산업기술
산업 제조
4차 산업혁명이라고도 알려진 인더스트리 4.0은 비즈니스를 더욱 스마트하고 자동화하는 것에 관한 것입니다. 3차 산업혁명이 기계 및 아날로그 프로세스를 디지털 프로세스로 전환하는 데 중점을 둔 반면, 4차 산업혁명은 기계를 더 자급자족하고 서로 "대화"하고 효율성과 성장이라는 명목으로 인간이 할 수 없는 방식으로 방대한 양의 데이터를 처리합니다. 인더스트리 4.0 기술은 2차 산업혁명에서 증기 동력에서 전기로의 변화만큼이나 근본적인 기업 운영 방식의 근본적인 변화를 나타냅니다.
자세히 알아보시겠습니까? Industry 4.0에 대한 전체 가이드를 읽어보세요.
제조업에서 인더스트리 4.0은 광범위한 영향을 미칩니다. 운영 효율성을 활용하고, 수요 예측을 개선하고, 데이터 사일로를 무너뜨리고, 예측 유지 관리에 참여하고, 작업자에게 안전 및 가상 교육을 강화하는 데 사용됩니다. 인더스트리 4.0은 디지털 혁신이라는 더 넓은 개념의 일부로서 심층 분석, 작업 현장 데이터 센서, 스마트 창고, 시뮬레이션된 변경, 제품 및 자산 추적을 위한 솔루션을 통해 계획에서 배송에 이르기까지 제조에 걸쳐 있습니다.
제조업체의 경우 인더스트리 4.0 기술은 실행 가능한 통찰력과 함께 조직 전체에 걸쳐 더 투명하고 가시적인 관점으로 이전에 분리된 프로세스 사이의 격차를 해소하는 데 도움이 됩니다.
다음은 인더스트리 4.0이 가져온 최고의 디지털 변환 기술입니다. 특정 섹션으로 이동하려면 아무거나 선택하세요.
빅 데이터는 말 그대로 엄청난 양의 데이터입니다. 통계와 숫자의 산은 너무 커서 인간과 팀이 수년에 걸쳐 수동으로 선별할 수 있지만 여전히 많은 실제 가치를 이끌어내지 못합니다. 운전석에 기계가 있으면 완전히 다른 이야기가 됩니다. 오늘날의 고급 컴퓨팅 기능을 사용하면 순수하고 순수한 데이터의 거대한 흐름을 제조 리더의 의사 결정을 주도할 수 있는 정확하고 실행 가능한 통찰력으로 변환할 수 있습니다. 데이터 소스에는 공장 바닥 및 조명 시스템의 IoT 센서부터 판매 데이터 또는 날씨 및 정치적 기후와 같은 공급망 관련 요인에 이르기까지 모든 것이 포함될 수 있습니다.
빅 데이터는 인더스트리 4.0의 다른 많은 기술을 뒷받침합니다. 데이터를 많이 사용할수록 효율성이 높아집니다.
상상해 보십시오. 위스콘신 어딘가에 공장의 모든 기계에 연결된 작은 센서(산업용 IoT 센서)가 있는 작업장이 있습니다. 이 센서는 센서 사이트와 클라우드(우리도 다룰 것) 모두에서 정보를 지속적으로 기록하고 분석합니다. 기계가 얼마나 많이 사용되었는지와 같은 정보를 포함하여 이 작은 IoT 센서의 모든 데이터가 수집되어 기계 학습 알고리즘에 입력됩니다.
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수집된 기계 데이터를 분석하여 품질 결함을 예측하고 공구 수명을 연장할 수 있습니다.
그 알고리즘 또는 공식은 해당 장비의 유지 관리 일정과 관련된 결과를 내보냅니다. "이 기계의 벨트는 2~3주 안에 끊어질 것 같습니다." 이를 염두에 두고 유지 관리는 일주일 내 '오프' 시간에 예약되며 기계는 모든 작업 시간 동안 작동 효율성을 유지합니다. 이를 "예측 유지 보수"라고 하며 빅 데이터 없이는 전혀 작동하지 않습니다. 빅 데이터는 이 공장이 자산을 관리하고 비용을 줄이며 가동 중지 시간의 위험을 줄이는 데 도움이 됩니다.
