데이터로 제조를 개선하는 11가지 탁월한 방법

데이터:일부에서는 이를 "제조업의 미래의 생명선"이라고 부르며 로봇을 사용하면 더욱 강력해집니다! 다음은 데이터를 사용하는 11가지 훌륭한 방법입니다.

모든 제조 회사의 미래는 해당 회사가 데이터를 얼마나 잘 처리하는지에 달려 있습니다.

즉, "데이터 수집 및 분석에 능숙하지 않으면 생존하지 못할 수도 있습니다." 그것이 현재 제조업의 전망인 것 같습니다.

MAPI와 Deloitte의 최근 설문 조사에 따르면 산업 제조업체의 85%는 스마트 공장 이니셔티브가 향후 5년 동안 제조 경쟁력의 주요 동인이 될 것이라고 믿습니다. MAPI가 설명하는 것처럼 스마트 공장 뒤에 있는 "요소"는 회사의 운영 데이터이며 "제조업의 스마트 미래의 생명선"입니다.

로봇 공학은 데이터를 잘 활용하는 데 있어 핵심 기술입니다. 물론 데이터는 제조 비즈니스의 모든 영역에 적용됩니다. 그러나 대부분의 로봇은 올바르게 사용하면 이미 데이터 기반 작업에 완벽하게 적합합니다.

로봇은 이미 초당 수백 번 자신의 작업에 대한 데이터를 수집합니다. 재프로그래밍이 쉽기 때문에 작업의 다른 곳에서 데이터를 분석하여 감지한 생산 흐름의 변화에 ​​신속하게 대응하는 데 사용할 수 있습니다.

다음은 데이터와 로봇 공학을 결합하여 제조 비즈니스를 개선하는 11가지 훌륭한 방법입니다.

1. 기존 데이터 활용

물론 운영 데이터를 사용하는 것은 새로운 일이 아닙니다. 제조업체는 최소 지난 20년 동안 운영 데이터를 수집해 왔습니다. 지금의 차이점은 전체 비즈니스에서 데이터를 결합하고 분석할 수 있는 보다 강력한 방법이 있다는 것입니다.

과거에는 각 시스템에 대한 기본 운영 통계를 개별적으로 수집했을 수 있습니다. 장기적으로 각 기계의 생산성을 추적하기 위해 수동으로 수집하고 자주 분석했을 수 있습니다.

이제 실시간으로 데이터를 수신 및 분석하고 (설정된 경우) 즉시 생산을 조정할 수 있습니다.

비즈니스에서 이미 수집한 데이터를 살펴보십시오. 더 쉽게 수집할 수 있는 방법과 더 잘 사용할 수 있는 방법을 물어보세요.

2. 유지 보수를 위한 모니터 기계

유지 관리에 데이터를 사용하면 많은 시간과 비용을 절약할 수 있습니다. 지금까지 가장 일반적인 방법이었던 고정된 일정에 따라 기계를 유지 관리하는 대신 실제로 필요할 때만 기계를 유지 관리하도록 선택할 수 있습니다.

다양한 최신 산업용 로봇에는 유지 관리를 위해 자체 작업을 추적할 수 있는 기능이 포함되어 있습니다. 예를 들어, FANUC 로봇은 사이클 수, 작동 온도, 작업자 활동 등과 같은 지표를 추적합니다.

3. 지속적으로 프로세스 최적화

"측정되는 것이 관리된다"는 오래된 격언은 제조업체에게 중요합니다. 공정을 측정하고 추세를 분석하여 이전에는 불가능했던 방식으로 생산을 지속적으로 최적화할 수 있습니다.

기본적인 예는 로봇 셀의 주기 시간을 개선하는 것입니다. 주기 시간을 조금만 줄여도 장기적으로 엄청난 시간 절약과 생산량 증가로 이어질 수 있습니다.

4. 자원 할당 개선

실시간 운영 데이터를 통해 프로세스에서 리소스를 재할당해야 하는 시기를 거의 즉시 알 수 있습니다.

