자동차 제조 과제 및 IoT 솔루션

IIoT로 복잡한 자동차 제조 문제 해결

자동차 제조는 역동적인 시장의 요구를 충족시키기 위해 민첩성을 유지해야 합니다. 복잡하고 세계적으로 경쟁적인 환경에서 운영상의 문제는 계속해서 증가할 것이며 맞춤형 옵션 기능이 있는 여러 자동차 모델을 지원하는 공장에는 민첩한 워크플로가 필요합니다.

이는 생산 프로세스가 덜 선형적이고 모듈화될 것임을 의미합니다. 단일 목적의 고정 기계는 이제 생산 환경 내에서 다양한 배치 작업에 대한 작업의 유연성을 가져야 하며 설정 및 해체를 위한 처리 시간은 제한적이고 신속할 것입니다. 또한 협업 로봇은 다양한 생산 단계에서 인간과 안전하게 상호 작용할 수 있을 만큼 지능적이어야 하며, 장비를 예기치 않게 수리해야 하는 라인 다운 상황은 전체 공장의 생산 효율성에 부정적인 영향을 미칠 수 있습니다.

자동차 제조업체는 이러한 복잡한 문제를 해결하기 위해 다른 인더스트리 4.0 솔루션 중에서도 산업용 IoT로 눈을 돌리고 있습니다.

IoT 및 디지털 트윈

공장 자동화 효율성 향상을 추구하는 자동차 IoT 전략의 배포는 총체적으로 접근해야 합니다. 기존 인프라, 인적 자원, 품질, 프로세스 개선 및 운영 의사 결정의 맥락 내에서 고려되어야 합니다. 가장 효율성 향상이 필요한 제조 영역에 대해 목표를 둔 접근 방식을 취할 수 있습니다. 자동차 제조용 IoT 시스템을 적절하게 설계하려면 먼저 두 가지 근본적인 질문에 답함으로써 끝을 염두에 두고 시작해야 합니다. 첫째, 해결해야 할 문제나 대응책은 무엇인가? 둘째, 그것을 해결하기 위해 어떤 예측자가 필요합니까? 이것은 위에서 아래로 디자인 아키텍처를 주도할 것입니다.

IoT 시스템의 통합은 ROI 이니셔티브에 필요한 만큼 레이어로 도입될 수 있습니다. 그러나 시작 단계의 완전한 설계는 생산성을 극대화하는 데 필요한 센서 하드웨어, 소프트웨어 및 분석 모델을 발견할 것입니다. 공장 분석의 대시보드 증거는 실행과 이상적인 공장 모델 간의 격차를 강조할 수 있습니다.

기계 수준에서 자산 디지털 트윈은 장비 자산의 기능을 시뮬레이션하기 위한 상세한 엔지니어링 데이터를 포함합니다. 이 시뮬레이션에서 분석을 수행하여 실제 행동에 대한 통찰력을 추출할 수 있습니다. 이 기능은 자체 제조 환경 내에서 여러 운영 컨텍스트에 걸쳐 성능 데이터를 제공할 수 있습니다. 자산 디지털 트윈의 가장 좋은 사용 사례 중 하나는 잠재적인 오류를 더 잘 이해하기 위해 신뢰성 데이터를 수집하여 예측 가능한 방식으로 예측하고 관리할 수 있는 경우입니다.

전체 자동차 공장의 디지털 복제는 개선 영역을 식별하여 많은 복잡한 시스템의 이상적인 최적 성능을 보여줄 수 있습니다. 전체 프로세스는 측정 결과와 거의 실시간으로 비교할 수 있는 엔터프라이즈 디지털 트윈 시뮬레이션으로 지원될 수 있습니다. 이 시뮬레이션의 데이터는 물류 효율성에 대한 통찰력을 제공할 뿐만 아니라 유연한 조정을 통한 기계 최적화를 모니터링하여 작업을 미세 조정할 수 있습니다.

자동차 품질

자동차 산업의 품질 솜씨는 타의 추종을 불허합니다. 나중에 생각할 수 있는 것이 아니라 품질이 자동차 생산의 설계 아키텍처에 내재되어 있어야 합니다. 1ppm을 개선할 수 있는 극도로 낮은 결함률 요구 사항에서 전체 제조 공정의 품질이 가장 중요합니다. 이는 재료 입력 품질뿐만 아니라 조립 중 기계 및 프로세스의 최적화를 유도합니다. IoT 인프라 내에서 기계 성능 활동을 모니터링함으로써 실행 가능한 품질 개선에 대한 통찰력을 제공하는 워크플로를 통해 실시간 프로세스 개선을 실현할 수 있습니다. 이는 결과적으로 제조 플랫폼 전반에 걸쳐 더 높은 품질의 제품을 제공할 것입니다.