자율 로봇은 작업자 없이도 작업을 지능적으로 관리할 수 있는 자급자족형 기계입니다. 유지 관리를 제외하고는 가동 중지 시간이 거의 또는 전혀 필요하지 않으면서 복잡하더라도 반복적인 작업을 빠르고 정확하게 수행합니다.
자율 로봇은 제조 라인에서 무거운 품목을 잡고 이동하는 데 사용됩니다. 이는 용접, 조립 및 팔레타이징 시 인명 피해를 방지하는 데 도움이 됩니다. 자율 로봇은 여러 주문의 경우에도 품목을 선택하는 가장 효율적인 경로를 신속하게 분석하고 선택할 수 있기 때문에 창고 수준에서 주문 피킹을 도울 수 있습니다. 휴식이 필요하지 않기 때문에 연속 생산에도 사용할 수 있습니다.
디지털 트윈은 공상과학 영화에서 튀어나온 것처럼 들리지만 디지털 공간 내에서 실제 개체, 개념 또는 영역의 시뮬레이션을 생성하는 이면에 있는 매우 확실한 기술입니다. 여기에는 전체 시설 내의 모든 물리적 자산, 운영 시스템 및 구조의 3D 표현이 포함될 수 있습니다. 디지털 트윈 시스템의 사용 사례는 매우 광범위합니다.
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CNC 기계의 디지털 트윈, "스테로이드"에 대한 일종의 3D 모델
제조 회사는 산업용 IoT 센서를 사용하여 가상 공간에서 전체 작업 현장을 "볼" 수 있습니다. 그들은 모든 자산의 위치, 가동 시간 및 유지 관리 요구 사항(아직 발생하지 않은 사항도 포함)을 볼 수 있습니다. 그들은 실제 생활에서 열 때 위험하거나 비용이 많이 드는 기계 내부를 '볼' 수도 있습니다.
이 디지털 트윈과 기계 학습을 사용하여 제조 리더는 유지 관리 작업을 예측하고 장비를 더 잘 활용하여 병목 현상을 줄일 시간을 찾을 수 있습니다. 그들은 직원을 현장에서 시뮬레이션되지 않은 기계에 소개하기 전에 안전한 거리에서 직원을 교육하고 비용, 시간 및 에너지를 구현하기 전에 운영 변경에 대한 아이디어를 테스트할 수 있습니다.
수평적 및 수직적 통합은 "인더스트리 4.0의 중추"라고 불립니다. 수평 및 수직 시스템 통합의 전제는 연결성과 가시성입니다. 이는 단일 조직 내부 또는 업계 파트너와 함께 외부를 의미할 수 있습니다. 기계와 회사는 지속적으로 데이터를 통신하고 공유하여 보다 심층적인 분석 기회, 더 큰 투명성, 향상된 효율성을 달성하는 데 도움이 됩니다.
회사 내에 여러 생산 시설이 있는 경우 수평 통합을 통해 재고 수준 및 지연과 같은 데이터 문제에 대한 원활한 공유를 보장할 수 있습니다. 제조 분야의 수직 통합에는 부서 간 사일로를 무너뜨리는 것이 포함될 수 있으므로 전체 조직이 R&D에서 조달, 제조에서 판매 및 그 이상까지 하나의 단위로 작동합니다. 모두가 데이터를 공유하고, 모두가 혜택을 받으며, 모두가 동적으로 운영됩니다.
