IIoT를 통한 지속적인 개선 노력 촉진

역사는 우리에게 공장 운영 개선에 대해 많은 것을 가르쳐 줄 수 있습니다. 산업 혁명 동안 품질, 작업자 안전, 배송 시간 및 재고와 같은 핵심 성과 지표를 평가하기 위한 프로세스가 만들어졌습니다. 이러한 성능 특징은 시간의 시험을 견뎌 왔으며 오늘날 이를 충족하는 것은 모든 성공적인 비즈니스에 필수적입니다. 그러나 새로운 기술과 시스템의 발전으로 인해 빠르게 발전하고 있으며 이전에는 볼 수 없었던 수준의 규모를 만들고 있습니다. 이제 산업 인터넷이 지원하는 디지털 기술과 네트워킹 인프라는 더 빠른 생산 프로세스, 더 높은 일관성 및 더 안전한 작업 환경을 위한 귀중한 데이터를 제공합니다.

린 제조 혁신

IIoT(산업용 사물 인터넷)의 확산으로 지속적인 개선이 인간 지능과 디지털 지능의 하이브리드가 되고 있습니다. IIoT 덕분에 대형 기계에서 휴대용 전동 공구에 이르기까지 전자 펄스가 있는 모든 것을 네트워크로 연결할 수 있습니다. IIoT가 아직 보편적이지는 않지만 시장 규모는 향후 몇 년 동안 수조 달러로 성장할 것으로 예상됩니다.

IIoT는 처음에 컴퓨터 수치 제어(CNC) 기계, 공기 압축기, 난방, 환기 및 공조(HVAC) 장비와 같은 고자본 장비의 성능을 예측하고 보호하려는 제조업체에서 채택했습니다. 자동차 제조업체는 또한 많은 다른 지속적인 개선 방법의 선두주자였던 것처럼 제조 개선을 위해 IIoT를 적용하는 선구자였습니다. 그들은 안전이 중요한 조립 및 절차에 산업용 인터넷 기술을 사용하기 시작했지만 클래스 C 또는 중요하지 않은 조인트에는 사용하지 않았습니다. IIoT가 고부가가치 애플리케이션에 가져오는 가치를 확인한 후 그들은 연결된 장치가 제조 프로세스의 모든 수준에서 안전, 품질 및 성능의 또 다른 계층을 추가할 수 있음을 이해했습니다. 결과적으로 많은 공장에서 모든 도구를 연결된 도구로 변환하거나 연결된 장비만 사용하여 처음부터 조립 라인을 구축하고 있습니다.

IIoT 초기에 사업자는 고부가가치 장비에 대한 디지털 컨트롤러 및 네트워크 비용을 정당화할 수 있었습니다. 이제 센서 및 제어 비용이 감소하고 경제적인 광섬유 케이블링 및 클라우드 기반 데이터 관리로 네트워킹이 지원되므로 제조업체는 IIoT를 거의 모든 장비에 적용하고 보상을 받을 수 있습니다. 클라우드 기술은 제조업체에게 IIoT를 지원하는 데 필요한 저렴한 처리 및 스토리지를 제공하는 동시에 모든 규모의 제조업체가 온디맨드로 연결된 플랜트 운영을 빠르고 비용 효율적으로 확장할 수 있는 경쟁의 장을 마련합니다.

예를 들어, 고급 주방 수도꼭지 제조업체는 고급 주택의 수도꼭지가 파손될 수 있다는 사실을 깨닫고 연결된 도구를 사용하여 수도꼭지를 조립하는 동안 고정 지점에 대한 데이터를 추적하기 시작했습니다.