의사결정 통찰력

자동차 제조업체는 점점 더 복잡해지는 기계를 지원할 숙련된 인재를 찾는 데 어려움을 겪을 수 있습니다. 유지 관리는 더 이상 중단 없는 모델이 아니라 지속적인 최적화를 기반으로 할 수 있습니다. 유지보수 견습 프로그램이 확장되고 있지만 기계 전반에 걸쳐 네트워크로 연결된 센서는 자체 유지보수를 예측하고 운영 개선을 위한 솔루션을 제공할 수 있습니다. 실제 활동을 디지털 시뮬레이션과 비교하는 분석 모델을 사용하여 예측 유지 관리 및 미래 지향적인 처방 최적화를 목표로 할 수 있습니다. 전날의 교대 근무에 반응하는 전략은 더 이상 최적이 될 수 없습니다. IoT 배포에서 미래의 활동을 개선하기 위한 사전 결정은 기계 및 운영 데이터에서 통찰력 있는 정보를 생성하는 인프라에 의해 주도될 것입니다.

기존 장비용 무선

공장 내에서 실제적인 자동화는 기업에 비즈니스 의미가 있는 의미 있는 투자 수익을 이끌어내야 합니다. 기존 기존 장비의 경우 새로운 IoT 구현이 모든 비즈니스 영역에서 항상 최선의 조치는 아닐 수 있습니다. IoT 목표는 단순히 새로운 엔터프라이즈 시스템을 배포하는 것이 아니라 더 나은 작업 방식을 달성하는 것이어야 합니다. 그러나 기존 자동차 장비가 새로운 IoT 전략을 배포하는 데 방해가 될 필요는 없습니다. 새로운 장비를 위한 무선 인프라는 이제 강력한 유선 통신 시스템을 방해하지 않고 레거시 엔터프라이즈 시스템 위에 계층화할 수 있습니다. 적절한 IoT 하드웨어와 네트워킹 전략을 통해 기존 것과 새로운 것 사이의 원활한 상호 작용을 달성할 수 있습니다.

자동차 제조용 IoT 솔루션

자동차 IoT 전략에는 이미 공장 내에 있는 전문 지식을 활용하는 플랫폼이 필요합니다. 실무 지식을 갖춘 직원은 열악한 기계 성능이 어떻게 보이는지 이미 알고 있습니다. IoT 솔루션의 통찰력은 직원이 이 전문가 팀을 활용하여 최고의 통찰력을 추출할 수 있도록 경험을 확장해야 합니다. MachineMetrics 산업용 IoT 플랫폼은 원시 기계 센서 데이터를 시계열 분석 모델로 변환하는 분석 도구를 통합합니다. 이 지식을 소화하여 이러한 통찰력을 1인칭 경험을 받은 사람들만이 아니라 데이터에 의해 주도되는 시스템으로 변환할 수 있습니다.

MachineMetrics 대시보드는 환경 내에서 끌어서 놓기 유형 배치에 직관적입니다. 교육은 생산 현장에서 이미 경험한 것과 논리적 연결을 만듭니다. 경영진, 현장 감독자 및 공장 작업자에 대한 경보 트리거를 통해 조직 계층 전반에 걸쳐 결정을 내릴 수 있습니다. 데이터 모델 알고리즘은 미래에 솔루션에 더 빠르게 수렴하기 위해 새로운 입력으로 추가 훈련됩니다. 데이터 모델은 실제 행동에 대한 추가 정보를 얻을 수 있으므로 작업의 전문가가 될 수 있습니다. MachineMetrics는 자동차 제조 내에서 실행 가능한 통찰력을 위해 기계 모니터링, 상태 모니터링, 예측 유지보수 및 프로세스 최적화를 위한 완전한 산업용 IoT 플랫폼을 통합합니다.

MachineMetrics가 자동차 제조업체가 기계 데이터를 활용하여 실시간으로 더 나은 결정을 더 빠르게 내리는 데 어떻게 도움이 되는지 알아보세요.