산업용 IoT는 비즈니스 전반에 걸쳐 실시간으로 데이터를 수집하고 모니터링하는 소형 센서(때로는 컴퓨팅 기능 포함)의 배치를 의미합니다. IoT 센서는 기본적으로 조명에서 HVAC(난방, 환기, 에어컨), 공장 바닥 기계에 이르기까지 모든 것과 함께 배치될 수 있습니다. 산업용 IoT는 인더스트리 4.0의 기반 기술입니다. 연결된 장비의 이점은 엄청납니다. 조직의 여러 수준에서 더 나은 의사 결정을 위한 통찰력을 제공하기 때문입니다.
완전히 연결된 산업 운영은 IoT를 포함한 Industry 4.0 기술을 활용하여 성능에 대한 더 깊은 통찰력을 얻습니다.
우리는 이미 예측 유지보수에서 산업용 IoT의 역할에 대해 논의했습니다. 제조 분야에서 IIoT의 또 다른 예는 병목 현상을 없애고 생산 처리량을 크게 증가시키는 것입니다. 생산 현장의 각 기계에 생산 효율성, 사용량, 가동 시간 등을 모니터링하는 IoT 장치가 연결되어 있으면 이 데이터를 사용할 수 있습니다. 머신 러닝 알고리즘과 함께. 이것은 어떤 기계가 가장 높은 우선 순위의 병목 현상을 나타내는지와 이를 해결하는 방법을 결정합니다. 기계를 업그레이드해야 합니까? 단순히 하루 중 더 많은 지점에서 활용해야 합니까?
해커와 기타 사악한 에이전트를 시스템에서 보호하기 위한 일종의 보호 장치 없이는 비즈니스의 모든 수준에 많은 기술을 사용할 수 없습니다. 사이버 보안 기술은 내부 및 외부 공격 벡터로부터 디지털 시스템을 보호하는 모든 것입니다. 최신 사이버 보안에는 블록체인 또는 인공 지능과 같은 기술이 포함되며 산업용 IoT 장치와 같은 신기술을 보호할 수 있습니다.
디지털화된 스마트 시스템이 구축되면 충분한 사이버 보안이 없는 제조업체는 도난된 지적 재산, 결함 있는 제품, 랜섬웨어, 신원 도용 등을 만들기 위해 방해꾼이 지휘하는 제조 장비의 위협에 노출됩니다. 그러나 제조업체는 위반이 발생할 경우 계획을 세워 보안 위협을 완화할 수 있을 뿐만 아니라 IoT 시스템을 포함한 데이터와 장비를 보호하는 사이버 보안 조치를 활성화할 수 있습니다.
클라우드는 인터넷에 연결된 광범위한 시스템을 가리키는 모호한 용어입니다. 일반적으로 비즈니스 외부에 위치한 서버를 의미합니다. "클라우드"는 로컬 컴퓨터가 아닌 인터넷 어딘가(예:다른 사람의 서버)에 저장된 소프트웨어 및 데이터에 사용할 수 있습니다.
완벽한 IoT 아키텍처에서 제조업체는 클라우드와 에지를 모두 활용할 수 있습니다. 심도 있는 처리 능력과 확장성으로 신속한 의사 결정을 제공합니다.
클라우드는 제조업체에 많은 이점을 제공합니다. 이미 배치된 이중화를 통해 방대한 양의 센서 데이터를 안전하게 보관할 수 있습니다. 고객 데이터를 안전하게 보관할 수 있습니다. 컴퓨팅에 사용할 수 있습니다. 기계 학습을 사용한 위험 모델링과 같은 계산 집약적인 작업을 클라우드에서 수행하여 고성능 기계의 간접비를 줄일 수 있습니다. 최근에는 소프트웨어 또는 서로 다른 지리적 위치에 분산된 제조를 의미할 수 있는 "클라우드 제조"에도 사용되었습니다.
적층 제조는 새로운 재료를 빼지 않고 추가하여 레이어별로 항목을 생성하는 것을 의미합니다. 이것은 나무를 자르고 조각하는 등의 작업을 포함하는 이전 제조 방식(빼기 제조)과 비교됩니다.
