제조의 자동화된 계측

현대 제조는 데이터 중심의 노력입니다. 수집 및 분석할 수 있는 데이터의 엄청난 양은 20년 전에는 상상도 할 수 없었던 일입니다.

이는 생산성 향상에 직접 기여하고 예측 분석을 기반으로 하는 고급 의사 결정을 지원하며 제조 공간에서 자동화된 계측의 채택이 증가하는 주요 동인입니다.

자동화 측정은 인라인 검사를 위한 기본 시스템이 이러한 작업을 위해 특별히 제작된 전용 게이지였던 프로세스에서 이제 제조업체에서 CNC 계측 시스템과 같은 보다 유연한 옵션을 사용하는 프로세스로 발전했습니다. 이러한 진화는 오늘날의 시스템이 더 저렴하고, 신속한 설계 또는 프로세스 수정에 적응할 때 상당한 시간 절약을 허용하고, 두 제조의 "상태"를 지속적으로 모니터링할 수 있는 연결성을 가지고 있다는 점을 감안할 때 자연스러운 진행입니다. 프로세스 자체와 이를 구성하는 시스템. SPC 데이터 수집, 기계 가동 시간 및 활용, 기타 통계 프로세스 데이터와 결합하여 운영 관리 팀은 이제 프로세스에서 자본 투자가 가장 큰 영향을 미칠 위치에 대해 보다 교육적인 결정을 내리는 데 필요한 실시간 데이터를 갖게 되었습니다.

자동 계측 여정

일반적으로 제조업체는 시장 출시 제품의 설계로 시작한 다음 어떤 부품을 만들어야 하는지에 따라 구성 요소 수준으로 설계를 나눕니다. 그런 다음 엔지니어링 세부 사항을 살펴보고 전체 어셈블리가 필요한 허용 오차 범위 내에 있고 정확한 사양을 충족하도록 하기 위해 특정 구성 요소에 필요한 허용 오차를 개발합니다.

이 시점에서 제조업체는 일반적으로 효율적인 생산을 방해할 수 있는 수동 프로세스를 대체하여 검사 정확도와 품질 관리를 개선하기 위한 수단으로 계측을 포함한 제조 자동화를 고려하기 시작합니다. 대부분의 경우 유연한 자동 계측이 실행 가능하고 바람직한 대안입니다. 그러나 더 이상 시장에 나오지 않는 구형 부품을 리버스 엔지니어링하는 재제조 하우스 또는 소규모 상점의 경우와 같이 예외가 존재합니다. 이러한 맞춤형 소량 배치의 일회성 검사는 자동화가 항상 유익한 것은 아니라는 것을 의미합니다.

자동화 이점 및 장벽

자동화된 측정 프로세스를 선택하는 제조업체는 제품이 설계된 허용 한계 내에 있는지 확인하는 것 외에도 제어 한계를 설정하여 프로세스를 자동으로 조정하고 실시간으로 감독할 수 있다는 것을 알게 되었습니다. 또한 작업자가 유발하는 오류를 줄이거나 제거함으로써 검사 프로세스의 반복성을 개선하고 편차를 더 빠르게 수정하여 고품질 부품 생산을 보장할 수 있습니다. 많은 경우 이를 통해 작업자는 생산 중단 시간의 할당 가능한 원인에 대한 구제책에 집중할 수 있습니다.

제조업체는 프로세스 개선을 확인하고 자동화에서 ROI를 실현하기 위해 오래 기다릴 필요가 없습니다. 실제로 많은 사람들이 프로세스가 생산으로 출시되는 즉시 ROI를 달성합니다. 그러나 이는 조직이 채택 장벽을 극복할 수 있는 경우에만 가능합니다. 가장 큰 장애물은 종종 초기 투자입니다. 특히 새로운 기술을 지원하기 위해 전문 인력이 필요한지 여부에 대해 우려하는 제조업체의 경우 더욱 그렇습니다. 기술을 지원할 적절한 직원이 있는지에 대한 불확실성 외에도 구현 및 문제 해결을 위한 적절한 외부 리소스 확보 여부도 주요 고려 사항입니다.

