정보 자동화를 위한 산업 자동화

InfinityQS의 글로벌 채널 프로그램 이사인 Jason Chester는 신기술 및 산업 자동화가 정보 자동화를 도입할 수 있는 방법을 탐구합니다.

자동화는 수십 년 동안 제조 발전의 원동력이었습니다. Jason Chester는 말합니다. , InfinityQS 글로벌 채널 프로그램 이사 . 물리적 작업을 자동화로 대체하는 것은 산업을 오늘날 우리가 알고 있는 대량 생산 시대로 이끄는 다리 역할을 했습니다. 기업은 항상 기술의 새로운 발전에 앞장서거나 새로운 산업 이니셔티브를 채택하기 위해 노력하고 있습니다. 이 모든 것은 상당한 효율성과 생산성 향상에 기여하고 궁극적으로 성장과 이익을 증가시킵니다.

오늘날 대부분의 제조 프로세스는 어느 정도 자동화되어 있으며 점점 더 자동화되고 있습니다. 그러나 우리의 인지 활동과 정보 관련 과정에 대해서도 같은 말을 할 수 있습니까? 데이터에서 가치를 수집, 분석 및 추출하는 것은 분명히 산업 프로세스를 최적화하는 다음 단계이지만 기술 투자 및 우선 순위 측면에서 현재 처리되는 방식은 그렇지 않을 수 있습니다.

산업 자동화는 이미 큰 성과를 거두었지만 계속해서 감소하는 수익을 제공하고 있습니다. 대신 제조 부문은 생산 환경 내에서 종종 사용되지 않거나 충분히 활용되지 않는 귀중한 데이터로 전환해야 합니다. 그렇게 하면 생산 작업의 효율성과 생산성을 크게 향상시키고 낭비를 없애며 제품 품질을 크게 향상시킬 수 있습니다. 제조업체가 산업 제조의 데이터 중심 측면에 초점을 맞추고 관심을 집중해야 할 때입니다.

제조 전반에 걸친 첨단 기술의 대조

고도로 자동화된 산업 환경에서도 수동으로 기록된 프로세스 매개변수, 제품 품질 검사 및 실험실 검사를 보는 것은 드문 일이 아닙니다. 실제로 보면 꽤 흔합니다. 생산 프로세스와 품질 모니터링은 자동화 및 기술 혁신과 관련하여 동일한 수준이 아니며 결과적으로 성능이 저하될 뿐입니다.

제조 및 품질 인텔리전스 솔루션과 같은 고급 작업 현장 정보 기술은 종단 간 제조 프로세스를 최적화하여 실시간으로 제조 성능을 높이는 데 도움이 됩니다. 생산 합성의 작은 오류를 방지하거나 공정의 불필요한 변동성을 없애면 낭비가 줄어들고 소비자 신뢰를 손상시킬 수 있는 수준 이하의 제품을 만들 위험이 줄어듭니다. 전체 제조 수명 주기와 모든 시설에 걸쳐 확장하면 순 개선이 상당할 수 있습니다.

이는 원칙적으로 올바른 사용자가 올바른 데이터를 올바른 시간에 올바른 장소에서 사용할 수 있도록 하고 사용자가 가장 정보에 입각한 결정을 지속적으로 내릴 수 있도록 하는 방식으로 제공됩니다. 이는 데이터 수집, 통계 분석 및 시각화에서 이러한 데이터 관련 프로세스의 효과적인 자동화에 달려 있습니다.

오래된 제조 환경에서 제조 작업에 대한 의미 있는 분석을 위해서는 먼저 데이터를 수동으로 수집, 준비, 가져와서 분석해야 합니다. 이것은 직원의 지루한 시간 낭비입니다. 직원을 가장 필요한 곳에 배치하고 조직의 이익을 극대화하는 데 더 잘 사용할 수 있는 시간입니다. 설상가상으로 데이터 입력 시 인적 오류의 위험은 자동화된 시스템보다 훨씬 높기 때문에 항상 완전히 신뢰할 수 없는 결과와 분석이 나올 수 있습니다.

