Sensai, 공장 바닥 위험도 공개

Sensai는 최근 효율성을 감소시키고 생산성을 저하시키며 방치할 경우 비즈니스 결과에 부정적인 영향을 미치는 상위 5가지 공장 위험 목록을 발표했습니다. 이 목록은 회사의 전문 지식과 자동차, 건축 자재 및 소비재 산업 조직의 파일럿 프로그램에서 얻은 통찰력을 기반으로 합니다.

센사이의 CEO인 포르피리오 리마(Porfirio Lima)는 “인더스트리 4.0은 생산 현장을 그 어느 때보다 훨씬 더 똑똑하게 만들고 있지만 자동화, 데이터 교환, IIoT 및 클라우드 컴퓨팅이 스스로 관리할 수 있다는 말은 아니다. "기업은 이러한 혁신적인 기술 솔루션의 완전한 잠재력을 실현하기 위해 수행해야 하는 작업에 대한 이해를 연결하기 위해 문제점을 식별 및 해결하고 직원을 변경 프로세스에 참여시키는 데 노력을 집중해야 합니다."

Sensai에 따르면 오늘날 제조 운영에 영향을 미치는 상위 5가지 문제는 다음과 같습니다.

1. 치명적인 장비 고장

조직이 노후화 또는 고장난 기계로 인해 작업을 지연하거나 중단해야 하는 경우 직원의 안전과 비즈니스 수익에 심각한 영향을 미칠 수 있습니다. 더욱이, 시장이 요구하는 속도로 계속 생산하기 위해 회사는 수리 및 생산량을 아웃소싱해야 할 수 있으며, 이는 매우 비용이 많이 들 수 있습니다.

2. 데이터 수집 및 마이닝

공장이 효과적이려면 재고, 공급, 배송, 품질, 생산, 고객 지원, 처리 및 일상적인 관리에 관한 정보가 모두 매일 분석, 모니터링 및 업데이트되어야 합니다. 중요한 비즈니스 결정은 종종 생산 현장에서 스프레드시트 및 클립보드에 이르기까지 포괄적인 범위의 데이터를 사용하여 내려야 합니다. 효율적인 시스템이 없으면 운영 관리자와 해당 팀이 중요한 결정을 내리는 데 필수적인 정보를 찾는 데 시간을 낭비하게 됩니다.

3. 정보 신뢰성

데이터를 중앙 집중화하는 것만큼이나 중요한 것은 데이터가 정확하다는 것입니다. 데이터를 신뢰할 수 없는 경우 기업은 가장 저항이 심한 경로를 선택하게 되어 리소스가 낭비되거나 오용되고 복잡한 운영 프로세스가 발생하게 됩니다. 수동 데이터 입력은 인적 오류가 발생하기 쉬우므로 잘못된 정보로 인해 잘못된 비즈니스 결정을 내릴 수 있습니다. 로봇식 및 수동식 시설 모두에서 운영은 실행 가능한 데이터가 수신될 때 여전히 세심한 주의를 기울여야 합니다. 이는 추가 복잡성 계층이 있음을 의미합니다. 부정확한 핵심 성과 지표(KPI) 데이터를 계산하는 것은 오늘날에도 많은 생산 관리자를 괴롭히는 문제입니다. 올바른 기술과 정확한 데이터가 있으면 더 효과적이고 효율적으로 의사결정을 내릴 수 있습니다.

4. 느린 온보딩 및 지식 손실

신규 직원을 고용할 때 종종 학습 곡선이 가파르고 베테랑 직원을 코칭, 교육 및 섀도잉하는 데 많은 시간이 필요합니다. 그러나 많은 회사에서 개인을 적절하게 교육하고 온보딩할 내부 리소스가 없기 때문에 운영 오류, 승인되지 않은 해결 방법 등의 가능성이 높아집니다. 또는 조직이 경쟁자에게 최고의 인재를 잃거나 퇴직하는 경우 해당 수년간의 경험도 함께 퇴사합니다. 기존 관리 프로토콜에 따라 이 두 요소 모두 회사 전체의 효율성과 생산성 수준에 영향을 미칠 수 있습니다.

5. 공정 제어

기계의 상태, 공정의 매개변수 및 재료의 조건 사이의 복잡한 관계는 모두 제조업체의 최종 제품에 엄청난 영향을 미칩니다. 이러한 요소 중 하나라도 제대로 작동하지 않으면 생산성이 저하될 수 있습니다. 강력한 모델을 분석하고 생성하기 위한 올바른 프로세스가 있으면 운영자에게 성능, 품질 및 가동 시간을 최적화하기 위한 지침을 제공합니다. 머신 러닝은 또한 스마트 프로세스 제어를 가능하게 하여 모든 중요하고 관련된 변수를 고려하여 자동으로 심지어 자율적으로 수정이 이루어질 수 있습니다.

자세한 내용은 www.sensai.net을 참조하십시오.