인더스트리 4.0:스마트 팩토리에 필요한 제조 기술

IT와 OT의 세계가 그 어느 때보다 긴밀하게 조정되어야 하는 경우 어떻게 됩니까? 우리는 "스마트 팩토리" 작업자에게 필요한 기술과 현재까지 광범위하게 채택하는 데 제한적인 문화적 장벽에 대해 방정식의 양쪽에 있는 제조업체와 이야기합니다.

산업 마케터는 스마트 공장 또는 스마트 제조를 정보 기술과 운영 기술 간의 "수렴"이라고 부릅니다. 분석가와 컨설턴트는 제조의 미래를 예측하며 이는 완전히 디지털입니다.

인텔 사물 인터넷 그룹의 산업 혁신 선임 이사인 아이린 페트릭(Irene Petrick) 박사는 "인력의 40%가 향후 3~5년 안에 은퇴하거나 은퇴 상태에 도달할 것"이라고 말했다. 더 나은 MRO. "자동화는 필수가 될 것입니다."

오늘날 대부분의 기업은 신기술에 대한 투자에도 불구하고 공장 현장 및 정시 납품과 결합된 최적화된 공급망의 완전한 통합이 있는 인더스트리 4.0의 약속에 아직 가깝지 않다고 Clean의 아웃리치 고문인 Mike Yost는 말합니다. Energy Smart Manufacturing Innovation Institute(CESMII), Better MRO와의 인터뷰

Yost는 "현실은 많은 기업이 오늘날 많은 '스마트'를 수행하고 있다는 것입니다."라고 말합니다. “우리가 사용하는 언어로 업계에서 우리가 얼마나 파편화되어 있는지 알 수 없습니다. … 이러한 용어를 정의하고 최종 목적지라고 생각하는 것은 위험합니다. 우리는 이제 모든 차원에서 진화하고 있지만 아무도 모든 것을 수행하지 않습니다. .”

왜요? 정말 복잡합니다.

"요점:디지털화에 있어 제조업체의 주의는 내부 전략적 조정 및 단기 초점의 부족에 관한 것이 아닙니다. 제조 세계는 복잡합니다.”라고 2018년 기사 “Manufacturers are behind in Industry 4.0—and for good Reason”에서 MAPI(Manufacturing Alliance for Productivity and Innovation)의 사장 겸 CEO인 Stephen Gold는 말합니다.

보다 정확하고 정확한 예측 유지보수가 이루어지고 있습니까? 예. 자율 주행 차량 및 인공 지능과 같은 자동화 시스템이 기계 셀과 창고 바닥으로 나아가고 있습니다.

소프트웨어는 기계에서 점점 더 똑똑해지고 있습니다. 예를 들어, Mazak은 이제 수평 머시닝 센터를 위한 스핀들 상태 모니터링 시스템 옵션이 있습니다. Makino는 스타트업 iT SpeeX에서 개발한 기계 작동을 위한 음성 명령 기술을 선보였습니다.

Gold는 "이 퍼즐에는 수많은 조각이 있으며 기술 조각은 가장 풀기 어려운 문제가 아닐 것입니다."라고 말합니다. "제조 회사는 극적으로 다를 수 있지만 ... 점점 더 복잡해지는 공급망, 교체 전에 수십 년 동안 생산 자산을 사용, 어떤 대가를 치르더라도 생산 중단 시간을 피해야 하는 매우 실질적인 필요성과 같은 특정 특성을 모두 공유합니다."

그러나 제조 분야의 비즈니스 리더들은 25년 이상 동안 "적시에 적절한 데이터를 보유하는 것"에 대해 들어왔습니다.

오늘 차이점은 무엇입니까? 제조업체가 그 어느 때보다 경쟁력 및 효율성 목표를 달성하는 데 사용할 수 있는 훨씬 더 많은 디지털 소프트웨어 및 인텔리전스 도구, 프로브 및 스마트 센서가 툴킷에 있습니다. 새로운 재료와 3D 프린팅 또는 "첨가" 기술을 통한 새로운 제조 방법이 등장했습니다.

이를 통해 운영 및 가공 기술 전문 지식과 디지털 및 데이터 기술을 결합하는 새로운 하이브리드 기술이 필요합니다.

스마트 제조에 필요한 기술은 무엇입니까?

Petrick은 "데이터를 이해하고 분석하고 이에 대한 통계적 사고를 사용할 수 있어야 합니다."라고 말합니다. "데이터가 유용하려면 행동을 유도해야 합니다."

Petrick은 Intel에서 OT 및 IT 구분에 중점을 둔 연구를 이끌고 있으며 Intel을 제조업체 및 기술 회사로 연구할 수 있습니다. 작년에 이 회사는 145명의 참가자를 대상으로 설문 조사를 실시한 "Industry 4.0은 근로자와 제조 운영의 공동 진화를 요구합니다"라는 연구를 발표했습니다.

"하지만 그들은 또한 대시보드에 표시되는 데이터의 실제 그림을 신뢰해야 합니다. 불신은 우리 연구에서 중요한 시사점입니다."라고 그녀는 말합니다.

Petrick은 데이터 과학자의 기술이 필요할 것이라고 생각하지만 이를 달성하기는 어려울 것입니다. 그들은 이미 오늘입니다. 추가 기술에는 기술 로봇 및 자동화 전문 지식, 가상화, 고급 프로그래밍, 고급 비전(카메라), 협업 로봇 시뮬레이션 및 증강 현실 응용 프로그램이 포함됩니다.

"데이터 이해"를 더 많은 맥락에서 살펴보겠습니다. 대량의 스마트 신호를 모니터링할 수 있는 능력이 있는 경우 어떻게 이상을 구분합니까?

