인더스트리 4.0 발전으로 지속 가능성 해결

오늘날 산업 분야의 기업들은 지속 가능성 성과 개선에 점점 더 중점을 두기 시작했습니다. 정부 규제를 점점 더 많이 다루는 산업과 더 환경 친화적인 운영에 적응하기 위한 경영진의 기대치 외에도 많은 근로자, 특히 밀레니얼 세대는 가정, 여행 등 삶의 모든 측면에서 친환경 생산에 대해 강하게 느끼고 있습니다. , 그리고 직장에서. "녹색"은 움직임입니다.

많은 기업들이 이제 사람, 지구 및 이익을 동등하게 고려하면서 지속 가능성 목표의 깨지기 쉬운 균형에 비판적으로 초점을 맞추고 있습니다. 인더스트리 4.0 기술은 판도를 바꾸고 있으며, 특히 생산 수준에서 지속 가능성 성과를 높일 수 있는 통찰력과 지침을 제공하는 오랜 현상을 해체하고 있습니다.

진실은 디지털 도구가 주로 에너지 효율성, 오염 제어 및 가치 사슬 최적화에 중점을 둔 수십 년 동안 지속 가능성 성과를 통해 기업을 돕고 있다는 것입니다. 갱신된 노력은 이제 비즈니스 및 가치 사슬 전체를 대상으로 하며 목표 성공을 위해서는 더 나은 가시성과 통찰력이 필요합니다.

많은 조직에서 이미 다양한 디지털 도구를 사용하여 에너지 소비 또는 생산에서 발생할 수 있는 낭비를 줄이고 있습니다. 그러나 기업은 일반적으로 달러 또는 기타 현지 통화로 성공을 측정했습니다. 오늘날 성공의 척도는 재정적 측정에서 현대 기술이 제공할 수 있는 보다 구체적인 배출 또는 효율성 측정으로 변화하고 있습니다.

오늘날 존재하는 IoT의 수많은 혁신으로 인해 기업은 이산화탄소(CO2) 배출뿐만 아니라 다양한 프로세스 옵션과 관련된 특정 배출 또는 폐기물에 대한 통찰력을 제공하는 솔루션을 찾는 것이 중요합니다. 예를 들어, 기업은 공정 배출 영향을 더 잘 결정하거나 생산 시 물 사용 효율성을 찾기 위해 운영 대시보드에서 CO2 측정항목을 요구하고 있습니다. 운영자는 이러한 측정을 제공할 솔루션을 찾아야 합니다.

추적 기술

고급 배출 추적 기술은 출력을 직접 측정하고 추적한 다음 이러한 배출을 특정 프로세스와 연관시켜 조직이 운영 활동이나 프로세스 설계를 조정할 수 있도록 합니다. 예를 들어, 여러 단계가 있는 매우 복잡한 프로세스에서는 전체 배출 프로필을 확인하기 어렵습니다. 따라서 CO2를 억제해야 하는 경우 가장 큰 기여를 하는 프로세스를 정확히 찾아내기 어려울 것입니다.

볼 수 없으면 조정이 불가능합니다. 추적 솔루션은 전체 프로세스의 범위를 제공하여 NOx, SOx 및 기타 많은 오염 물질의 배출에 대한 보기를 제공합니다. 이 통찰력은 엔지니어와 운영자가 자신의 활동이 환경 지표에 미치는 영향을 이해하는 데 도움이 됩니다.

공정 시뮬레이션

그러나 배출 추적은 에너지 관리 방정식의 일부일 뿐입니다. 공정 시뮬레이션 및 모델링 도구는 제품 개발자가 본질적으로 폐기물을 덜 생성하는 새로운 공정을 발견하고 최적화하는 동시에 처음부터 주요 안전 성능을 설계하는 데 도움이 될 수 있습니다.

이러한 솔루션은 에너지 사용과 생산 폐기물을 줄일 뿐만 아니라 안정적인 운영을 유지함으로써 플랜트 안전과 성능을 개선하는 데 도움이 됩니다. 이는 시간을 절약하는 워크플로(에너지 절약)로 이어질 뿐만 아니라 플랜트 운영자에게 플랜트 조건과 이러한 조건 내에서 다양한 시나리오를 평가하여 전반적인 에너지 및 폐기물 관리를 지원할 수 있는 기능을 제공합니다.

