Industry 4.0:디지털 제조의 실제 사례 7가지

인더스트리 4.0, IIoT 및 디지털화는 현재 제조 분야에서 가장 많이 논의되지만 아직 가장 이해되지 않는 주제입니다.

인더스트리 4.0을 둘러싼 많은 혼란 속에서 오늘 우리는 인더스트리 4.0의 핵심 기술과 실제 애플리케이션을 탐색할 것입니다.

Industry 4.0 요약

Industry 4.0은 전통적인 제조 환경의 변화를 예고하고 있습니다. 4차 산업 혁명으로도 알려진 인더스트리 4.0은 이러한 변화를 주도하는 세 가지 기술 트렌드인 연결성, 인텔리전스 및 유연한 자동화를 포함합니다. .

Industry 4.0은 IT(정보 기술)와 OT(운영 기술)를 융합하여 사이버-물리적 환경을 만듭니다.

이러한 수렴은 종종 인더스트리 4.0과 관련된 디지털 솔루션과 첨단 기술의 출현 덕분에 가능했습니다. 여기에는 다음이 포함됩니다.

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산업용 사물 인터넷

빅 데이터

클라우드 컴퓨팅

적층 제조(AM)

고급 로봇 공학

증강 및 가상 현실(AR/VR)

이러한 기술은 가치와 공급망 전반에 걸쳐 상호 연결된 컴퓨터 시스템을 통해 이전에 서로 다른 시스템과 프로세스를 통합함으로써 제조의 디지털 혁신을 주도하는 데 도움이 됩니다.

인더스트리 4.0, 디지털 제조 및 이에 수반되는 상호 연결을 수용하면 민첩성, 유연성 및 운영 성능 향상을 비롯한 수많은 이점이 기업에 제공됩니다.

1. 산업용 사물 인터넷

인더스트리 4.0의 중심에는 사물 인터넷(IoT)이 있습니다.

간단히 말해서 IoT는 디지털 방식으로 상호 연결된 물리적 장치의 네트워크를 의미하며 인터넷을 통한 통신 및 데이터 교환을 용이하게 합니다. 이러한 스마트 장치는 스마트폰 및 가전 제품에서 자동차 및 건물에 이르기까지 무엇이든 될 수 있습니다.

산업용 IoT는 다양한 센서, RFID(Radio Frequency Identification) 태그, 소프트웨어 및 전자 제품이 산업용 기계 및 시스템과 통합되어 상태 및 성능에 대한 실시간 데이터를 수집하는 사물 인터넷의 하위 집합입니다.

IIoT에는 자산 관리 및 추적이 오늘날 기술의 주요 응용 프로그램 중 하나인 많은 사용 사례가 있습니다.

예를 들어, IIoT는 재고 과잉 또는 부족을 방지하는 데 사용할 수 있습니다.

이를 달성하는 한 가지 방법은 선반 장착 센서와 계량 장치를 사용하여 재고 정보를 창고 관리 시스템에 브로드캐스트하는 것입니다. 이러한 시스템을 배치하면 창고 관리자가 재고 수준을 모니터링할 수 있으므로 재고를 실시간으로 파악하고 제어할 수 있습니다.

BJC HealthCare가 통합 재고 관리 솔루션을 사용하여 공급망에서 비용 절감을 달성하는 방법을 살펴보겠습니다.

스포트라이트:BJC HealthCare는 재고 및 공급망 관리를 위해 IoT를 채택합니다.

BJC HealthCare는 미주리와 일리노이에서 15개 병원을 운영하는 의료 서비스 제공업체입니다.

이 회사는 수천 개의 의료 용품을 추적하고 관리하기 위해 RFID(무선 주파수 식별) 기술을 배포합니다. RFID 기술은 전파를 사용하여 의료 용품과 같은 물체에 부착된 태그에 저장된 정보를 읽고 캡처합니다.

이전에는 재고 추적 프로세스에 많은 수작업이 필요했습니다. 그러나 병원에서는 공급업체로부터 다양한 제품을 구매하고 특정 절차를 위해 현장에 많은 품목을 보관하기 때문에 수동으로 재고를 모니터링하는 것은 어려울 수 있습니다.

어떤 경우에는 제품의 만료 날짜를 면밀히 모니터링해야 하지만 재고 손실로 인해 재고 확인을 수행하는 데 많은 시간이 소요될 수 있습니다.

이러한 이유로 BJC는 2015년에 RFID 태깅 기술을 구현하기로 결정했습니다.

이 기술을 구현한 이후로 BJC는 각 시설의 현장 보관 재고량을 23%까지 줄일 수 있었습니다. 이 회사는 RFID 태깅이 올해 완전히 구현되면 연간 약 500만 달러를 지속적으로 절감할 수 있을 것으로 예상합니다.

