사물 인터넷 기술
대부분의 인류 역사 동안 제조업은 숙련 노동자에 의해 수행되었습니다. 1700년대 중반, 산업 혁명은 생산 시간을 단축하고 품질을 개선하며 프로세스 효율성을 높이기 위해 사람과 기계가 함께 일하기 시작한 시대를 열었습니다. 이제 자산 효율성, 안정성 및 가용성에 중점을 둔 사물 인터넷(IoT)은 원자재를 시장에 출시할 준비가 된 제품으로 변환하는 완전히 새로운 방식을 안내할 태세입니다.
제조를 위한 IoT의 아이디어는 간단합니다. 제조업체는 기술에 대한 자본 투자를 통해 장기적으로 운영 비용을 절감할 수 있습니다. 네트워크로 연결된 기계, 센서 등은 실수를 하지 않거나 휴식, 병가 또는 교육이 필요하지 않으므로 효율성을 개선할 수 있는 안정적이고 비용 효율적인 방법을 제공합니다.
아래에서는 IoT 제조에 대한 세 가지 샘플 사용 사례, 몇 가지 심층적인 IoT 제조 사례 연구, 제조 조직에서 IoT 솔루션을 통합하기로 결정할 때 변경 관리를 처리하는 방법에 대한 몇 가지 제안을 살펴보겠습니다.
크거나 복잡한 자산(예:항공기 구성 요소)을 구축하는 제조업체의 경우 통합할 구성 요소를 추적하는 것이 매우 중요할 수 있습니다. 많은 조직이 진행 중인 자산을 추적하기 위해 바코드 스캔에 의존하지만 이 방법을 사용하면 분실된 부품에 빠르게 액세스할 수 없습니다. 추적 기술을 사용하면 잘못 배치된 부품을 적극적으로 추적해야 하는 낭비되는 비용을 피할 수 있습니다. 또한 예외 보고에 유용할 수 있으므로 부품이 잘못된 영역에 있는지 즉시 확인하여 문제를 해결할 수 있습니다.
일부 공장과 공장은 일상적인 작업을 위해 값비싼 도구와 게이지에 의존합니다. 도구를 잘못 배치하면 공장 워크플로가 지연되어 완료 및 배송 일정에 부정적인 영향을 미칠 수 있습니다. 또한 조직에서 정부 제공 장비(GFE)를 사용하고 해당 장비에 대해 항상 책임을 져야 하는 경우 이러한 비품을 추적하는 기능이 있으면 조직이 뜨거운 물에 빠지지 않도록 할 수 있습니다.
백신과 같이 온도에 민감한 제품은 생성, 보관 및 배송 과정에서 적절하게 취급되도록 하는 것이 중요합니다. IoT 기술을 사용하여 구성 요소를 적절하게 처리하고 완제품이 미리 결정된 온도 범위 내에서 유지되도록 할 수 있습니다.
광범위한 공정 자동화 및 관련 제품을 제공하는 G2 Technologies는 자동차 폼 제조업체와 협력하여 머신 비전을 사용하여 제품 품질을 더 잘 관리합니다. 폼은 20피트 너비의 롤로 자동차 제조업체에 전달됩니다. 재료는 분당 600피트의 속도로 라인 아래로 이동합니다. 육안 검사관이 일회성 과정에서 찢어짐과 두께 변화를 비롯한 결함이 누락된 것은 말할 필요도 없습니다. 이 문제를 해결하기 위해 G2는 카메라 어레이가 거품의 이미지를 캡처하는 자동화된 프로세스를 도입했습니다. 그런 다음 이미지에서 결함이 있는지 실시간으로 검사되어 목록이 작성되었습니다. 생산 공정에서 새로운 수준의 신뢰성을 확보하고 반복적인 작업을 기계에 넘기는 것 외에도 제조업체는 정보를 사용하여 결함이 있는 제품을 더 저렴한 가격에 제공할 수 있었습니다.