예를 들어, 한 로봇 셀이 최대치에 도달했지만 다른 로봇 셀이 감소된 용량으로 실행되는 경우를 즉시 확인할 수 있습니다. 이를 통해 초과 작업을 자유 로봇으로 옮기고 생산 흐름을 유지할 수 있습니다.

5. 제품 여정 추적

제품 추적은 공장에 더 많은 자동화가 도입된 이후 데이터를 사용하는 중요한 방법이 되었습니다. 작업자가 적거나 사람이 전혀 없는 경우 프로세스를 통해 제품이 이동하는 과정에서 제품을 추적할 수 있는 안정적인 방법이 필요합니다.

RFID와 같은 기술은 자동화와 함께 자주 사용되지만 2D 비전이 있는 로봇은 바코드와 QR 코드를 읽어 제품을 추적하고 진행 상황을 클라우드에 기록할 수도 있습니다.

6. 고객을 위한 제품 맞춤화

이전 기사에서 설명했듯이 우리는 이제 "개인화의 시대"에 진입하고 있습니다. 맞춤형 제품을 제공하는 제조업체는 이제 그렇지 않은 제조업체보다 경쟁력이 있습니다.

데이터는 데이터를 사용하여 고객의 선호도를 감지하는 것부터 제조 프로세스 전반에 걸쳐 각 맞춤형 제품을 추적하는 것에 이르기까지 맞춤화 과정의 여러 단계에서 중요합니다.

7. 자동화 기회 식별

어떤 수동 작업이 로봇 자동화에 가장 적합한 후보인지 파악하기 어려울 수 있습니다. 운영 데이터를 분석하면 일반적으로 프로세스의 병목 현상이 발생하는 위치와 로봇이 가장 큰 영향을 미치는 위치를 확인할 수 있습니다.

그런 다음 잠시 동안 실행된 로봇의 효과를 확인하기 위해 동일한 측정항목을 사용할 수 있습니다.

8. 품질 보증 개선

로봇 검사는 품질 보증 목적으로 데이터를 자동으로 수집하는 좋은 방법입니다. 데이터 수집의 큰 문제 중 하나, 즉 데이터를 수동으로 수집해야 할 때 걸리는 시간을 극복합니다.

이에 대한 자세한 내용은 로봇 검사에 대한 제조업체 안내서를 참조하십시오.

9. 다운타임 감소

일반적으로 가동 중지 시간을 줄이면 생산량을 늘릴 수 있습니다. 제조 공정 전반에 걸쳐 데이터를 수집하면 작업의 어떤 부분이 최대 용량으로 실행되고 있지 않은지 매우 쉽게(어떤 경우에는 실시간으로) 알 수 있습니다.

또한 아직 사용하지 않는 경우 오프라인 프로그래밍으로 전환하여 로봇 셀의 가동 중지 시간을 줄일 수도 있습니다.

10. 더 나은 비즈니스 결정을 내리십시오

궁극적으로 데이터 사용 방식을 개선함으로써 얻을 수 있는 가장 큰 이점은 더 나은 비즈니스 결정을 내리는 데 도움이 된다는 것입니다.

너무 오랫동안 제조업체는 비즈니스에 대한 결정을 내릴 때 대부분 "일화 및 부족 지식"에 의존해 왔습니다.

요즘에는 백업할 좋은 데이터가 없는 상태에서 "직감 본능"에 의존하는 것이 일반적으로 실수입니다. 그러나 해당 데이터를 얻으려면 제조 비즈니스에서 데이터를 수집하는 방식을 개선해야 할 것입니다.

11. 경쟁력 유지

Manufacturing Net은 다음과 같이 설명합니다.

데이터를 사용하여 제조를 개선하는 가장 큰 이점은 경쟁력을 유지하는 데 도움이 된다는 것입니다. 경쟁업체는 이미 자체 데이터를 사용하는 더 나은 방법을 찾고 있을 것이므로 따라가야 합니다.

비즈니스에서 데이터를 사용하는 방식을 어떻게 개선할 수 있습니까? 아래 댓글로 알려주거나 LinkedIn, Twitter, Facebook, Instagram 또는 RoboDK 포럼에서 토론에 참여하세요.