3D 프린팅은 적층 제조의 한 형태입니다. 빅데이터를 기반으로 디자인한 신발을 3D 프린팅하는 아디다스가 주류를 이루고 있습니다.
인공 지능 및 기계 학습은 알고리즘을 사용하여 데이터를 처리하고 인간 개발자가 프로그래밍하지 않은 결론에 도달하는 기계를 말합니다. 이러한 기계는 점점 더 정확한 예측을 생성하기 위해 데이터에서 학습합니다.
인공 지능과 기계 학습은 수요 예측 및 예측 유지 보수를 위해 제조에서 널리 사용됩니다. AI는 센서 및 기타 소스의 방대한 데이터를 고려할 수 있기 때문에 인간이 할 수 없는 방식으로 거의 실시간으로 휘발성, 복잡하고 역동적인 상황을 예측할 수 있는 완벽한 후보입니다. AI는 제조업체의 시장 변화를 예측하고 예측하는 데 효과적입니다.
증강 현실에는 실제 세계에 오버레이된 추가 감각 입력(보통 시각적)이 포함됩니다. 일반적인 예로는 Google Glass 및 Pokémon Go 게임이 있습니다.
제조 분야에서 증강 현실은 작업자 교육 및 유지 관리에 모두 사용될 수 있습니다. 신입 사원은 공장에 들어가기 전에 안전한 가상화 환경에서 위험할 수 있는 기계 사용법을 배울 수 있습니다. AR은 또한 기술자의 시야 내에서 현장에서 쉽게 볼 수 있도록 도구 설명, 수리 설명서 및 기타 표기법을 제공하여 유지 관리 작업 중에 유용할 수 있습니다. 증강 현실을 통해 기술자는 내부도 볼 수 있습니다. 위험하고 복잡한 기계를 개봉하기 전에 열어서 그들이 무엇을 찾고 있는지, 시작하기 전에 무엇을 해야 하는지 정확히 알고 있습니다.
머신 메트릭스 는 직관적이고 유연한 산업용 IoT 플랫폼을 제공하여 제조 장비의 모든 부분에서 데이터를 쉽게 수집하고 강력하고 실행 가능한 애플리케이션으로 변환함으로써 디지털 공장 혁신을 가속화하고 있습니다.
현재 수백 개의 제조업체가 전 세계 공장에서 수천 대의 기계를 MachineMetrics에 연결하여 기계 가동 중지 시간을 줄이고 용량을 최적화하며 제조 작업의 처리량과 수익성을 높였습니다.
산업기술
2021년 5월 13일에 업데이트됨 확실히 인더스트리 4.0을 따라가는 많은 유행어와 트렌드가 있습니다. 제조업체가 개념을 파악하고 인더스트리 4.0 솔루션을 채택하는 것이 가능한 방법을 결정하는 것은 어려울 수 있습니다. 결국 인더스트리 4.0은 모호하고 포괄적인 개념입니다. 실용적인 측면에서 생각하고 이를 비즈니스 비전에 통합하기 위한 로드맵을 시작하는 것은 어려울 수 있습니다. 인더스트리 4.0을 시작하는 방법을 논의할 때 먼저 인더스트리 4.0이 무엇인지 정의해야 합니다. 주제에 대한 전체 가이드에서: 4차 산업 혁
2021년 2월 25일에 업데이트됨 제4차 산업혁명에 대한 제조업체 가이드: 인더스트리 4.0이란 무엇입니까? 인더스트리 4.0이 중요한 이유 인더스트리 4.0으로의 전환을 이끄는 요인 제조업의 진화 인더스트리 4.0 솔루션을 성공적으로 구현하는 방법 인더스트리 4.0의 이점 인더스트리 4.0의 과제 인더스트리 4.0 기술 인더스트리 4.0이란 무엇입니까? 4차 산업 혁명 또는 4IR이라고도 하는 인더스트리 4.0은 컴퓨터, 데이터 및 자동화가 진화하고 변화를 위해 함께 모이는 방식을 가리키는 포괄적인 용어입니다. 작업