자동화는 제조업체마다 의미가 다를 수 있다는 점을 명심하는 것도 중요합니다. 예를 들어, 자동화된 계측은 기존 측정 솔루션에 부가 가치 액세서리를 설치하는 것만큼 기본적일 수 있습니다. 또는 제조 프로세스의 전체 점검만큼 복잡할 수 있습니다.

제조업체의 산업 부문도 자동화 접근 방식에 영향을 미칠 수 있습니다. 자동차, 항공우주, 의료 및 반도체와 같이 자동화된 계측이 이미 발전하고 있는 많은 산업은 여전히 ​​오랫동안 입증된 방법을 사용하고 있으며 자동화된 계측의 채택에 영향을 미치는 환경적 요인에 직면할 수 있습니다. 그러나 대부분의 "대기업"은 자동화가 제공하는 경쟁 우위를 이해합니다.

마지막 고려 사항:많은 제조업체는 직원의 전문 지식 수준에 관계없이 자동화 시스템과 관련된 학습 곡선에 관심이 있습니다. 좋은 소식은 타고난 기술 및 기계 능력을 가진 대부분의 개인이 정규 학교 교육 또는 직업 교육 수준에 관계없이 자동화된 계측 프로세스를 상당히 빨리 습득할 수 있다는 것입니다. 이는 의욕적인 많은 직원에게 추가적인 기회를 제공하여 경력 경로를 크게 가속화할 수 있습니다.

자동 계측에 대한 고찰

현실은 자동화된 계측이 검사 오류를 0으로 낮추지 못할 것입니다. 예측할 수 없는 상황이 항상 발생하기 때문에 어떤 기술도 그렇게 할 수 없습니다. 그러나 자동화된 측정은 제조업체가 수동 프로세스보다 0에 가까워지는 데 크게 도움이 될 수 있습니다. 핵심은 자동화 시스템이 수집할 수 있는 데이터와 장비 및 상태를 모니터링할 뿐만 아니라 개별 구성 요소의 성능을 더 자세히 분석하고 분석하는 기술의 능력에 있습니다.

예를 들어, 제조업체는 모터 주행 거리 또는 축 실행 수를 파악한 다음 이러한 접점을 사용하여 구성 요소의 수명 주기가 감소할 시기를 보다 정확하게 결정하거나 주요 고장이 발생하기 전에 예방 유지보수 일정을 잡을 수 있습니다.

그렇기 때문에 향후 5년에서 10년 이내에 자동화된 계측 프로세스를 채택하지 않는 제조 조직은 특히 현재의 고용 시장과 낮은 실업률을 감안할 때 경쟁업체보다 분명히 불리한 위치에 놓이게 될 것입니다. 고도로 숙련된 직원을 유치하고 유지하기 위해 제조업체는 직원의 참여를 유지하고 회사의 전반적인 성공에 생산적으로 기여할 수 있는 권한을 부여하는 작업 도구를 직원에게 제공해야 합니다. 자동화된 계측이 그러한 도구 중 하나입니다.

자동화의 도약이 '전부 아니면 전무'일 필요는 없습니다. 점진적 접근 방식을 취하는 것이 실행 가능한 옵션입니다. 이는 제조 환경 및 측정 문제에 적합한 자동화 솔루션을 설계하는 데 도움을 줄 수 있는 신뢰할 수 있는 파트너를 찾는 것으로 시작됩니다. 또한 자동화 시설 전체를 구현하기 위해 방아쇠를 당기기 전에 조직 내에서 보다 통제된 환경에서 기술을 테스트하는 것을 고려할 수도 있습니다. 결국 자동화는 여기에 있습니다. 제조 산업에서 이미 발생하고 있는 자동화된 계측의 성장이 그 증거입니다.