이 예에서 알 수 있듯이 IIoT는 운영을 크게 개선하고 효율성을 높이며 비용을 절감하고 공급망 전반에 걸쳐 귀중한 실시간 가시성을 제공할 수 있습니다.

2. 빅 데이터 및 분석

빅 데이터는 IoT 기기에서 생성되는 크고 복잡한 데이터 세트를 의미합니다. 이 데이터는 다양한 클라우드 및 엔터프라이즈 애플리케이션, 웹사이트, 컴퓨터, 센서, 카메라 등 다양한 형식과 프로토콜로 제공됩니다.

제조 산업에서는 ERP, CRM 및 MES 시스템의 데이터베이스와 센서가 장착된 생산 장비에서 나오는 데이터를 포함하여 다양한 유형의 데이터를 고려해야 합니다.

그러나 제조업체는 수집된 데이터를 실행 가능한 비즈니스 통찰력과 실질적인 이점으로 어떻게 전환할 수 있습니까?

데이터 분석과 함께.

데이터와 관련하여 데이터 분석의 사용은 데이터를 실행 가능한 통찰력을 제공할 수 있는 정보로 변환하는 데 필수적입니다.

기계 학습 모델 및 데이터 시각화는 데이터 분석 프로세스를 지원할 수 있습니다. 대체로 머신 러닝 기술은 강력한 계산 알고리즘을 적용하여 방대한 데이터 세트를 처리하는 반면, 데이터 시각화 도구를 사용하면 제조업체가 데이터가 전달하는 이야기를 더 쉽게 이해할 수 있습니다.

궁극적으로 기업은 이전에 분리된 데이터 세트를 수집 및 분석함으로써 이제 수율에 가장 큰 영향을 미치는 프로세스를 최적화할 수 있는 새로운 방법을 찾을 수 있습니다.

스포트라이트:중국 Bosch Automotive 공장의 빅 데이터 의사 결정

IIoT와 빅 데이터의 결합은 Bosch가 중국 우시에 있는 Bosch Automotive Diesel System 공장의 디지털 혁신을 주도하는 데 사용하는 방법입니다.

회사는 기계를 연결하여 공장의 핵심에서 전체 생산 프로세스를 모니터링합니다. 이는 공장의 기계에 센서를 내장하여 기계의 상태와 주기 시간에 대한 데이터를 수집하는 데 사용됩니다.

수집된 고급 데이터 분석 도구는 실시간으로 데이터를 처리하고 생산 작업의 병목 현상이 식별되면 작업자에게 알립니다.

이 접근 방식을 사용하면 장비 고장을 예측하는 데 도움이 되며, 고장이 발생하기 훨씬 전에 공장에서 유지 관리 작업을 예약할 수 있습니다.

결과적으로 공장은 더 오랜 시간 동안 기계를 계속 가동할 수 있습니다.

회사는 이러한 방식으로 데이터 분석을 사용하여 특정 영역에서 10% 이상의 출력 증가에 기여했으며 배송 및 고객 만족도를 향상시켰다고 말합니다.

궁극적으로 공장 운영에 대한 더 큰 통찰력은 전체 조직에서 더 빠르고 더 나은 의사 결정을 지원하여 장비 가동 중지 시간을 줄이고 생산 프로세스를 최적화할 수 있도록 합니다.

3. 클라우드 컴퓨팅

수십 년 동안 제조업체는 운영 개선을 목표로 데이터를 수집하고 저장해 왔습니다.

그러나 IoT와 인더스트리 4.0의 도래로 데이터가 엄청난 속도로 대량으로 생성되어 수동으로 처리할 수 없는 것이 현실입니다. 따라서 이 데이터를 보다 효율적으로 저장하고 관리할 수 있는 인프라가 필요합니다.

여기에서 클라우드 컴퓨팅이 등장합니다.

클라우드 컴퓨팅은 사용자가 원격 서버에 방대한 양의 데이터를 저장하고 처리할 수 있는 플랫폼을 제공합니다. 이를 통해 조직은 사내에서 컴퓨팅 인프라를 개발할 필요 없이 컴퓨터 리소스를 사용할 수 있습니다.

클라우드 컴퓨팅이라는 용어는 인터넷을 통해 원격으로 액세스할 수 있는 "클라우드"에 저장되는 정보를 나타냅니다. 클라우드 컴퓨팅은 그 자체로 솔루션이 아니지만 한때 강력한 컴퓨팅 성능이 필요했던 다른 솔루션을 구현할 수 있게 해줍니다.

