에 걸쳐 자원 사용량 모니터링 및 관리가 가능해지며, 비효율성과 자원 보존 기회를 식별하는 데 도움이 됩니다.

공급망 통합: 공급업체, 제조업체, 유통업체 간의 원활한 데이터 교환은 공급망 가시성을 향상하고 적시 재고 관행을 가능하게 하며 배송 시간을 단축합니다.

작업자 안전: 웨어러블 센서와 안전 모니터링 시스템은 위험한 상황을 감지하고, 건강 지표를 모니터링하고, 안전 프로토콜을 준수함으로써 작업자의 안전을 보장할 수 있습니다.

맞춤화 및 유연성: 고급 연결 및 데이터 분석을 통해 제조업체는 소비자 수요 변화에 보다 쉽게 적응할 수 있어 생산 라인과 맞춤화 옵션이 더욱 유연해집니다.

규정 준수 및 보고: 산업 연결을 통해 데이터를 자동으로 수집하고 분석하여 규제 요구 사항 준수를 단순화하고 보다 정확하고 시기적절한 보고를 촉진합니다.

운영을 한 단계 더 발전시키세요

이러한 사용 사례는 산업 연결이 어디에나 있을 때 가능한 쉬운 성과를 나타냅니다. 또한 이 기술을 사용하면 더욱 발전되고 미래 지향적인 애플리케이션을 통해 보다 전략적인(운영이 아닌) 목표를 달성할 수 있습니다.

예를 들어, 산업 연결성은 스마트 공장과 Industry 4.0의 초석입니다. 그러나 연결성, 빅데이터, 인공 지능 및 자동화를 활용하면 효율적이고 자체 최적화되는 생산 환경을 만들 수 있습니다.

점점 더 주목받고 있는 또 다른 분야는 협동로봇 환경입니다. 제조 네트워크에 연결된 로봇은 인간과 함께 작업하면서 새로운 작업을 학습하고 적응하여 효율성과 생산성을 높일 수 있습니다.

팬데믹 기간 동안 배운 교훈을 바탕으로 많은 조직에서는 운영의 일부 측면을 원격으로 완료할 수 있다는 사실을 깨닫고 있습니다. 이를 위해 산업용 연결은 관리자와 기술자가 원격 위치에서 생산 프로세스를 모니터링하고 제어하는 데 도움을 주어 문제에 신속하게 대응할 수 있는 유연성과 능력을 제공합니다.

이러한 사용 사례를 가능하게 하는 주요 기술

제조 분야에서 산업 연결성을 달성하려면 제조 프로세스 전반에 걸쳐 데이터를 수집, 전송, 분석 및 처리하기 위해 협력하는 여러 기술을 통합해야 합니다.

제조업체가 산업용 연결을 효과적으로 활용하는 데 필요한 핵심 기술은 다음과 같습니다.

산업용 사물 인터넷(IIoT) 장치 및 센서: 이러한 요소는 기계, 장비 및 환경에서 데이터를 수집하고 공유할 수 있습니다. 센서는 온도, 압력, 습도, 진동 등을 포함한 다양한 매개변수를 모니터링할 수 있습니다.

엣지 컴퓨팅: 엣지 컴퓨팅은 중앙 집중식 데이터 센터에만 의존하지 않고 데이터 생성 소스(예: 생산 라인의 기계 또는 시스템) 근처에서 데이터를 처리합니다. 이를 통해 대기 시간이 줄어들고 대역폭이 절약되며 실시간 데이터 처리 기능이 향상됩니다.

클라우드 컴퓨팅: 클라우드 플랫폼은 데이터 저장, 처리 및 분석을 위한 확장 가능한 리소스를 제공하여 제조 데이터 및 통찰력에 대한 글로벌 액세스를 촉진합니다. 또한 서로 다른 위치와 부서 간의 협업도 가능합니다.

분석 및 인공 지능: 분석 도구와 인공 지능(기계 학습 알고리즘 포함)은 IIoT 장치에서 생성된 대량의 데이터를 분석하는 데 사용됩니다. 이러한 기술은 패턴을 식별하고 결과(예: 장비 고장)를 예측하며 프로세스를 최적화할 수 있습니다.

사이버 보안 솔루션: 연결성이 증가함에 따라 사이버 위협의 위험도 증가합니다. 사이버 보안 솔루션은 민감한 데이터를 보호하고 제조 시스템의 무결성과 신뢰성을 보장하는 데 중요합니다.

무선 통신 네트워크: Wi-Fi, 5G 및 저전력 광역 네트워크(LPWAN)와 같은 무선 통신 기술은 제조 환경의 장치와 시스템 간에 데이터를 전송하기 위한 백본을 제공합니다.

디지털 트윈: 디지털 트윈 기술을 통해 제조업체는 제품 및 프로세스를 실제 세계에 구현하기 전에 성능을 시뮬레이션, 예측 및 최적화할 수 있습니다.

SCADA 및 MES 시스템: SCADA(감시 제어 및 데이터 수집) 시스템과 MES(제조 실행 시스템)는 산업 프로세스를 모니터링 및 제어하고 제조 작업이 효율적으로 실행되도록 하는 데 중요합니다. 산업용 연결은 다양한 애플리케이션을 위해 종종 고립된 시스템의 데이터를 함께 가져오는 데 도움이 될 수 있습니다.

이러한 기술을 구현하려면 디지털 혁신에 대한 신중한 계획, 투자 및 전략적 접근이 필요합니다. 여기에는 기술 업그레이드뿐만 아니라 조직 문화, 프로세스 및 인력 기술 개발의 변화도 포함됩니다.