제조 공정 개선

내장형 센서 및 액추에이터가 장착된 기계 및 도구는 주요 프로세스 지표에 대한 데이터를 제공하는 분석 시스템으로 데이터를 보냅니다. 데이터 수집은 생산 라인의 장비에서 시작되지만 클라우드 메타데이터와 함께 집계될 수도 있습니다. 폐쇄 루프 데이터를 산업 전반의 데이터 관점과 결합함으로써 공장 관리자와 엔지니어는 품질, 처리량 및 효율성 추세에 대한 새로운 통찰력을 얻을 수 있어 수많은 생산 문제를 빠르고 효율적으로 해결할 수 있습니다.

IIoT는 또한 생산 데이터를 수집, 구성 및 이해하는 데 소요되는 시간과 노력을 최적화하기 위해 정보 흐름, 작업 순서 지정 및 오류 방지 프로세스에서 역할을 하기 시작했습니다. 스마트 커넥티드 장비를 갖춘 제조 공장은 라인의 작업자, 품질 관리 담당자 및 공장 관리자와 실시간으로 데이터를 공유할 수 있습니다. 생산 라인에서 수집 및 분석된 데이터가 많을수록 제조업체가 실행 가능한 통찰력을 얻을 수 있도록 더 강력한 표본 크기를 얻을 수 있으므로 폐기물을 줄이고 안전 및 제품 품질을 개선하기 위한 정보에 입각한 결정을 내릴 수 있습니다.

총 생산 유지 관리를 총 예측 유지 관리로 변경

전체 생산 유지 관리는 유지 관리 환경에 린 전술을 적용하는 접근 방식입니다. IIoT를 사용하면 예측 유지 관리를 개선하여 생산적인 유지 관리를 더욱 향상할 수 있습니다. 장비를 모니터링하고 다음 가동 중지 시간이 발생할 수 있는 시기를 예측하는 센서를 추가하면 기업에서 장비가 고장나기 전에 잠재적인 문제를 사전에 해결할 수 있으므로 불필요한 유지 관리 및 가동 중지 시간을 제거할 수 있습니다. 디지털 진단이 필요한 수리를 식별하면 연결된 도구를 사용하여 장비를 수리할 수 있습니다.

이것이 IIoT의 많은 장점 중 하나입니다. 이를 통해 제조업체는 문제가 발생했을 때 단순히 대응하는 것이 아니라 체계적이고 전략적으로 대처할 수 있습니다. 연결된 장비, 데이터 및 분석의 통합을 통해 제조업체는 더 높은 품질 표준을 달성하고 프로세스를 더 잘 제어할 수 있습니다.

IIoT에 적용된 인공 지능

최근의 발전에도 불구하고 놀랍게도 시장에서 가장 하이테크 산업 중 일부는 여전히 단순히 변화에 대한 두려움을 기반으로 IIoT 기술을 채택하거나 시도하는 데 주저하고 있습니다. 기업 고객은 제품의 성능과 품질 뒤에 숨은 데이터를 알고 안심할 수 있기를 기대하기 때문에 얼리 어답터가 아닌 사람들도 결국에는 전환할 것입니다.

우리가 고대하고 IIoT가 인공 지능(AI)과 통합됨에 따라 제조는 많은 시간 집약적인 수동 작업의 감소를 보게 될 것입니다. 기계 학습을 활용하여 실시간 예측 권장 사항은 생산 작업자가 문제 및 안전 문제를 경험하기 전에 공장 엔지니어에게 사전 통지를 제공합니다. 더 많은 데이터가 수집됨에 따라 기계는 동화를 통해 지속적으로 인텔리전스를 축적하고 가상 생산 보조자는 작업자가 문제가 있다는 것을 알기 전에 엔지니어가 개선할 수 있도록 안내합니다.

IIoT는 린 제조를 기하급수적으로 개선하고 있으며 채택 속도는 더욱 빨라질 것입니다. 원시 데이터를 수집하고 데이터를 분석하고 이에 따라 조치를 취하는 능력은 린 제조를 근본적으로 발전시키고 제조업체가 이전에 결코 달성할 수 없었던 방식으로 프로세스를 개선하는 데 필요한 제어를 제공할 것입니다.