확장 가능한 컴퓨팅 리소스와 저장 공간을 제공하는 클라우드 컴퓨팅의 기능은 기업이 빅 데이터 분석을 사용하여 비즈니스 인텔리전스를 캡처하고 적용할 수 있도록 하여 제조 및 비즈니스 운영을 통합하고 간소화하는 데 도움이 됩니다.

IDC에 따르면 클라우드 컴퓨팅 플랫폼에 대한 제조업체의 글로벌 지출은 2021년에 92억 달러에 이를 것으로 예상됩니다. 이러한 채택의 핵심 요소는 운영을 중앙 집중화하여 조직 전체에서 정보를 공유할 수 있도록 제거할 수 있다는 이점입니다.

한 IDC 설문 조사에 따르면 품질 관리, 컴퓨터 지원 엔지니어링 및 제조 실행 시스템(MES)은 클라우드에서 가장 널리 채택된 세 가지 시스템입니다.

분명히 클라우드 컴퓨팅은 워크플로 관리에서 생산 운영, 심지어 제품 검증에 이르기까지 제조의 거의 모든 측면을 변화시키고 있습니다.

스포트라이트:Volkswagen이 자동차 클라우드를 만들었습니다

커넥티드 카(Connected Car)는 고객에게 디지털 부가 가치 서비스를 제공할 수 있는 기회로 떠오르면서 자동차 산업의 새로운 큰 트렌드입니다. 이러한 추세에 가장 먼저 뛰어든 자동차 제조업체 중 하나는 Microsoft와 협력하여 클라우드 네트워크인 "Volkswagen Automotive Cloud"를 개발한 Volkswagen입니다.

2020년에 계획된 이 기술은 스마트 홈 연결, 개인용 디지털 비서, 예측 유지 관리 서비스, 미디어 스트리밍 및 업데이트를 포함한 다양한 기능을 제공합니다.

폭스바겐은 이 클라우드 서비스를 통해 사물인터넷(IoT)에 연간 500만 개 이상의 폭스바겐 브랜드 제품을 추가하는 것을 목표로 하고 있다.

자동차 산업이 첨단 자율주행차 및 전기 자동차 개발에 눈부신 발전을 거듭함에 따라 자동차 제조업체는 대량의 데이터를 관리하고 차량으로 전송하는 효과적인 접근 방식을 마련해야 합니다. 클라우드 기반 스토리지 및 통신 플랫폼을 통합하는 것은 이러한 자동차 제조업체가 직면한 문제를 극복하는 효과적인 방법으로 떠오르고 있습니다.

4. 고급 로봇 공학

로봇 공학은 수십 년 동안 제조 분야에서 사용되었지만 인더스트리 4.0은 이 기술에 새로운 생명을 불어넣었습니다.

최근 기술의 발전으로 어렵고 섬세한 작업을 수행할 수 있는 차세대 고급 로봇 공학이 등장하고 있습니다. 최첨단 소프트웨어와 센서로 구동되는 그들은 환경에서 받은 정보를 인식, 분석 및 조치할 수 있으며 심지어 인간에게서 협업하고 배울 수도 있습니다.

로봇 공학의 상당한 견인력을 얻고 있는 한 분야는 협업 로봇("코봇")으로, 사람들 주위에서 안전하게 작업하여 반복적이고 위험한 작업에서 작업자를 해방시킵니다.

스포트라이트:DHL이 창고 운영을 개선하는 데 도움을 주는 Fetch Robotics

캘리포니아에 본사를 둔 Fetch Robotics는 창고 및 물류 시설에서 재고를 찾고, 추적하고, 이동하기 위한 협업 AMR(자율 이동 로봇)을 개발했습니다.

네덜란드의 한 DHL 물류 센터는 Fetch.AI AMR을 사용하여 픽 앤 플레이스 작업을 수행하고 있습니다. DHL에서 AMR은 작업자와 함께 시설 전체를 자율적으로 이동하여 가장 효율적인 이동 경로를 자동으로 학습하고 공유합니다. 회사에 따르면 이러한 방식으로 자율주행 로봇을 사용하면 주문 주기를 최대 50% 단축하고 피킹 생산성을 최대 2배 높일 수 있습니다.

로봇이 보다 자율적이고 유연하며 협력적이 됨에 따라 로봇은 훨씬 더 복잡한 작업을 처리할 수 있게 되어 작업자의 단조로운 작업을 덜어주고 공장 현장의 생산성을 높일 수 있습니다.

5. 적층 제조

로봇 공학 및 지능형 시스템과 함께 적층 제조 또는 3D 프린팅은 인더스트리 4.0을 이끄는 핵심 기술입니다. 적층 제조는 디지털 3D 모델을 사용하여 레이어별로 3D 프린터로 부품을 생성하는 방식으로 작동합니다.

