산업기술
산업 제조
IIoT(산업용 사물 인터넷) 및 4차 산업 혁명(Industry 4.0) 기술의 부상으로 생명을 얻은 데이터의 힘은 의심의 여지가 없습니다. 제조업의 경우 더 이상 기업이 이러한 시스템을 디지털화하여 운영에 통합할 것인지가 문제가 아닙니다. 그것은 언제의 문제입니다. . 생존과 경쟁력의 문제이기도 합니다.
데이터 표준화를 위해서는 데이터 수집 방법, 데이터 관리를 위해 배포할 시스템, 실행 가능성을 위해 분석하는 방법 등 고려해야 할 사항이 많이 있습니다. 표준화가 없으면 다양한 데이터 형식, 고립된 데이터 수집 시스템, 실행 가능한 통찰력 부족 등의 문제가 남게 됩니다.
그러나 특히 제조의 맥락에서 데이터 표준화란 무엇입니까? 그리고 디지털 혁신 여정을 시작하는 제조업체에게 그 중요성이 얼마나 중요합니까? 자동화된 데이터 수집 및 표준화가 린 제조 환경 내에서 IIoT를 성공적으로 구현하기 위한 첫 번째이자 가장 중요한 단계인 이유를 알아보려면 계속 읽으십시오.
데이터 표준화는 방대한 양의 들어오는 정보를 표준 형식으로 변환합니다. 이를 통해 운영자, 기술자, 라인 감독자, 중간 관리자 및 경영진과 같은 최종 사용자가 데이터에서 드러난 통찰력을 활용할 수 있습니다.
데이터를 효과적으로 표준화하는 목표는 이질적인 데이터 소스를 수집하고 사람과 시스템이 분석 및 실행 가능성을 위해 데이터를 사용할 수 있는 하나의 공통 모델로 자동 변환하는 프로세스를 자동화하는 것입니다.
제조업체가 다른 OEM에서 만든 장비를 사용하는 것은 일반적입니다. 또한 이 장비는 여러 해에 걸쳐 사용되는 것이 일반적입니다. 따라서 포괄적인 시스템에서 장비를 연결하는 것은 충분히 어렵습니다. 그러나 데이터 표준화 프로세스 없이 다양한 데이터 소스를 처리하는 것은 엄청나게 어렵고 시간과 리소스가 많이 소요됩니다.
데이터 표준화를 통해 다양한 데이터 형식이 에지 장치를 통해 공통 모델로 변환됩니다. 에지 장치의 데이터 태그 매핑 소프트웨어를 사용하면 먼저 데이터를 공통 모델에 매핑한 다음 추가 분석을 위해 클라우드로 보낼 수 있습니다.
표준화되면 데이터 웨어하우스, 클라우드, 데이터 레이크 또는 기타 데이터베이스에 데이터를 저장할 수 있습니다. 이러한 표준화 프로세스는 공급망 및 운영과 같은 기타 비즈니스 관련 부서뿐만 아니라 공장 및 작업 현장 수준의 사용자를 돕습니다. 데이터는 다른 컴퓨터 운영 체제(예:MES 및 BI 소프트웨어)에서도 의사 결정의 중요한 구성 요소로 사용될 수 있습니다.
표준화된 데이터는 모든 사람이 일관된 실시간 데이터와 단일 정보 소스를 사용하여 동일한 페이지에서 작업한다는 것을 의미합니다.
이것은 원칙적으로 간단하게 들리지만 MachineMetrics와 같은 솔루션을 차별화하는 것은 모든 기계 자산에 대한 신속한 연결로 장비의 모든 정보를 수집, 표준화 및 맥락화할 수 있습니다. 또한 대시보드, 알림 및 워크플로와 같은 즉시 사용 가능한 기능을 통해 몇 년이 아닌 몇 주 만에 가치를 실현할 수 있습니다.
문제는 많은 제조업체가 데이터 표준화에 참여하지 않고 데이터를 수동으로 기록 및 분석하거나 기존 솔루션을 사용하여 데이터를 통합 모델에 매핑하려고 시도하지 않는다는 것입니다.
표준화된 공장 데이터를 활용하는 사용 사례는 무한합니다. 중요한 것은 이 머신 데이터가 생산과 가장 밀접하게 관련된 데이터이기 때문에 작업 현장에서 가장 정확한 정보 소스를 나타낸다는 것입니다.
이러한 이유로 팀과 시스템 모두 데이터에 의존하여 매일 더 나은 결정을 내릴 수 있습니다. 조직 전체에서 머신 데이터를 사용하는 이러한 개념을 "머신 데이터 디지털 스레드"라고 합니다.
다음은 데이터 표준화를 위한 몇 가지 사용 사례입니다.
