산업기술
산업 제조
공정 개선 기술은 제조 작업을 최적화하는 데 필수적입니다. 그리고 제대로 수행되면 이러한 최적화된 프로세스가 더 큰 효율성으로 이어집니다. 그러나 연결은 무엇입니까? 그리고 효율성을 높이기 위해 프로세스 최적화가 중요한 이유는 무엇입니까?
이에 대한 답은 활동의 효율성에 있습니다. 많은 것을 생산하는 것만으로는 충분하지 않습니다. 완제품 생산에 필요한 작업, 점검, 조정 및 모션은 최소 투입량을 찾을 수 있도록 조정되어야 합니다.
많은 기업들이 이것을 "지속적인 개선을 위한 길"이라고 설명합니다. 그리고 대부분의 제조 작업의 경우 그 경로는 기계를 중심으로 합니다. 작업자, 기계공, 기술자와 같은 사람들은 습관과 훈련에 따라 기계와 상호 작용합니다. 대부분의 노력은 최대 가동 시간을 보장하는 것을 목표로 합니다. 그러나 데이터가 수동이건 전자이건 관계 없이 해당 작업의 효율성이 중요합니다. 그리고 그 상호작용을 보다 효과적으로 만들기 위해 조정하는 작업을 프로세스 최적화라고 합니다. .
생산 최적화는 생산 시스템의 생산성을 높이기 위해 설계된 활동의 모음입니다. 단계에서 완제품을 보다 효율적으로 만드는 데 최적화 노력이 집중되는 프로세스 최적화와는 별개입니다.
생산 최적화는 모델, 분석, 우선 순위 지정 및 측정을 사용하여 생산성을 높입니다. 이 최적화에는 장비, 준비 구역, 인벤토리 프로토콜, 시설 레이아웃, 운송 등이 포함됩니다.
생산 최적화는 석유 생산 및 가스 건설과 같은 대규모 설치 산업에서 사용되는 전술입니다. 그러나 최적화는 더 큰 가치를 제공하기 위해 거의 모든 생산 프로세스의 대부분의 제조 작업에서 사용할 수 있습니다.
IoT 기술이 성숙해짐에 따라 기업들은 실시간 데이터 분석을 통해 전달되는 정보를 통해 시스템의 변화하는 조건과 흐름을 이해하고 이를 생산성을 높이는 데 어떻게 사용할 수 있는지를 알게 되었습니다. 기업은 이러한 통찰력을 사용하여 전체 생산 프로세스에서 생산 속도를 최적화해야 합니다.
통찰력이 생산 최적화 및 더 큰 가치로 이어질 수 있는 영역의 예는 다음과 같습니다.
디지털화 및 데이터 기반 생산으로의 여정에는 생산 성능을 최적화하고 비용을 절감하기 위해 변경해야 하는 요구 사항이 포함됩니다. 사용 가능한 기술을 활용하기 위해 일부 기업은 IoT 기반 생산 모니터링 플랫폼의 성능이 가치를 제공하기 시작함에 따라 기계를 이동하거나 공장의 전체 레이아웃을 변경해야 할 필요성을 인식할 수 있습니다.
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프로세스 최적화와 생산 최적화의 가장 큰 차이점은 프로세스 최적화가 생산 시스템 내의 특정 프로세스 단계에서 불필요한 단계를 제거한다는 것입니다. 해당 단계 또는 하위 프로세스의 효율성 향상을 통해 생산 최적화를 극대화하도록 설계된 제품 최적화입니다. 반면에 생산 최적화는 시스템 자체를 최적화하려고 합니다. 실시간 데이터를 기반으로 한 모델을 사용하여 전체 생산 시스템의 물리적 성능과 레이아웃을 개선하기 위해 유량, 기계 레이아웃, 노동 활용 및 기타 요소를 확인할 수 있습니다.
프로세스 최적화에는 다음과 같은 단계가 포함됩니다.
생산 최적화에는 다음과 같은 단계가 포함됩니다.