다변수 분석

또한 온라인 다변수 분석 솔루션은 작업자가 잠재적인 문제가 발생할 때 이를 수정할 수 있도록 지원하므로 생산 문제를 조기에 발견하고 배치가 산업 폐기물로 손실되기 전에 회수할 수 있습니다. 이에 대한 좋은 예는 생산 공정에 들어갈 때 원료 변형을 식별하는 것입니다.

최종 제품을 완전히 망치는 대신 이 기술은 작업자에게 이러한 편차를 경고하여 프로세스 조정을 통해 고품질의 최종 제품을 제공할 수 있습니다. 이러한 분석은 또한 사양을 벗어난 생산으로 이어질 수 있는 작동 이상으로 인한 조건을 수정하는 데 도움이 될 수 있습니다.

에너지 배출에 대한 통찰력 외에도 다변량 분석은 리더가 어떤 제품을 만들지, 언제 이러한 제품을 만들지, 가변 조건에 맞게 조정하는 방법을 결정하는 데 도움이 되는 데이터 기반 결정을 기업에 제공하여 생산 품질과 에너지 효율성을 동시에 개선합니다. .

고품질 생산은 사용할 수 없는 사양을 벗어난 제품을 개발할 위험을 줄입니다. 회사가 특수 제품을 만들 때 해당 배치가 잘못 만들어지면 출력은 폐기물로 간주됩니다. 이 때문에 조직이 고객에게 판매하는 제품을 개선하기 위해 수행하는 모든 작업은 자동으로 낭비를 줄입니다. 따라서 어떤 면에서 수익성은 지속 가능성과 연결되어 있으며 현대 기술은 더 큰 수익성으로 이어지는 효율적인 운영을 가능하게 합니다.

불행히도 품질 생산에 대한 주요 장애물이자 재료 낭비의 원인은 계획되지 않은 변수입니다. 공정 제조는 종종 여러 구성 요소로 매우 복잡하기 때문에 날씨나 다양한 원자재와 같이 통제할 수 없는 변수에 매우 취약합니다.

사람들이 이러한 불규칙성을 해독하고 이를 설명하기 위해 적절한 조정을 하는 것은 시간이 많이 걸리고 불가능합니다. 지능형 기술은 가변성에 대한 통찰력을 제공할 뿐만 아니라 운영자와 공정 엔지니어가 최종 제품을 저장하기 위해 조치를 취하거나 조정을 할 수 있도록 지침을 제공합니다.

인공 지능

역사적으로 생산에서 통제되지 않는 가장 큰 변수 중 하나는 장비 고장이었습니다. 인공 지능은 이러한 개념을 뒤집는 데 도움이 됩니다. AI는 과거 데이터 분석과 다양한 결과로 이어지는 프로세스 조건에 대한 컨텍스트 지식을 모두 사용하여 해당 통찰력을 통합하여 자산 행동에 대한 정확한 예측을 할 수 있습니다.

예를 들어, AI와 고급 기술은 생산에 대한 경고를 제공하고 고장이 발생하기 몇 주 또는 몇 달 전에 감지할 수 있습니다. 그런 다음 운영자는 고장이 발생하기 전에 장비를 유휴 상태로 유지하여 잠재적인 위험한 작업 상황 및 관련 배출을 제거할 수 있습니다. 예측 유지 관리는 손실과 제품 손실 가능성을 방지하는 에너지 관리에도 도움이 됩니다. 둘 다 수익에 기여하지 않습니다.

제품 측면이든 에너지 사용이든 폐기물 관리에 접근하는 방법을 고려할 때 현대 기술은 이 영역에서 발전하는 데 매우 중요합니다. 이러한 기술은 효율적이고 빠르게 생각하는 엔지니어 또는 작업자의 기능에 추가되어 생산적인 작업을 보장하기 위해 작업을 조정하는 방법을 알아야 하는 전체론적 관점을 제공합니다. 기술은 엔지니어, 작업자에게 제조 공정의 모든 단계에서 보다 현명한 결정을 내릴 수 있는 일관된 렌즈를 제공합니다.