표준화된 데이터를 통해 고급 분석을 통해 생산 지점에서 태블릿과 모니터에 실시간 상태 상태를 전달할 수 있습니다. 작업자는 현재 생산, 결함, 상태 및 기타 관련 정보를 실시간으로 확인하고 직관적인 인터페이스를 통해 조치를 취할 수 있습니다.
과거 문제와 현재 데이터를 사용하여 유지 관리는 달력 기반에서 조건 기반 전략으로 이동할 수 있습니다. 이는 유지보수 프로그램의 궁극적인 목표인 장비와 공구 수명을 연장하면서 비용을 줄이는 데 도움이 됩니다. 디지털 성숙도가 높아짐에 따라 운영은 예측 유지 관리 전략으로 이동하기 시작할 수도 있습니다.
데이터 표준화를 분석하고 API를 통해 다른 비즈니스 인텔리전스 소프트웨어에 연결하여 제품 동향을 예측하고, 현장 오류를 식별하고, 품질 문제를 분석하는 등의 작업을 수행할 수 있습니다. 이러한 추세는 제조업체가 기업 성장 전략, 프로세스 개선 및 비용 절감에 대한 보다 정확한 결정을 내리는 데 도움이 될 수 있습니다. 머신 데이터 플랫폼을 통해 에지에서 데이터 표준화가 발생하면 MES 또는 ERP와 같은 다른 시스템으로 푸시하여 생산에 대한 더 나은 통찰력과 더 나은 의사 결정을 내릴 수 있습니다.
데이터에 대한 조치는 데이터에서 파생된 핵심 통찰력이 있는 경우에만 가능합니다. 즉. 기계에 다운타임 이벤트가 발생했거나, 생산 목표를 달성하지 못했으며, 결함률이 평소보다 높습니다. 또한, 데이터를 쉽게 소비할 수 있는 경우에만 데이터에서 통찰력을 얻을 수 있습니다. 쉽게 소비할 수 있는 데이터를 통해 제조업체는 해당 데이터를 사용하여 더 빠른 의사 결정을 내릴 수 있으며, 이는 결국 자동화로 이어집니다.
예를 들어, MachineMetrics를 사용하면 기계에 다운타임 이벤트가 발생할 때 생산 관리자에게 즉시 알리고, 기계 상태 데이터를 CMMS로 전송하여 작업 주문을 생성하거나, 용량 분석, 설정 분석 및 다운타임 분석을 자동화하는 워크플로를 구축할 수 있습니다.
인더스트리 4.0과 IIoT의 도래는 기업 전체에 제조 장비를 연결하는 것을 의미했습니다. 수집된 데이터의 힘은 생산 모니터링, 프로세스 개선 및 연결된 공장의 숨겨진 용량 잠금 해제에 대한 높은 가치가 입증되었습니다.
또한 보다 민첩하고 반응이 빠른 공급망을 구동하고 예측 및 구매를 개선하며 기타 다양한 용도로 사용할 수 있습니다. 그러나 이러한 도구로 인해 데이터 표준화도 빠른 속도로 이루어졌습니다.
이 표준화는 인더스트리 4.0의 자연스러운 결과입니다. 왜냐하면 이 IoT 데이터를 사용하도록 의도된 도구와 애플리케이션은 공통 모델로 표준화되지 않은 경우 데이터를 수집하거나 사용할 수 없기 때문입니다. 이것이 MachineMetrics와 같은 솔루션이 연결된 제조 환경에 필수적인 이유입니다.
MachineMetrics는 기계 데이터 수집을 위한 플러그 앤 플레이 솔루션을 제공할 뿐만 아니라 모든 장비 제조업체 및 모델의 데이터를 공통 데이터 세트로 자율적으로 변환할 수 있습니다. 그런 다음 이 데이터는 보고서, 대시보드 및 워크플로를 통해 MachineMetrics 플랫폼 내에서 사용하거나 CMMS, QMS, ERP 또는 MES와 같은 다른 시스템으로 보낼 수 있습니다.
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작업 현장에서 요구되는 지루한 데이터 수집과 표준화, 컨텍스트화 및 분석을 자동화하는 것은 성능 향상을 주도하는 데 필수적입니다. MachineMetrics와 같은 머신 데이터 플랫폼의 몇 가지 핵심 가치 레버를 검토해 보겠습니다.
MachineMetrics를 빠르게 설치하여 데이터를 캡처, 변환 및 컨텍스트화할 수 있습니다. 새 장비나 기존 장비에 추가하여 데이터를 즉시 표준 구조로 변환하여 보고 및 분석을 일관되게 만들 수 있습니다. 디지털 및 아날로그 장비와 함께 작동하기 때문에 표준화된 고품질 데이터로 장치를 몇 분 안에 가동하고 실행할 수 있습니다. 하루 안에 작업 전반에 걸쳐 생산을 시각화할 수 있습니다.