생산 및 프로세스 최적화는 몇 가지 중요한 영역에 걸쳐 개선하는 것으로 구성됩니다. 이러한 각 영역은 최소한의 리소스를 사용하면서 더 효율적인 프로세스와 더 중요한 결과를 누적적으로 추가합니다. 공정 최적화에 참여함으로써 제조업체는 다음을 달성할 수 있습니다.
가동 중지 시간은 모든 제조 관리자의 존재의 골칫거리입니다. 그리고 많은 사람들이 그 원인을 관리하고 그 결과를 처리하는 데 많은 시간을 할애합니다. 데이터 기반 접근 방식을 취함으로써 회사는 가동 중지 시간을 줄이고 장비의 전반적인 가동 시간을 늘릴 수 있습니다.
이를 달성하는 한 가지 방법은 생산 프로세스에서 계획되지 않은 다운타임의 주요 원인을 분석하고 순위를 매기는 것입니다. 그런 다음 이 정보를 사용하여 많은 다운타임 이벤트를 줄이거나 제거하기 위해 프로세스를 조정할 수 있습니다. 목록은 가장 나쁜 것부터 가장 적은 것 순으로 나열되어 있기 때문에 가장 심각한 범인을 먼저 처리할 수 있습니다.
가동 시간이 증가하고 안정화되면 관리자는 각 항목을 요구 사항에 맞추기 위해 필요에 따라 프로세스 매개변수를 변경하면서 체계적으로 목록을 진행할 수 있습니다. 그러나 이 목록과 순위의 핵심은 먼저 주의가 필요한 항목의 우선 순위를 지정하는 데 도움이 되는 깨끗하고 명확한 데이터입니다.
때때로 문제는 기계가 아닙니다. 기계에 공급하는 업스트림 프로세스입니다. 이를 시각화하기 위해 데이터를 캡처함으로써 WIP 흐름 또는 기타 공급 원료의 변경을 구현하여 가동 시간을 개선할 수 있습니다. 또 다른 예는 작업자가 잘못된 시간에 잘못된 위치에 있을 가능성이 있어 경보를 해제하고 필요에 따라 장비를 재설정하도록 하는 교육 또는 교육 부족입니다.
다시 말하지만, 데이터는 리더가 더 나은 교육을 개발하여 운영자가 절대 위치에서 벗어나지 않도록 하는 데 매우 중요합니다. 요점은 프로세스를 최적화하면 문제가 발생할 때 기계 수준에서 응답 시간이 향상된다는 것입니다. 데이터를 사용하여 이러한 영역을 식별하면 가동 시간에 대한 승수 효과를 위해 여러 영역을 한 번에 최적화할 수 있습니다. 교육, 워크플로, 장비 레이아웃, 재료 품질 및 기타 여러 문제를 명확하게 시각화된 데이터로 최적화할 수 있습니다.
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전통적인 유지보수 프로그램은 사후 조치에 의존합니다. 장비가 고장나도록 허용했거나 기계를 유지하기 위해 예방적 유지보수가 사용되었습니다. 잘 달리고 있습니다.
그러나 예방적 유지보수는 시간 기반 가정을 기반으로 합니다. OEM(Original Equipment Manufacturer)이 할당한 광범위한 평균을 기반으로 벨트와 풀리가 특정 시간에 파손될 것으로 가정합니다. 그러나 이것은 생산된 제품이 부품의 더 긴 수명을 허용하는 경량인 산업 장비를 설명하지 않습니다. 그리고 건설, 석유 생산 또는 석유 및 가스 일반 및 기타 표면 시설과 같이 부품이 계획보다 빨리 마모될 수 있는 대형 생산은 고려하지 않습니다. 전자의 경우, 돈은 연기될 수 있을 때 소비됩니다. 후자의 경우 석유 및 가스 , 다운타임은 예상하지 못한 시간에 발생할 수 있습니다.
자동화된 데이터 수집과 같은 고급 기술은 유지 관리 기능을 향상시키고 장비 가동 시간. 상태 기반 모니터링을 활성화하여 유지 관리는 실제 조건을 기반으로 규정적이거나 예측적일 수 있습니다. 고급 감지 시스템을 배포함으로써 데이터는 회사에 도움이 될 수 있습니다. 장비의 현재 실시간 상태를 이해합니다. 시간이 지남에 따라 심층 분석을 통해 새로운 기회를 개발하고 장애를 정확하게 예측하고 교체 또는 종료 기간과 같이 가장 적절한 시기에 교체 일정을 잡습니다.