G2 프로젝트는 공장 내부에서 IoT가 작동하는 방식에 중점을 두고 있지만 스마트 기술은 제조업체가 제조 제품과 보완 서비스를 모두 제공하도록 다양화하는 데도 도움이 될 수 있습니다. ThingWorx 플랫폼으로 가장 잘 알려진 IoT 회사인 PTC는 인쇄기를 비롯한 다양한 기계를 제조하는 독일의 Heidelberg와 협력하여 이를 촉진했습니다. PTC에 따르면 하이델베르그는 매출의 40%를 서비스 및 관련 거래에 기인합니다. Heidelberg는 ThingWorx를 사용하여 약 10,000대의 기계와 15,000대의 시스템을 연결하여 문제가 고객에게 도달하기 전에 원격으로 문제를 모니터링하고 해결할 수 있도록 했습니다.
PTC는 이제 회사가 문제의 70% 이상을 원격으로 해결할 수 있다고 말합니다. 시스템 서비스 담당 부사장이자 운영 책임자인 Uwe Galm은 “고객에게 탁월한 지원을 제공할 수 있습니다. "ThingWorx 플랫폼, 필요에 따라 지속적인 컨설팅, PTC 클라우드 서비스를 통한 정기 기능 및 보안 업데이트를 통해 우리는 미래를 대비할 수 있는 유리한 위치에 있습니다."
그런 다음 제조 분야에서 IoT 솔루션을 구현하는 궁극적인 목표인 사람의 손길이 필요 없는 소등 공장이 있습니다. FANUC Robotics는 차량 제조에 사용되는 부품을 생산하는 파트너와 함께 이 목표를 달성했습니다. 특히 클라이언트는 하루 24시간 가동될 수 있도록 가공 프로세스를 완전히 자동화하기를 원했습니다.
FANUC의 Cathy Powell은 다음과 같이 설정을 설명했습니다. "이 시스템은 귀중한 바닥 공간을 절약하기 위해 각 기계 상단에 한 대의 로봇이 장착된 4개의 이중 스핀들 선반을 사용합니다. 각 선반에 연결된 진동 보울 피더는 부품을 로봇에 공급합니다. 로봇은 단일 부품을 갖추고 있습니다. "그리퍼는 부품을 스핀들에 로드하여 완전한 가공을 위해 척의 공작물을 뒤집습니다. 내장 센서는 정확성을 보장하기 위해 부품이 척에 완전히 안착되었는지 확인합니다. 완성된 부품은 자동으로 나가는 컨베이어로 방출됩니다." 최종 결과는 현장에서 작업자나 모니터 없이 시간당 320개의 부품을 생산하는 소등 프로세스입니다.
Audi, Daimler, Bosch, Siemens, Bayer, ThyssenKrupp, Adidas 및 기타 많은 글로벌 대량 생산업체의 본고장인 독일에서 제조는 국가 경제의 기둥이자 고용의 거대한 원천입니다. 사실, 제조는 독일 경제에서 매우 중요한 부분이며, 독일은 인더스트리 4.0이라는 이니셔티브를 추진하고 있습니다. 이 이니셔티브는 IoT를 제조 운영에 통합하여 스마트하고 디지털화된 공장을 만드는 것을 의미합니다.
전국적인 추진은 앙겔라 메르켈 총리가 2011년부터 이야기해 온 것입니다. 작년에 하노버 산업 박람회에서 연설에서 메르켈은 "디지털 의제가 산업 생산과 융합되는 중요한 순간에 도달했습니다. . 이 기간이 세계 최고의 산업 중심지의 미래 강점을 결정할 것입니다.” 2014년 함부르크에서 열린 IT 행사에서 메르켈 총리는 “세계 시장은 우리보다 훨씬 앞서 있다”면서도 “디지털 기술과 공산품, 물류 연결… 주도권을 잡을 수 있습니다.”
