디지털화 도약

빠르게 변화하는 제조 부문은 숙련도와 더 나은 프로세스, 비용 효율성 및 시간 효율성. 따라서 디지털화 ...

빠르게 변화하는 제조 부문은 비용 효율성과 시간 효율성에 도전하는 숙련도와 더 나은 프로세스를 요구합니다. 따라서 디지털화와 소프트웨어는 제조 회사가 문제를 극복하고 더 나은 결과를 얻는 데 큰 도움이 될 수 있습니다.

InfinityQS의 글로벌 채널 프로그램 이사인 Jason Chester는 통계적 프로세스 제어(SPC) 소프트웨어 및 디지털 서비스가 전 세계 제조업체를 어떻게 도울 수 있는지 자세히 설명합니다.

InfinityQS가 제공하는 몇 가지 서비스에 대해 간단히 설명해 주시겠습니까?

지난 30년 동안 InfinityQS는 현재까지 사용 가능한 가장 인정받고 유능한 SPC(Statistical Process Control) 및 품질 관리 솔루션을 개발했습니다.

우리는 30년 이상의 제조 및 품질 경험을 바탕으로 차세대 제조 및 품질 인텔리전스 솔루션 - Enact을 출시했습니다. . 이 클라우드 기반 솔루션은 모든 산업에 걸쳐 모든 규모의 제조업체에게 제조 운영의 효율성, 생산성 및 품질을 근본적으로 변화시키는 동시에 비용, 낭비 및 위험을 줄일 수 있는 비용 효율적인 플랫폼을 제공합니다.

특히, InfinityQS와 이것이 제공할 수 있는 통찰력은 비용 절감, 규정 준수 및 품질 개선, 전략적 결정에 어떻게 도움이 됩니까?

핵심은 제조업체가 실시간으로 데이터를 수집하고 분석할 수 있도록 하는 데이터 수집 및 분석 기능입니다. 이를 통해 제조업체는 예외, 문제 또는 비효율이 발생하거나 발생할 가능성이 있는 영역을 정확히 찾아낼 수 있습니다.

이는 제조업체가 전체 프로세스 및 제품 사양, 품질 관리 정책 및 절차 워크플로를 모델링할 수 있도록 하여 규정 준수를 올바르게 준수하도록 함으로써 뒷받침됩니다.

공장에서 '기술을 위한' 기술 구현을 피하고 진정으로 차이를 만드는 솔루션만 사용하도록 하려면 어떻게 해야 합니까?

일반적으로 서비스 파트너는 고객과 긴밀히 협력하고 그들이 직면한 문제 또는 기회를 이해합니다. 그들은 제조업체가 근본적인 문제 또는 목표를 해결하기 위한 솔루션을 식별하는 데 도움을 줄 수 있습니다. 결과적으로 관련된 모든 당사자는 특정 기술 솔루션이 채택된 이유와 이 솔루션이 제공할 수 있는 이점 및 비즈니스 가치에 대해 더 잘 이해하게 됩니다.

고객 만족도 향상, 브랜드 자산, 시장 점유율 증가, 인재 확보, 위험 완화 또는 새로운 시장/새로운 비즈니스 모델에 진입할 수 있는 능력까지 지속적인 기술 투자가 가져올 수 있는 이점 중 일부는 장기적으로 혁신적입니다. . 궁극적으로 기술 자체는 가치를 제공하는 경우가 거의 없으며 가치를 추가하는 것은 기술이 제공하는 기능입니다.

제조업체에서 '스마트 공장'을 만들기 위해 사용하는 신기술의 예는 무엇입니까?

우리는 미래의 '스마트 팩토리' 또는 '디지털 팩토리'(종종 동일한 주제의 변형)를 가능하게 하는 새로운 기술이 매일 등장하는 것을 봅니다. 그러나 오늘날 "미래의 공장"을 더욱 현실로 만드는 것은 기존 기술의 급속한 융합과 성숙입니다. '새로운' 것은 아니지만(기술이 거의 없기 때문에) 이들의 결합된 기능은 새로운 기회를 열어줍니다.

디지털 센서의 소형화 및 상품화(데이터를 즉시 전송할 수 있는 장치 및 네트워크)는 중앙 집중식 서비스(에지 컴퓨팅 패러다임의 일부) 없이 비교적 정교한 계산 기능을 수행할 수 있습니다. 이 때문에 생성되는 데이터 볼륨이 기하급수적으로 증가하고 있으며, 이는 데이터를 저장하고 이동하는 데 더 큰 대역폭이 필요하여 인터넷 작업 기술을 개선합니다.