제조의 효율성 개선 및 운영 최적화

데이터가 효율성과 생산성에 대한 전쟁에서 빠르게 다음 전쟁터가 됨에 따라 정보 자동화가 주도할 수 있는 길이 열려 있습니다. 제조업체는 데이터 수집 프로세스를 자동화하거나 수동 데이터 수집 프로세스를 보다 효율적이고 강력하게 만들 수 있는 기회를 가져야 합니다. 이는 시간이 지정된 데이터 수집, 데이터 수집 워크플로 등의 형태로 구현될 수 있으며, 모두 직원에게 필요할 때 필요한 정보를 제공하도록 제어 및 지시됩니다.

데이터가 수집되면 작업자에게 실시간 통찰력과 경고를 제공하는 방식으로 추가 분석될 수 있습니다. 이제 우리는 손쉽게 실시간으로 데이터를 캡처하고 정교한 알고리즘을 사용하여 실시간으로 해당 데이터를 분석하고 그 분석 결과를 매우 직관적인 시각화로 표시할 수 있는 기술 기능을 갖추고 있습니다. 이를 통해 의사 결정을 훨씬 빠르고 효율적으로 수행할 수 있으므로 생산 프로세스가 최적으로 실행되도록 중요한 결정을 실시간으로 내릴 수 있습니다.

디지털 성숙도가 높지 않은 기존 제조 환경에서는 비정상적이거나 문제가 있는 상황을 포착할 수 있도록 안정적인 프로세스를 모니터링하는 데 많은 노력을 기울입니다. 그러나 오늘날에는 이러한 지속적인 모니터링이 자동으로 수행될 수 있습니다. 모니터링에 대한 이 예외 기반 접근 방식은 운영자의 비효율성을 근절하기 위한 중요한 접근 방식입니다. 이제 위반 사항이나 문제를 실시간으로 인식하고 피해가 발생하기 전에 문제를 예방하거나 방지하기 위한 조치를 취하는 것이 더 쉬워졌습니다. 프로세스가 최적으로 실행되지 않는 경우 생산 팀은 문제가 있는 위치 또는 문제가 발생할 가능성이 가장 높은 위치에 대한 통찰력을 즉시 얻고 제조 성능에 영향을 미치기 전에 사전에 개입할 수 있습니다.

자동화의 더 넓은 관점을 즐기십시오.

정보 수집 및 분석이 더욱 자동화됨에 따라 이는 회사 전체의 제조 성과에 대한 광범위한 통찰력으로도 해석됩니다. 생산 현장 외에도 품질 전문가, 운영 관리자 및 최고 경영진은 제조 및 품질 인텔리전스 솔루션을 통해 얻은 엔터프라이즈 가시성을 사용하여 자동으로 생성된 대시보드를 모니터링하고 분석할 수 있습니다. 이러한 대시보드는 각 사용자의 역할, 액세스 권한 및 책임 수준에 따라 필수 데이터와 통찰력을 보여주기 위해 실시간으로 표시될 수 있습니다.

의사 결정자는 전사적 이점을 위해 최고 성능의 공장에서 모든 현장에 최적의 조정 및 모범 사례를 적용할 수 있습니다. 또한 여러 사이트, 제품, 프로세스, 라인, 교대 또는 생산 실행 전반에 걸쳐 품질을 비교하여 글로벌 혁신과 기하급수적인 비용 절감으로 이어지는 지속적인 개선 기회를 식별할 수 있습니다.

중앙 집중식 통합 리포지토리에서 데이터를 통합하면 전사적 가시성과 운영 인텔리전스의 이점을 얻을 수 있으며 조직이 디지털 혁신의 다음 단계를 준비할 때 일관된 프로세스 및 품질 개선을 얻을 수 있습니다. 모든 부문에 걸쳐 정보 자동화를 수용하는 것은 제조업체가 경쟁업체보다 앞서 자신의 운영을 이해하고 향후에도 계속해서 입증할 수 있는 핵심입니다.