추적 가능성이 IIoT 지원 제조 시스템의 필수 기반인 이유

산업용 사물 인터넷(IIoT) 기술은 생산 품질과 처리량을 극적으로 향상시킬 수 있지만 제조 부문의 많은 회사에서 기대할 수 있는 플러그 앤 플레이 솔루션이 아닌 경우가 많습니다. IIoT 솔루션에서 최대한의 가치를 얻으려면 제조업체는 운영의 특성을 철저히 이해하고 강력한 실시간 추적 시스템에 투자하여 사전 예방적이고 체계적인 방식으로 관련 데이터를 수집해야 합니다.

이력추적 시스템은 바코드 및 무선 주파수 식별(RFID)과 같은 식별 방법을 사용하여 공장 및 공급망 전체에서 재공품 및 완제품의 이동에 대한 데이터를 수집하고 분석합니다. 제품 및 구성 요소를 추적하는 비교적 단순한 방법이었던 이력 추적은 이제 제품을 공정 매개변수 및 원자재 입력에 연결하여 제조 작업 내에서 생산성, 품질 및 브랜드 평판을 최적화하기 위한 강력한 전략으로 발전했습니다.

간단한 제품 추적에서 포괄적인 프로세스 가시성까지

개별 부품 및 제품의 기본 바코드 판독에서 병목 현상 및 품질 문제에 대한 심층 조사를 가능하게 하는 시스템에 이르기까지 시간 경과에 따른 추적 가능성의 변화는 이러한 유비쿼터스 제조 관행을 구상하는 다양한 방법을 제공합니다. Omron은 이러한 변경 사항을 4가지 일반 단계로 분류하여 하위 수준의 추적 솔루션을 고급 인더스트리 4.0 및 IIoT 기술과 병합하는 Traceability 4.0 단계로 절정에 이르렀습니다.

Traceability 1.0은 제품을 자동으로 식별하여 정확성과 효율성을 높이는 것입니다. 부품을 표시한 다음 바코드 판독기를 사용하여 추적하는 기능은 획기적이었으며 이 전략은 많은 개별 품목 또는 트랜잭션을 처리하는 동안 제조 효율성과 정확성을 향상시켰습니다.

Traceability 2.0은 재고를 관리하고 사회의 요구를 충족시키는 것입니다. 제조업체는 바코드의 추가 용도, 특히 제조 시설 내 및 공급망 전체에서 자재를 추적하는 기능을 인식했습니다. 이 전략은 대상 제품 리콜을 가능하게 하고 품질 개선 비용을 줄이며 소비자 신뢰를 높였습니다.

Traceability 3.0은 인코딩된 일련 번호가 있는 완제품뿐만 아니라 제품을 구축하는 데 필요한 모든 원자재 구성 요소 및 하위 구성 요소에 중점을 두어 제조 및 공급망 보안의 최적화에 관한 것입니다. 이는 제품의 신뢰성을 보장하고 위조 방지 프로그램을 위한 강력한 기반을 제공합니다.

Traceability 4.0은 최고 수준의 품질, 생산성 및 전반적인 장비 효율성(OEE)을 달성하기 위해 기계 및 공정 매개변수와 함께 위의 모든 것을 결합한 것입니다. 일부 제조업체는 Traceability 4.0을 채택했지만 대부분의 경우 미래를 나타냅니다. 이 전략을 채택한 기업은 제조 및 브랜드 보호의 최전선으로 부상하고 있습니다.

IIoT가 완전히 지원되고 작동하는 것은 추적 가능성의 마지막이자 누적 단계입니다. Traceability 4.0이 제공하는 데이터 유형을 통해 제조업체는 어떤 기계가 어떤 시간에 어떤 제품을 작업했는지, 그 당시 누가 기계를 작동했는지와 같은 다양한 생산 관련 질문에 쉽게 답할 수 있습니다. 잠재적인 진단 및 공정 분석 시나리오는 사실상 무한하며 관련 기계 및 공정 데이터가 체계적으로 수집될 때 많은 영역에서 상당한 개선이 이루어집니다.

제조 결정 추진

IIoT 솔루션은 사실상 공장 현장에서 발생하는 하위 수준 프로세스와 전반적인 비즈니스 목표 사이의 다리를 구축합니다. 회사의 제조 운영에 대한 이 전체적인 관점의 핵심 요소는 추적 시스템을 통해 수집, 구성 및 활용되는 데이터입니다. 추적 시스템을 구현할 때 요구 사항을 정의하는 데 도움이 되도록 다음 질문을 고려해야 합니다.

• 바코드, RFID 태그 또는 기타 식별자에 인코딩된 정보를 기반으로 업스트림 구성 요소 또는 원자재가 규정을 준수하는지 어떻게 확인합니까?

• 생산 중 특정 부품은 어떤 공정을 통해 이동하나요?

• 유연한 제조 환경에서 특정 품목에 대한 특정 공정 단계를 수행할 때 어떤 생산 도구, 공정 매개변수 및 테스트 스크립트를 사용해야 합니까?