고맙게도 빅 데이터 기술의 최신 발전은 이를 달성하는 데 도움이 되지만 실행 가능하지 않으면 쓸모가 없습니다. 아직 성숙하지 않은 마지막 부분은 인공 지능(AI), 기계 학습, 처방 및 예측 분석과 같은 인지 기술입니다.

향후 몇 년 동안 업계에서 새로운 기술의 인기가 증가할 것으로 보십니까?

인더스트리 4.0과 IIoT에 대해 이야기하는 동안 대다수의 제조업체는 디지털 혁신 프로그램을 구현하기 위한 기본 사항조차 갖추고 있지 않습니다.

따라서 데이터 수집, 제조, 품질 및 프로세스 인텔리전스 및 분석 기술과 같은 기반 기술, 미래 공장의 선구자 및 전제 조건은 가까운 장래에 크게 증가할 핵심 산업 정보 기술이 될 것이라고 생각합니다.

제조 분야에서 신기술을 도입할 때 가장 큰 어려움은 무엇입니까?

이러한 과제는 크게 두 가지 범주로 나뉩니다. '사전 투자'는 어떤 신기술에 투자할지 결정하는 것으로 의사 결정자들이 직면한 실질적인 과제입니다.

나는 생산력 수준이 낮거나 전반적인 장비 효율성(OEE)에 대해 의아해하는 제조 고위 경영진과 수많은 경우에 대해 논의했습니다. 그러나 공장 문을 나서면 연필과 클립보드가 지배하던 시절로 시간을 되돌리는 것과 같습니다. 매우 유능한 솔루션을 작업 현장에 적극적으로 구현하는 매우 진보적인 제조업체를 방문하면 말로 표현하기 힘든 활기가 있습니다.

두 번째 범주는 '투자 후' 결정입니다. 이것은 제조업체가 투자를 결정하고 이제 성공적으로 배포해야 하는 곳입니다. 조직이 목표와 기대치를 미리 이해한다면 결과가 성공적인지, 성공 가능성을 높이기 위해 무엇을 해야 하는지 결정하는 데 도움이 됩니다. 모두가 프로젝트에 참여하는 것도 중요합니다. 계획 부족으로 인해 얼마나 많은 프로젝트가 실패하는지 놀랍습니다.

제조업에 적응할 수 있는 직원을 채용하는 것이 그 어느 때보다 필요한 시점입니까?

나는 그것이 필수적이라고 생각한다. 제조업체가 새로운 IT 접근 방식에 적응하는 데 도움이 될 인재를 확보하고 유지하는 것이 가장 중요하며 그렇게 하지 않으면 미래 프로젝트의 성공이 위태로워집니다.

IoT, IIoT 및 스마트 모니터링은 자동화 여정에서 제조업체에 어떤 영향을 미치나요?

이러한 기술을 통해 제조업체는 공정 자동화에서 최적화로 전환할 수 있습니다. 이는 제조가 미래에 어디로 향하고 있는지에 대한 중요한 구분입니다.

우리는 수십 년 동안 자동화를 수행해 왔지만 여전히 자동화된 프로세스 사이에 허용할 수 없는 수준의 낭비가 있습니다. 일부 프로세스는 자동화될 수 있지만 이것이 최적화되었다는 의미는 아닙니다. 최적화를 달성하려면 프로세스를 면밀히 모니터링하고 관찰한 내용에 실시간으로 대응해야 합니다.

이전에는 PLC 및 SCADA 유형 솔루션과 같은 기존 아키텍처의 높은 비용으로 인해 프로세스 개선 비용이 상당히 높았습니다. 그러나 클라우드 컴퓨팅과 결합된 IIoT 장치의 상품화는 이제 그 기준을 낮추어 제조업체가 무시할 수 없게 되었습니다.

마지막으로, 회사의 향후 계획에 대해 공유하고 싶은 것이 있습니까? – 새로운 파트너십을 구축하거나, 지리적으로 확장하거나, 제공하는 서비스에 더 많은 서비스를 추가할 방법을 찾고 계십니까?

우리는 서비스 제공업체든 OEM(Original Equipment Manufacturer)이든 다양한 조직과 새로운 파트너십을 구축할 것입니다.

우리는 위치, 산업 또는 규모에 관계없이 제조업체가 운영을 혁신하도록 지원할 수 있는 글로벌 협력 파트너 에코시스템을 만드는 것을 목표로 합니다. Enact의 관점에서 이는 진정한 차세대 제조 및 품질 인텔리전스 플랫폼이며 현재와 미래에도 제조업체의 요구 사항을 충족하기 위해 지속적인 혁신에 계속 공격적으로 투자할 것입니다.