스핀들, 기계, 교대 또는 공장 수준에서 작업을 드릴다운, 모니터링 및 제어하는 기능은 효율성을 개선하고 처리량을 높일 수 있습니다. 이는 또한 사람의 개입이 적고 사람의 실수가 적다는 것을 의미합니다. 더 이상 화이트보드에서 수동으로 추적하거나 HMI에서 데이터를 추가하거나 Excel 스프레드시트에서 데이터를 분석할 필요가 없습니다. 작업 현장에서 최상층까지 각 관리자는 해당 책임에 적합한 수준에서 드릴다운할 수 있습니다.
데이터 표준화 및 고급 분석은 유지 관리에 대한 통찰력을 제공할 수 있습니다. 이는 단순히 장비가 다운되었을 때 적절한 사람에게 알리거나 장비가 최적의 시간에 유지되도록 보장하기 위해 사용 기반 유지 관리 프로그램을 개발하는 형태를 취할 수 있습니다. 이 역사적으로 개발된 실행 가능한 데이터는 다른 팀에도 적용됩니다. 예를 들어, 생산의 경우 정확한 사이클 타임과 표준 작업을 설정할 수 있고, 품질의 경우 불량률 측정을 위한 유용한 벤치마크를 가질 수 있습니다.
허블 망원경이 천문학의 판도를 바꾼 것처럼 표준화된 데이터는 제조 회사에 작업 현장 운영에 대한 전례 없는 수준의 가시성을 제공합니다. 사용자는 전례 없이 실시간으로 성능, 문제, 추세 및 통찰력을 추적하고 시각화할 수 있습니다.
데이터 분석에는 항상 높은 기술과 많은 직원이 필요했습니다. 데이터 표준화 및 실행 가능한 분석 통찰력을 통해 기업은 이제 데이터 분석가 팀을 온보딩하지 않고도 필요에 맞게 맞춤형 보고 및 분석을 설계할 수 있습니다. 이는 또한 리소스가 가능한 한 효과적으로 사용되도록 합니다. 예를 들어, 기계 작업자의 효율성을 측정하거나 기계 가용성을 추적합니다.
주주와 소유자는 IIoT 및 데이터 표준화를 활용하지 않는 회사에 대해 높은 가격을 지불합니다. 표준화된 데이터는 용량 확보, 프로세스 개선 추진, 유지 관리 비용 절감 등에 도움이 되므로 수익성이 훨씬 높아집니다.
업계가 점점 더 많은 데이터 포인트와 데이터 소스를 처리함에 따라 상당한 경쟁 우위를 확보하여 도약할 수 있습니다. 정확하고 실시간으로 표준화된 데이터를 즉시 사용하여 즉시 의사 결정을 내리고 문제를 식별할 수 있습니다. 즉시, 심층 분석을 실행하여 비효율, 숨겨진 용량 및 프로세스 병목 현상을 찾아냅니다.
지금 MachineMetrics의 데모를 예약하여 머신 데이터 플랫폼을 사용하여 일부 고객이 가치를 창출하는 방법을 확인하거나 확인하십시오.
산업기술
수요가 최고조에 달할 때 제조업체는 매주 수천(수백만은 아니더라도) 부품을 생산할 수 있습니다. 이는 최소한의 작업자 감독이 필요한 자동화 가능한 제조 프로세스를 통해 가능합니다. CNC 가공 및 사출 성형과 같은 많은 제조 공정은 사용하면서 마모될 수 있는 기계, 금형 및 도구에 의존합니다. 이로 인해 허용할 수 없는 허용 오차 및 기타 부정확성과 같은 문제가 있는 부품의 물리적 차이가 발생할 수 있으며, 이는 불일치의 심각성과 특성에 따라 부품을 작동하지 않게 하고 품질 문제를 제시하며 규정 준수를 방해할 수도 있습니다. 계
빅 데이터는 제조업체에게 새로운 미래를 제공합니다. 업계는 데이터 기반 제조의 가능성을 활용하는 데 더디지만 새로운 효율성, 보다 원활한 공급망 및 가속화된 제품 개발 주기를 위한 기회로 인해 미래 지향적인 제조업체는 데이터 수집 및 분석을 수용해야 합니다. 공동 설립자이자 CEO인 Lou Rassey가 제공하는 데이터의 이점에 대해 자세히 알아보십시오. 대본: 제가 어렸을 때 데이터라는 단어는 엔지니어나 컴퓨터 프로그래머가 아닌 이상 거의 들어본 적이 없는 단어였습니다. 우리 모두 알고 있듯이 더 이상 그렇지 않습니다. 우리는