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프로세스 최적화의 목표에는 다음과 같은 여러 영역이 포함되어야 합니다.
공정 효율성을 개선하려는 제조업체를 위해 다음과 같은 다양한 솔루션을 사용할 수 있습니다.
MachineMetrics 대시보드는 작업 현장의 제조 장비에서 자동으로 수집된 실시간 생산 데이터를 표시합니다.
프로세스 최적화를 위한 전통적인 추적은 일반적으로 수동으로 종이를 사용하는 시트와 Excel에 데이터를 입력하는 것을 의미했습니다. 이는 시간이 많이 걸리고 오류가 발생하기 쉬우며 유지 관리가 어려웠습니다. 또한 분석은 일반적으로 인간의 통찰력을 기반으로 하므로 편향되거나 틀릴 수 있습니다. 이것이 기업들이 종이를 사용하지 않기 시작하는 이유입니다.
실시간 데이터를 수집하고 관리자와 운영자의 가시성을 위해 컨텍스트화하여 생산 최적화에 대한 통찰력 제공 과거에는 불가능했습니다. 생산 진행 상황과 작업 현장의 장비 성능을 적절하게 이해할 수 있는 통찰력. 대시보드와 관련 생산 분석 및 보고서를 통해 SOP를 더 빠르게 변경하고 결과적으로 더 높은 품질을 얻을 수 있습니다. 효율성 및 생산량 증가
추가 자료: 제조 데이터 수집:작업 현장 최적화의 핵심
모든 관리자는 병목 현상이 무엇이며 생산 프로세스에 대한 위험을 알고 있습니다. 그리고 대부분은 이러한 막힘이 발생하는 작업에서 몇 가지 중요한 영역을 식별할 수 있습니다. 그러나 실시간 데이터가 기계 수준에서 프로세스를 최적화할 수 있는 통찰력과 솔루션을 제공하는 것처럼, 명확하지 않을 수도 있는 병목 현상에 대한 통찰력을 제공할 수도 있습니다. 작업자는 데이터가 결정된 경우 한 가지 원인에 백업을 할당할 수 있습니다. 다른 것입니다.
실시간 데이터 및 분석을 통해 기계 및 프로세스 데이터는 전체 생태계 내에서 병목 현상과 제약 조건을 식별할 수 있습니다. 이 데이터를 통해 운영자는 프로세스를 추적하여 가동 중지 시간을 가장 많이 유발하는 병목 현상에 집중할 수 있습니다. 막힘이 물리적 제약이든, 예약과 같은 운영상의 제약이든, 설정 시간을 개선하고 전환을 줄이기 위한 기회를 놓쳤든, 분석 및 OEE 소프트웨어로 강화된 클라우드 기반 데이터는 중단을 해소할 수 있습니다.
기계 가동 중지 시간 분석은 즉시 해결해야 하는 영역을 강조 표시하는 데 유용한 접근 방식입니다. 캡처된 다운타임 데이터를 이유별로 활용하여 관리자와 운영자는 가장 나쁜 사람부터 시작할 수 있습니다. 그러나 이 분석의 핵심은 데이터에 액세스하고 쿼리하여 원인을 이해하는 능력입니다.
파레토 차트의 사용, 계획되지 않은 가동 중지 시간의 백분율, 높은 성과 낮은 교대조, 연산자, 평균 고장 시간, 평균 수리 시간 및 기타 KPI를 데이터에서 수집할 수 있습니다. 이러한 대시보드를 통해 더 개발된 도구와 솔루션이 개발되어 원인을 줄이거나 제거하고 장기적으로 프로세스를 최적화하는 공통 접근 방식을 구축합니다.