• 특정 부분조립품에는 어떤 구성요소가 사용됩니까?

• 각 프로세스 단계에서 어떤 데이터를 수집해야 하며 이 데이터를 상위 수준의 MES 또는 Historian 애플리케이션에서 사용할 수 있도록 하려면 어떻게 해야 합니까?

• 수집된 데이터를 기반으로 어떤 실시간 결정을 내릴 수 있습니까?

제조업체가 위의 요소를 고려한 추적 시스템을 구현하면 점점 더 복잡하고 섬세한 프로세스를 지원할 수 있습니다. 궁극적으로 도어 스위치나 근접 센서와 같은 가장 기본적인 구성 요소도 네트워크를 사용할 수 있습니다. 어셈블리 검증, 품질 보증, BOM(Bill of Material) 제어는 모두 IO-Link 지원 센서와 같은 스마트 제조 기술을 사용하는 Traceability 4.0 전략으로 효과적으로 최적화할 수 있습니다.

IO-Link는 센서/액추에이터와 기본 ON/OFF 판독값을 넘어 센서 자체에서 더 많은 정보를 수집하는 데 도움이 되는 인터페이스 모듈 간의 연결을 제공하기 위해 많은 "스마트" 장치를 뒷받침하는 최근의 혁신입니다. 이제 프로세스 값, 매개변수 및 진단 메시지를 교환할 수 있으므로 사용 가능한 정보 풀이 확장되고 광범위한 프로세스 옵션이 허용됩니다.

작업할 더 많은 데이터를 제공하는 것 외에도 스마트 구성 요소는 기존의 직접 배선 솔루션에서 장비의 개별 구성 요소에 대한 네트워크 솔루션으로 전환하여 기계 구성 및 전반적인 유지 관리 비용을 줄이는 데 도움이 됩니다. 네트워크의 스마트 구성 요소를 사용하면 고장난 장치를 말 그대로 플러그 앤 플레이로 교체할 수 있으며 일부 OEM에서는 배선 비용을 최대 38%까지 절감할 수 있다고 보고했습니다.

추적성 및 IIoT의 다음 단계는 무엇입니까?

인공 지능(AI)은 제조의 새로운 측면을 지원하는 데 점점 더 많이 사용되고 있습니다. 프로세스를 모니터링하고 지원하기 위해 클라우드 내에서 이러한 알고리즘을 사용하는 것은 새로운 일이 아니지만 제조업체는 클라우드에서 AI를 가져와 기계에 밀어 넣어 특정 기계의 제조에 실시간으로 영향을 미치기 시작했습니다. 추적 시스템의 일부로 명시적 프로그래밍을 허용하기에는 변수가 너무 많은 경우 추세를 식별할 수 있습니다.

즉, AI가 하는 일과 하지 않는 일을 염두에 두는 것이 중요합니다. 기본적으로 데이터를 처리하는 고급 방법이므로 사용할 데이터와 사용 방법을 결정하려면 사람의 전문 지식이 필요합니다. 생산 라인의 복잡성을 제대로 파악하지 못한 채 알고리즘을 "블랙 박스"로 작동하게 하는 것은 재앙의 비법이 아닐 수도 있지만 성공의 비법도 아닙니다. 제조업체는 각 프로세스에 대해 수집하는 정보 유형과 해당 정보가 중요한 이유를 이해해야 합니다.

본질적으로 이것이 모든 제조업체가 IIoT 기술을 채택할 때 명확한 추적 가능성 전략을 고려해야 하는 이유입니다. 추적 가능성은 정의에 따라 공장 현장 데이터를 실시간으로 수집하고 구성하는 수단입니다. 이 데이터가 중요성에 대한 최소한의 이해와 함께 우연히 수집되는 경우 효과적인 추적 기능이 아니며 스마트 제조 솔루션을 구현하기 위한 실행 가능한 기반이 아닙니다. IIoT 지원 스마트 제조에는 잘 구성된 추적 솔루션이 필요합니다.

제조업체가 프로세스에 대해 더 많은 통찰력을 가질수록 특정 목표 요구 사항을 기반으로 하는 플러그 앤 플레이 IIoT 솔루션의 궁극적인 목표에 더 가까워질 것입니다. AI가 가장 효과적으로 채우는 유형의 격차입니다. 생산 라인의 아키텍처를 진정으로 반영하는 강력한 실시간 Traceability 4.0 시스템을 구축하는 것은 어려운 작업일 수 있지만 감사할 일은 아닙니다. 이러한 작업의 엄청난 가치는 통찰력을 제공하기 위해 데이터를 쉽게 조작할 수 있다는 점에서 알 수 있습니다.

이 기사는 Omron Automation Americas, Hoffman Estates, IL의 센서 및 고급 감지 마케팅 관리자인 Felix Klebe가 작성했습니다. 자세한 내용은 여기를 방문하십시오. .