의심의 여지 없이 인더스트리 4.0의 스마트 공장은 데이터에 크게 의존할 것입니다. 작업자는 이상 징후를 찾고, 모니터링할 "올바른" 데이터를 정의하고, 대체 생산 경로 및 비상 사태를 유발하는 적절한 장애 조치를 생성하는 데 도움이 되는 기술이 필요합니다.

"근로자들은 중요한 문제 해결 기술이 필요하며 문제를 해결하기 전에 식별할 수 있어야 합니다."라고 Yost는 말합니다.

기계 수준에서 사물은 어디로 향하고 있습니까? " 읽기 전문가에게 물어보세요:가공의 미래에 관한 Georgia Tech 교수 . ”

기술 격차를 감안할 때 이것은 쉬운 일이 아닙니다. 이것은 오늘날 숙련된 작업 현장 작업자에게 이러한 기술이 부족하다는 의미가 아닙니다. 또한 새로운 인재가 이전 기술과 기술을 이해하지 못한다는 의미도 아닙니다.

하지만 OT 경험이 가장 많은 사람들이 더 이상 일을 하지 않는다면 어떻게 될까요?

“제조 환경에 진입하는 미래의 작업자는 투명성을 촉진하기 위해 데이터에 익숙하고 기대하는 디지털 네이티브입니다. 그러나 이러한 디지털 네이티브는 생산 경험이 부족합니다.”라고 IndustryWeek의 기사에서 Petrick은 씁니다. “현재 인력은 생산 경험은 있지만 데이터 지식이 부족합니다. 미래의 지능형 공장을 구현하려면 이 두 집단과 그들의 신념 체계를 연결하는 교육 프로그램이 필요합니다.”

필요한 기타 스마트 제조 기술:협업

Intel의 연구를 기반으로 Petrick은 IT와 OT 간의 문화적 문제가 제조업체가 직면한 가장 큰 장애물임을 발견했습니다.

그녀는 “양쪽에 깊이 뿌리 내린 철학이 있으며 결합하기가 어렵습니다.”라고 말합니다. "기업은 이러한 변화에 모든 이해 관계자를 참여시켜야 하며 모든 측면의 전문가를 테이블에 배치해야 합니다."

동료 그룹 간의 협력, 파트너 관계 및 멘토링과 항상 의사 소통 및 조정을 의미합니다. 프로세스 엔지니어는 IT 팀과 협력해야 합니다.

 기술적인 질문에 대한 답변이 필요하십니까? 질문 MSC 금속 가공 기술 팀 포럼에서

Petrick은 "프로세스 효율성만 생각한다면 시스템 보안에 중점을 두지 않을 것입니다."라고 말합니다. 따라서 IT 부서에 자리를 양보하십시오.

또한 시스템 계획 및 통합 지식이 조금 더 필요합니다. Petrick은 기술 및 공급업체에 구애받지 않기 때문에 업계에서 높은 평가를 받는 시스템 통합업체와 같은 외부 전문 지식을 고용해야 할 수도 있습니다.

“오늘날의 기술은 최신 상태를 유지할 계획 없이 채택되는 경우가 많습니다. 여러 공장에서 새로운 기계와 오래된 컴퓨터 인터페이스, 새로운 데이터 스트림과 오래된 서버가 생겨났습니다.”라고 Intel은 공동 진화 연구에서 말합니다.

다른 소프트 스킬에는 의사 소통과 평생 학습 및 교육에 대한 헌신이 포함됩니다. 그러나 많은 제조업체가 교육에 뒤처져 있는 것으로 보입니다.

Tooling U-SME의 부사장인 Jeannine Kunz는 기술에 관한 기사에서 "스마트 제조 도구 및 프로세스를 프로그래밍, 설정, 운영 및 유지 관리할 때 [근로자들]이 교육을 받아야 하는 추가 측면이 무엇인지 확인해야 합니다."라고 말합니다. 갭. "안타깝게도 제조업은 직원 1인당 교육에 투자하는 데 있어 평균 이하입니다."

오늘날 스마트 제조 분야에서 어떤 역할을 하고 있습니까?

주로 예측 유지보수 작업은 플랜트의 유연성을 지원하는 스마트 기술의 도움을 받고 있습니다. Petrick은 모든 시스템의 상태를 알고 오류가 발생할 시기를 알면 "다운타임을 크게 줄일 수 있습니다"라고 말합니다.

간단히 말해서 사용 가능한 정보의 깊이에서 더 많은 처리량을 실현할 수 있습니다.

Petrick은 "조정할 수 있는 항목에 대해 더 많은 통찰력을 갖게 되면 비용 절감 및 효율성의 기회가 배가됩니다."라고 말합니다.

그러나 반드시 모든 부문에서 일어나는 것은 아닙니다. Petrick에 따르면 자동차, 식품 및 음료 부문은 눈에 띄게 증가하고 있으며 매년 "스마트"해지고 있습니다.

Automotive는 소비자에 의한 차량의 대량 맞춤화와 글로벌 역학 및 자율주행 차량의 압력에 대처하고 있습니다.

식품 산업은 실패하는 신제품이 많기 때문에 식품 제조업체는 빨리 실패하고 조정하기를 원합니다. 그들은 또한 신선한 재료에 대한 추가 소비자 압력을 가지고 있으므로 더 엄격한 제조 제어를 추구하고 공정에서 시간을 빼는 데 더 많은 유연성을 원합니다. 프로세스와 기술에 대해 현명하게 대처하는 것이 도움이 됩니다.

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