데이터 기반 소프트웨어를 사용할 때 가장 가치 있는 도구 중 하나인 예측 분석은 프로세스를 강화할 수 있습니다. 이 소프트웨어는 기계 데이터를 사용하여 고장을 진단하고 예측합니다. 또한 작업 현장 내의 모든 장비를 연결할 수 있기 때문에 전체 에코시스템에 대한 예측이 가능하고 회사가 관심을 갖고 있는 문제 영역에 대해 즉각적이지는 않더라도 솔루션이 더 빨리 배포됩니다. 석유 생산 및 가스 생산과 같이 발자국이 큰 산업에서도 동일한 작업을 수행할 수 있습니다.
기계 알고리즘은 인간이 할 수 없는 패턴을 감지합니다. 이를 통해 문제가 발생하기 전에 사전에 개입하거나 문제가 발생했을 때 잘 계획된 유지 관리 및 전환 솔루션을 사용할 수 있습니다. 이러한 예측 분석은 공구 마모를 모니터링하고 공구 고장 시기를 예측하여 공구 수명을 연장하는 데에도 사용할 수 있습니다. 맞춤형 애플리케이션을 통해 기계 수준에서 자동화 및 반자동 솔루션을 만들어 작업자가 다른 작업을 수행할 수 있도록 하여 품질을 더욱 향상하고 생산을 극대화할 수도 있습니다.
기계 수준에서 다운타임 이유를 분석하면 특정 장비가 문제를 일으킬 수 있는 이유에 대한 세부적인 수준의 통찰력을 제공합니다. 사진은 MachineMetrics의 "Downtime by Machine" 보고서입니다.
MachineMetrics 산업 데이터 플랫폼을 사용하여 제조업체는 이전과는 다른 방식으로 프로세스를 최적화할 수 있습니다. 이 최적화는 다양한 방법으로 이루어집니다.
데이터의 수동 추적은 본질적으로 결함이 있습니다. 의도는 좋지만 종이 추적은 오류가 발생하기 쉬우며 증가할 수 있습니다. 위험. 따라잡는 것도 어렵고 데이터 부족과 누락이 흔합니다. 또한 데이터가 반올림되어 정확도가 훨씬 떨어질 수 있습니다.
수동 추적은 데이터를 이해하기 위해 Excel이나 다른 스프레드시트에 데이터를 입력해야 하는 경우가 많습니다. 즉, 데이터가 필요한 사람의 손에 도달할 때는 이미 오래된 데이터입니다. 그러나 그 분석의 깊이는 제한적입니다. 그리고 인간의 해석은 편향될 수 있습니다.
MachineMetrics를 사용하면 운영자, 관리자 및 기타 주요 이해 관계자가 실시간의 정확한 기계 데이터로 즉각적인 가시성을 확보할 수 있습니다. 데이터가 실시간으로 제공되기 때문에 원격으로 태블릿이나 대시보드를 통해 기계와 작업 현장 위에 있는 대시보드를 통해 손끝으로 액세스하여 장애의 실제 원인을 파악할 수 있습니다.
대시보드와 보고서는 직관적이어서 가동 중지 시간의 원인에 대한 빠른 통찰력을 제공하고 조치를 위한 빠른 솔루션을 제공하고 운영 비용을 절감합니다.
MachineMetrics 소프트웨어를 사용하면 머신 데이터를 사용하여 워크플로를 트리거할 수 있습니다. 이러한 강력한 도구는 올바른 정보가 구현을 위해 적합한 사람이나 자동화된 시스템으로 전송되도록 합니다. 행위. 이러한 조치는 인시던트, 알림, 유용한 링크 또는 웹훅의 형태를 취하며 각각 문제가 발생할 때 빠른 조치를 가능하게 하여 프로세스를 최적화할 수 있습니다.
추가 자료: 제조업체를 위한 상위 10개 워크플로
사건은 적절한 사람에게 이메일 또는 문자 알림을 트리거할 수 있습니다. 과거에 통신수는 다른 사람에게 문제를 알리기 위해 시각적 신호, 전화, PA 시스템 또는 기타 통신 방법에 의존해야 했습니다. 종종 위험은 정보를 제공한 사람이 작업에 대해 잘못된 사람이었다는 것입니다. 많은 경우 , 운영자는 문제가 무엇인지 모를 수 있습니다. 인시던트가 있는 경우 올바른 문제가 보고되어 재시작 또는 수리 시간을 절약할 수 있습니다.
