제조업체에 영향을 미치는 5가지 최신 기술

제조업은 항상 기술에 대한 갈망이 있었습니다. 빅 데이터 분석에서 고급 로봇에 이르기까지 현대 기술의 판도를 바꾸는 이점은 제조업체가 사람의 개입을 줄이고 공장 생산성을 높이며 경쟁 우위를 확보하는 데 도움이 됩니다.

인공 지능, 사물 인터넷, 3D 프린팅과 같은 정교한 기술은 생산 비용을 낮추고 작업 속도를 개선하며 오류를 최소화함으로써 제조의 미래를 형성하고 있습니다. 생산성은 제조 공장의 성공에 매우 중요하기 때문에 모든 제조업체는 이러한 기술에 상당한 투자를 해야 합니다.

다음은 제조 산업에 긍정적인 영향을 미치는 5가지 기술입니다.

1. 산업용 사물 인터넷

사물 인터넷(IoT)의 기능은 산업 및 제조 영역에서 빠르게 구현되어 공장 소유자에게 생산성을 높이고 프로세스의 복잡성을 줄이는 방법을 제공합니다. 2020년까지 IoT 지원 장치의 수는 250억 개에 달할 것으로 예상됩니다.

산업용 사물 인터넷(IIoT)은 기계 학습, 빅 데이터, 센서 데이터, 클라우드 통합 및 기계 자동화와 같은 다양한 기술의 융합입니다. 이러한 기술은 예측 및 사전 유지보수, 실시간 모니터링, 자원 최적화, 공급망 가시성, 교차 시설 운영 분석 및 안전과 같은 영역에서 사용되어 공장 관리자가 다운타임을 최소화하고 프로세스 효율성을 향상할 수 있도록 합니다.

예를 들어, 원활한 공장 운영을 위해서는 정기적인 유지 보수 및 수리가 필수적입니다. 그러나 모든 장비와 장치에 동시에 유지 관리가 필요한 것은 아닙니다. IIoT를 통해 공장 관리자는 장비의 상태 모니터링 및 예측 유지보수를 사용할 수 있습니다. 실시간 성능 모니터링은 실제로 필요할 때 유지 관리 일정을 계획하는 데 도움이 되므로 계획되지 않은 가동 중단과 그에 따른 생산성 손실 가능성을 줄입니다.

마찬가지로 IoT 지원 및 센서 내장형 장비는 공급망 팀이 자산을 추적하고(RFID 및 GPS 센서를 사용하여) 재고를 파악하고, 예측하고, 공급업체 관계를 측정하고, 예측 유지보수 프로그램을 예약하는 데 도움이 되는 데이터를 전달할 수 있습니다.

2. 빅데이터 분석

빅 데이터 분석은 자산 성능을 개선하고 제조 프로세스를 간소화하며 제품 맞춤화를 촉진하는 여러 가지 방법을 제공할 수 있습니다. Honeywell의 최근 설문 조사에 따르면 미국 제조업체의 68%가 이미 빅 데이터 분석에 투자하고 있습니다. 이러한 제조업체는 빅 데이터 분석에서 제공하는 생산성 및 폐기물 성능 데이터를 사용하여 정보에 입각한 결정을 내릴 수 있어 운영 비용을 낮추고 전체 수율을 높일 수 있습니다.

3. 인공 지능 및 기계 학습

수십 년 동안 제조업체는 생산성을 높이고 단위당 생산 비용을 최소화하기 위해 로봇과 기계화를 사용했습니다. 인공 지능(AI)과 기계 학습은 제조의 다음 물결인 것 같습니다. AI는 생산 팀이 데이터를 분석하고 통찰력을 사용하여 재고를 교체하고 운영 비용을 절감하며 전체 제조 프로세스에 대한 원활한 품질 관리를 제공하도록 돕고 있습니다.

순환적인 생산 업무를 수행하는 비지능 로봇의 시대는 끝났습니다. AI와 기계 학습은 로봇과 인간이 서로 협력하여 학습, 개선 및 현명한 제조 결정을 내리는 민첩한 제조 프로세스를 만드는 것을 가능하게 합니다. 결과적으로 제조업체는 산업용 로봇 공학 및 스마트 자동화를 사용하여 일상적인 작업을 관리하고 연구 개발, 제품 라인 확장 및 더 나은 고객 서비스와 같은 수익 창출 작업에 시간과 자원을 집중할 수 있습니다.

4. 3D 프린팅

3D 프린팅 또는 적층 제조 기술은 항공 우주, 광산 기계, 자동차, 총기, 상업 및 서비스 기계, 기타 산업 장비와 같은 고급 산업에 큰 영향을 미치게 될 것입니다. 이 혁신적인 기술을 통해 제조업체는 3D CAD(Computer-Aided Design) 파일에 저장된 복잡한 디지털 디자인에서 실제 제품을 만들 수 있습니다.

고무, 나일론, 플라스틱, 유리 및 금속과 같은 재료를 사용하여 실제 물체를 인쇄할 수 있습니다. 실제로 3D 바이오프린팅은 의료 연구를 위한 생체 조직 및 기능 기관의 제조를 가능하게 했습니다.

기존 제조 프로세스와 달리 3D 프린터는 추가 비용 없이 복잡한 모양과 디자인을 생성할 수 있어 디자이너와 엔지니어에게 더 큰 자유를 제공합니다. 또한 제조 분야에서 3D 프린팅의 응용이 증가하면서 MaaS(Manufacturing as a Service)가 발생하여 기업이 여러 고객을 수용하고 새로운 장비를 구매할 필요가 없는 최신 인프라를 유지할 수 있습니다.

5. 가상 현실

가상 현실(VR)은 복잡한 프로토타입을 제작할 필요가 없도록 하여 제품 설계 프로세스를 단순화합니다. 디자이너와 엔지니어는 VR을 사용하여 사실적인 제품 모델을 만들고 생산을 시작하기 전에 디지털 방식으로 디자인을 보고 잠재적인 문제를 해결할 수 있습니다. 고객은 또한 이러한 디지털 설계, 시뮬레이션 및 통합 장치를 검토하고 상호 작용할 수 있으므로 설계에서 완제품 제조에 필요한 시간을 크게 줄일 수 있습니다.

예를 들어, 자동차 제조업체는 이제 가상 현실을 사용하여 차량 개발 프로세스의 초기 단계에서 차량을 테스트하여 설계, 허용 오차 및 안전 기능을 수정하는 데 소요되는 시간과 비용을 절감하고 있습니다.

예측 분석은 제조 시설의 운영 효율성에 매우 중요하므로 공장 관리자는 VR에 점점 더 의존하여 워크플로를 검토하고 벤치마킹 프로세스를 개선하며 교육 프로토콜을 통해 규정 준수를 유지할 것으로 예상됩니다.

제조업체가 제조 프로세스의 모든 측면을 제어하기 위해 이러한 최신 기술을 계속 구현함에 따라 전반적인 생산성과 수익성의 개선을 기대할 수 있습니다. 끊임없이 경쟁하는 시장에서 관련성을 유지하려는 기업은 이러한 각 기술의 긍정적인 영향을 무시할 수 없습니다.

참조:전자 제조의 미래를 형성하는 정교한 기술