마찬가지로 2015년 제조 강국인 China는 다양한 경제 부문에 적용되는 제조 및 운송을 강조하는 Made in China 2025 프로그램을 채택했습니다. 이것의 주요 부분은 중국 제조를 국제 표준에 맞춰 중국에서 제조된 제품과 관련된 낙인을 사전에 방지하는 것입니다.
이를 촉진하기 위해 정부는 대상 산업 분야의 중국 기업에 3000억 달러의 대출, 연구 보조금 및 기타 자금을 제공할 계획입니다. 최근 베이징에서 열린 중국 개발 포럼에서 산업 정보 기술부 장관 Miao Wei는 “실험실 제품과 산업화 간의 연결을 개선하기 위해 메커니즘 및 시스템 혁신에 중점을 두고 관련 기업에 의존하여 대학과 연구를 결합할 것입니다. 연구소를 설립하고 신소재, 로봇 및 기타 측면을 전문으로 하는 혁신 센터 건설에 박차를 가합니다. 우리는 더 많은 국가, 기업 및 조직이 변화 과정에 참여하고 중국 제조 산업을 업그레이드하고 다양한 수준 및 다양한 형태로 협력 및 교류를 실시하여 발전 기회를 공유하는 것을 환영합니다.”
이 시점에서 IoT가 제조 조직에서 중요한 역할을 할 수 있음을 알 수 있습니다. 선택한 기술도 중요하지만 해당 IoT 기술을 제조 환경에 통합하는 방법을 고려하는 것도 중요합니다. 고려해야 할 질문은 "20-30년 동안 이 작업을 수행해 온 공장 또는 제조 현장 직원이 이 새로운 기술을 구매하고 가치를 확인하도록 하려면 어떻게 해야 합니까?"입니다. 그 질문에 답하는 것은 특히 어려울 수 있습니다. 그렇게 하는 데 도움이 되도록 다음 두 가지 사항을 고려하십시오.
<울>자산 추적 기술을 선택하는 것은 어려운 작업일 수 있습니다. 작업을 보다 쉽게 수행할 수 있도록 AirFinder 지능형 RFID 시스템이 비용을 절감하고 배포를 단순화하는 방법을 보여주는 리소스를 만들었습니다. 이 백서에서는 배포 비용, 태그 비용, 보안, 로트 수준 추적 가능성 등에 대해 알아봅니다. 지금 무료로 다운로드하세요!
사물 인터넷 기술
디지털 트윈이라는 용어는 센서와 같은 스마트 장치의 데이터를 사용하여 물리적 개체, 작동의 디지털 일치를 유지하는 개념화일 뿐입니다. 디지털 트윈과 물리적 일치 부분을 결합하는 채널을 디지털 스레드라고 합니다. 디지털 모델은 인공 지능 및 데이터의 적절한 통합으로 정기적으로 수정 및 업그레이드될 가능성이 높습니다. 또한 실제 및 동시 가상 현실을 제공합니다. 물리적 개체와 컴퓨터 생성 해당 항목을 결합하는 것이 중요합니다. 산업용 IoT의 기술 동향 증가함에 따라 디지털 트윈 기술은 그 어느 때보다 중요합니다. 디지털 상대는 네
제조업체는 150년 이상 제조의 모든 측면에서 플라스틱 사출 성형을 사용해 왔습니다. 플라스틱 성형의 세계가 성장함에 따라 기존 사출 성형이 부족한 부분을 채우기 위한 추가 성형 방법의 필요성도 커졌습니다. 오버몰딩은 재료를 단일 어셈블리로 결합하는 프로세스 중 하나입니다. 오버몰딩을 부품 설계에 통합하는 방법을 이해하는 데 도움이 되도록 이 프로세스 개요를 정리했습니다. 오버몰딩이란 무엇입니까? 오버몰딩은 성형 과정에서 여러 부품이나 재료를 하나의 완성된 어셈블리로 결합하는 플라스틱 사출 성형 유형입니다. 두 가지 재료가 동시