알림을 통해 즉시 통신할 수 있으므로 시간을 절약하고 문제를 식별하고 해결하기 위한 단계 수를 줄일 수 있습니다. 감독자가 공급 원료 부족을 나타내는 메시지를 알고 있으면 기계로 이동하지 않고 병목 현상이 있는 업스트림 프로세스로 바로 진행할 수 있습니다.
Webhook은 더 높은 수준의 작업을 수행합니다. 이러한 작은 데이터 패킷을 사용하여 시스템 자체에서 수정 작업을 트리거할 수 있습니다. 또는 CMMS(Computerized Maintenance Management System)와 함께 사용하여 유지 관리 팀에 자동으로 알리고 예비 부품 재고를 확인하고 기술자에게 발행을 주문하여 시스템 무결성을 높이고 수리 및 재시작 시간을 단축할 수 있습니다.
MachineMetrics는 제조업체가 정확한 기계 조건을 활용하여 조건 기반, 예측 또는 규정 유지보수 프로그램을 개발할 수 있도록 합니다. 장비 상태는 언제든지 평가할 수 있으며 운영자와 관리자는 사후 유지 관리 프로그램을 남겨두므로 시간과 유지 관리 비용을 절약할 수 있습니다.
그 결과 가치 흐름에 전략적으로 설계된 유지 관리 전략을 추가하여 가동 중지 시간을 줄이고 프로세스를 개선하는 데 도움이 되는 OEE(전체 장비 효율성)가 크게 향상되었습니다. 그런 다음 이 데이터가 분석에 추가되어 제조의 모든 영역을 더욱 정밀하게 최적화하고 시스템 무결성에 대한 확신을 구축할 수 있습니다.
MachineMetrics를 통해 제조업체는 기계 및 공장 수준에서 데이터의 힘을 활용할 수 있습니다. AI 지원 데이터 플랫폼과 결합된 강력한 에지 장치를 통해 MachineMetrics는 앱을 제공하거나 자체 앱 및 모델을 구축하여 실시간 데이터 및 조건을 기반으로 효율적이고 실행 가능한 통찰력을 유도하여 모든 환경에서 프로세스를 최적화할 수 있습니다. 저희에게 연락하세요 그래서 우리는 데이터를 최대한 활용하는 방법을 보여줄 수 있습니다.
산업기술
오늘날 세라믹이라는 용어는 금속 산화물, 질화물 및 탄화물을 포함하여 훨씬 더 광범위한 재료를 포함합니다. 이러한 재료는 가정 용품에서 산업용 고성능 도구에 이르기까지 응용 분야에 사용됩니다. 큰 경도 외에도 , 세라믹은 또한 열 및 화학적 영향에 강하여 제품이 높은 기계적 또는 열적 응력을 받는 응용 분야에 매우 적합합니다. 이 게시물에서는 세라믹 제조 과정에서 중점을 두어야 하는 다음 3가지 측면을 알려드립니다. 세라믹 성형 기술 , 소결 공정 , 및 문제 발생 제조 과정에서. 게시물을 읽은 후에는 전체 제조 프로세스를
컴퓨터 수치 제어(CNC)는 자동 제어입니다. 컴퓨터로 복잡한 부품을 만들 수 있는 금속 가공 도구(드릴, 보링 도구, 선반). 일반적으로 CNC 기계는 정확한 사양을 충족하기 위해 빈 재료(금속, 플라스틱, 목재 또는 세라믹)를 변경합니다. 프로그래밍된 지침을 따름 그리고 물리적 연산자 없이. 즉, 고성능 금속 CNC 기계는 생산성 향상을 의미합니다. 및 인건비 절감 , 기업 수익성에 큰 영향을 미칩니다. . 이 게시물에서는 다음 세 가지 측면에서 Metal CNC 기계에 대한 몇 가지 중요한 요소를 소개합니다. 금속 C