산업용 로봇
인더스트리 4.0 출시는 생산 시설을 괴롭히는 문제를 해결하기 위해 커넥티드 제조를 모색하는 많은 기업의 최우선 과제입니다. 전례 없는 수준의 자동화, 디지털화 및 데이터 통합은 조립 라인의 문제를 해결할 뿐만 아니라 고객 및 직원 경험을 개선할 수 있습니다.
연결된 제조는 가동 시간을 늘리고 운영 비용을 줄이며 서비스 품질을 향상시킬 것으로 예상되는 통합 센서 네트워크를 사용합니다. 모바일 및 웹 애플리케이션을 통해 기업은 장비 검사를 자동화하고 유지 관리 일정을 잡고 온도 판독값 및 오작동과 같은 정보를 실시간으로 보고할 수 있습니다.
특히 인공 지능(AI)은 제조업체의 예방 유지 관리 일정을 혁신할 가능성을 보여줍니다. 현재 OEM은 시간이 지남에 따라 마모되는 움직이는 부품의 교체를 위해 다소 일반적인 일정을 만듭니다. 연결된 제조는 AI와 기계 학습을 사용하여 부품을 교체해야 하는 시기를 보다 안정적으로 결정할 수 있습니다. 사전에 부품 주문을 자동화하고 생산에 영향을 가장 적게 미치는 가동 중지 시간을 예약할 수도 있습니다.
주문형 생산은 연결된 제조의 또 다른 이점입니다. 과거에는 제조 시설에서 대부분 효율성을 위해 대량의 제품을 생산해야 했습니다. 그들은 종종 몇 주 또는 몇 달 전에 어떤 수요가 있을지 추측했습니다. 결과적으로 재고는 창고와 유통 센터에 유휴 상태로 남아 있을 수 있습니다. 그러나 클라우드 분석 기능이 내장된 연결된 기기를 통해 기업은 실시간 고객 행동을 기반으로 신속하게 생산을 조정할 수 있습니다.
연결된 제조는 생산을 더 빠르고 효율적으로 만드는 것만이 아닙니다. 많은 기업이 전체 비즈니스 모델을 재고하고 이를 인더스트리 4.0에 적용하고 있습니다. 그들은 데이터를 사용하여 비즈니스의 정보 및 지식 측면을 운영 그룹과 분리하는 사일로를 무너뜨리기를 희망합니다. 결과적으로 얻을 수 있는 협력은 제품 수명 주기 전반에 걸쳐 완전한 애프터 서비스를 제공하는 데 도움이 될 것입니다.
연결된 제조에 대해 근로자가 가지고 있는 한 가지 두려움은 실직의 위험이지만 인더스트리 4.0은 인간 근로자를 전혀 대체하는 것에 관한 것이 아닙니다. 사실 인간은 디지털 트랜스포메이션의 중심에 있습니다. 기업에서는 이러한 기술을 활용하여 업무를 개선하고 최적화하는 방법을 배우기 위해 직원 개발에 이미 막대한 투자를 하고 있습니다. 이는 연결된 제조의 주요 목표 중 하나입니다. 즉, 일상적인 작업을 자동화 및 제거하고 인간이 보다 보람 있는 경력에 집중할 수 있도록 하는 것입니다.
데이터 수집을 통해 이러한 시스템을 갖춘 기업은 더 나은 가시성, 효율성 및 고객 피드백을 통해 인력, 프로세스 및 공급망을 연결하기를 희망합니다. 상세 정보를 실시간으로 캡처하여 시설, 부서 또는 개별 팀원에게 즉시 보고할 수 있습니다. 이 데이터는 경영진과 직원 모두 자신의 역할이 조직의 성공에 직접적으로 어떤 영향을 미치는지 정확히 이해하는 데 도움이 되기 때문에 특히 중요합니다.
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산업용 로봇
모든 비즈니스는 생산성 수준을 향상하여 결과도 증가하고 결과가 증가하면 수익도 증가하기를 원합니다. 그렇게 하기 위해 우리가 해야 할 첫 번째 단계는 기계 효율성을 개선하는 것입니다. 하지만 어떻게 기계 효율성을 높일 수 있습니까? 이것이 OEE가 등장하는 곳입니다! OEE는 장비의 생산성과 효율성을 높이는 데 도움이 됩니다. 이 외에도 OEE는 제조 회사에 많은 이점을 제공합니다! 이러한 장점이 무엇인지 알겠지만 먼저 OEE 소프트웨어가 정확히 무엇인지 살펴보겠습니다! OEE 소프트웨어란 무엇입니까? OEE는 전체 장비 효율성
제조 로봇은 부품을 용접하고 자재를 취급 및 제거하는 등 현재 30년 이상 사용되어 왔습니다. 이러한 제조 로봇 공학은 자동차, 항공 우주, 방위, 전자 및 소비재 산업을 비롯한 여러 산업에서 유용합니다. 그러나 일반적인 용도 이외의 용도로 사용되는 일부 제조 로봇이 있습니다. 이 로봇은 특정 조건에서 작동하도록 특별히 설계되고 코팅되었습니다. 중고 파운드리 제조 로봇 시스템은 고열 상황에서 잘 작동할 수 있는 특수 코팅 및 부품으로 설계되며 냉동 제조 로봇은 매우 낮은 온도를 유지해야 하는 영역에서 작업할 수 있습니다. 이러한