'사물 인터넷'이란 무엇이며 적층 제조에 어떤 의미가 있습니까?

우리는 점점 더 상호 연결된 세상에 살고 있습니다. 우리의 컴퓨터와 스마트폰은 우리 삶의 어디에나 존재하며, 심지어 자동차와 TV도 이제 온라인 상태가 되어 일상 생활 전반에 걸쳐 원활한 데이터 흐름을 생성합니다. 이 수천 개의 상호 연결된 장치를 총칭하여 사물 인터넷이라고 합니다.

사물 인터넷은 1999년 Procter &Gamble의 Kevin Ashton에 의해 처음 명명되었습니다. 그 이후로 이 용어는 일부 사람들이 그 용어가 점점 더 무의미해졌다고 주장할 정도로 널리 퍼졌습니다. 그러나 기술의 지속적인 진화의 이 다음 단계는 둔화될 기미가 보이지 않으므로 적층 제조 전문가로서 이것이 우리 산업에 어떤 의미인지 고려하는 것이 중요합니다. 우리의 장기 목표는 구식 시스템과 프로세스를 유지하면서 이러한 추세를 단순히 인정하는 것이 아니라 우리가 최대한 활용할 수 있도록 이끄는 것이어야 합니다.

실제로 제조 산업 전반에 대한 개념의 중요성으로 인해 인더스트리 4.0의 일부로 '산업용 사물 인터넷'이라는 용어가 점점 더 통용되고 있습니다. 그러나 이 모든 것이 실제로 실제로 무엇을 의미합니까?

고객에게 이것은 무엇을 의미합니까?

점점 더 많은 비즈니스가 그 어느 때보다 온라인에서 이루어지고 있습니다. 즉, 고객은 온라인으로 주문을 하고 추적할 수 있을 뿐만 아니라 모든 커뮤니케이션 채널에서 완전히 일관된 경험을 기대할 수 있습니다. 온라인으로 요청 및 주문을 받기 위한 효과적인 시스템을 구현해야 합니다. 또한 속도가 핵심입니다. 고객은 프로젝트 데이터가 제출되는 즉시 포괄적이고 정확한 견적이 신속하게 제공될 것으로 기대하고 버튼을 한 번만 눌러 주문할 수 있습니다.

이 작업이 수행되면 AM 팀이 전 세계 어디에서나 즉시 프로젝트를 시작하고 필요한 정보에 즉시 액세스할 수 있는 형식으로 모든 프로젝트 데이터를 캡처해야 합니다. 고객 서비스와 커뮤니케이션의 오래된 미덕은 여전히 ​​많이 적용됩니다. 목표는 이를 최대한 간소화하고 향상시키는 것입니다!

데이터에 어떤 의미가 있습니까?

데이터 수집 및 중앙 집중화에 대한 효과적인 접근 방식은 특히 전 세계에 사이트를 유지 관리하는 글로벌 운영에 필수적입니다. 고객 또는 프로젝트 데이터를 획득하는 순간부터 전 세계적으로 가시성과 일관성을 제공하는 데 도움이 되는 중앙 집중식 시스템의 일부여야 합니다. 요점은 이것이 온라인뿐만 아니라 모든 커뮤니케이션 채널을 통해 수집된 데이터에 적용되어야 한다는 것입니다. 예를 들어 전화로 주문을 받은 경우 온라인 포털을 통해 주문을 받은 것과 동일한 방식으로 캡처 및 관리할 수 있는 프로세스가 있어야 합니다.

이는 프로젝트 데이터에도 적용됩니다. 이와 관련하여 분석은 제조 작업의 성공에 있어 그 어느 때보다 중요한 역할을 합니다. 따라서 데이터가 자동으로 캡처되고 지속적인 프로세스 개선을 추진하는 데 사용할 수 있는 실행 가능한 형식으로 표시되는 것이 그 어느 때보다 중요합니다. 예를 들어 품질 관리 단계를 고려하십시오. 부품 검사 프로세스의 자동화는 실현 가능할 뿐만 아니라 권장 사항이 되어 문제를 예측 및 방지할 수 있으며 생산 데이터가 세부 보고에서 자동으로 컴파일될 수 있습니다. 이러한 방식으로 고객은 제시간에 예산에 맞게 납품되는 고품질 3D 프린팅 부품의 이점을 누릴 수 있으며 AM 작업은 프로세스의 전반적인 효율성을 대략적으로 볼 수 있습니다.

이러한 종류의 높은 수준의 가시성은 AM 작업의 거의 모든 영역에 적용할 수 있지만 데이터를 정확하고 자동으로 수집할 수 있는 올바른 도구와 프로세스가 있는 경우에만 가능합니다.

우리의 운영에 어떤 의미가 있습니까?

사물 인터넷의 큰 부분은 내부 프로세스의 합리화에 대한 강조입니다. 더 많은 기업이 적층 기술을 탐구하고 이를 중심으로 정교한 하이브리드 프로세스를 개발하기 시작함에 따라 이 개념은 제조 전반에 큰 영향을 미칩니다. 이는 서로를 적절하게 보완하기 위해 여러 프로세스를 정렬해야 하므로 기계 일정 및 생산 관리가 점점 더 어려워집니다.

자동화는 여기에서 핵심입니다. 점점 더 정교해지는 알고리즘을 사용하여 미래 지향적인 기업은 생산 일정의 상당 부분을 성공적으로 자동화할 수 있었습니다. 그러나 이것이 품질보다 속도를 위해 엔지니어와 AM 전문가의 자율성을 희생한다는 의미는 아닙니다. 대신, 이것은 팀의 능력을 향상시켜 관리 작업을 관리하는 대신 양질의 작업과 혁신적인 솔루션을 제공하는 데 집중할 수 있는 기회로 생각해야 합니다.

글로벌 리더들은 이미 이 접근 방식에 전심전력을 다하고 있습니다. 예를 들어, Siemens의 독일 전자 제품 제조 시설에서는 프로세스의 75%가 완전히 자동화되어 있습니다.

미래는 어떻게 될까요?

적층 제조의 세계에서 진정한 사물 인터넷을 구축하려면 갈 길이 멉니다. 여기에는 이러한 개념을 구현하기 위한 도구를 개발하고 이를 회사 문화의 기본 부분으로 성공적으로 확립하는 것이 포함됩니다. 그러나 인내와 인내가 있으면 머지 않아 미래의 스마트 공장이 실현되는 것을 보게 될 것입니다.