인더스트리 4.0의 맥락에서 3D 프린팅은 가치 있는 디지털 제조 기술로 부상하고 있습니다. 한때 신속한 프로토타입 제작 기술이었던 AM은 오늘날 거의 모든 산업 분야에서 툴링에서 대량 맞춤화에 이르기까지 광범위한 제조 가능성을 제공합니다.

이를 통해 부품을 가상 인벤토리에 설계 파일로 저장할 수 있으므로 필요에 따라 생산할 수 있고 필요한 시점에 더 가깝게 생산할 수 있습니다(분산 제조로 알려진 모델).

제조에 대한 이러한 분산형 접근 방식은 운송 거리를 줄여 비용을 절감할 수 있을 뿐만 아니라 물리적 부품 대신 디지털 파일을 저장하여 재고 관리를 단순화할 수 있습니다.

스포트라이트:새로운 비즈니스 모델을 가능하게 하는 Fast Radius의 디지털 적층 제조 솔루션

적층 제조가 잘 활용되고 있는 많은 예가 있지만 핵심 예는 아마도 Fast Radius일 것입니다.

2018년 세계경제포럼은 Fast Radius의 시카고 시설을 세계 9대 스마트 공장 중 하나로 선정했습니다. .

AM에 중점을 두고 있지만 CNC 가공 및 사출 성형도 제공하는 계약 제조업체는 싱가포르 시카고와 UPS Worldport 시설에 생산 시설을 두고 있습니다. 따라서 Fast Radius는 고급 제조 기술의 도움으로 제품의 빠른 처리 및 대량 맞춤화라는 비전을 추진할 수 있는 유리한 위치에 있습니다.

Fast Radius의 민첩성과 유연성의 핵심 요소는 독점 기술 플랫폼입니다.

플랫폼은 Fast Radius 가상 창고에 저장 및 제조된 모든 부품 설계에서 데이터와 결과를 수집할 수 있습니다. 이 데이터는 팀이 3D 인쇄에 적합한 응용 프로그램을 식별하고 이러한 방식으로 구성 요소를 생산하는 데 따른 엔지니어링 및 경제적 문제를 평가하는 데 도움이 됩니다.

또한 회사는 가상 재고를 통해 공급망 최적화를 제공합니다. 예를 들어 Fast Radius는 중장비 제조업체를 위해 3,000개 품목으로 구성된 가상 부품 창고를 만들었습니다. 드물게 주문된 부품을 보관하는 데 비용이 많이 들기 때문에 이 접근 방식은 공급망 관리를 위한 혁신적인 솔루션입니다.

6. 디지털 트윈

디지털 트윈의 개념은 산업 시스템의 성능과 유지 관리를 최적화하는 데 큰 가능성을 가지고 있습니다. 글로벌 리서치 회사인 Gartner는 2021년까지 대기업의 50%가 디지털 트윈을 사용하여 자산과 프로세스를 모니터링하고 제어할 것이라고 예측합니다.

디지털 트윈은 기업이 실시간 시뮬레이션을 통해 프로세스를 더 잘 이해, 분석 및 최적화할 수 있도록 하는 실제 제품, 기계, 프로세스 또는 시스템의 디지털 표현입니다.

디지털 트윈은 엔지니어링에 사용되는 시뮬레이션과 혼동될 수 있지만 이 개념에는 훨씬 더 많은 것이 있습니다.

엔지니어링 시뮬레이션과 달리 디지털 트윈은 기계 또는 기타 장치에 연결된 센서에서 수신한 데이터를 기반으로 온라인 시뮬레이션을 실행합니다.

IIoT 장치는 거의 실시간으로 데이터를 전송하므로 디지털 트윈은 이 데이터를 지속적으로 수집하여 제품 또는 시스템의 수명 기간 동안 원본과의 충실도를 유지할 수 있습니다.

이를 통해 디지털 트윈은 잠재적인 문제를 예측하여 선제적 조치를 취할 수 있습니다. 예를 들어, 작업자는 디지털 트윈을 사용하여 부품이 오작동하는 이유를 식별하거나 제품의 수명을 예측할 수 있습니다. 이 지속적인 시뮬레이션은 제품 설계를 개선하고 장비 가동 시간을 보장하는 데 도움이 됩니다.

디지털 트윈의 이러한 사용은 까다로운 항공우주, 중장비 및 자동차 애플리케이션에서 오랫동안 중요한 도구였습니다. 이제 컴퓨팅 기술, 기계 학습 및 센서의 발전으로 디지털 트위닝의 개념이 다른 산업으로 확장되고 있습니다.

스포트라이트:디지털 트윈으로 승리하기 위한 경주

모터 레이싱 팀은 제품 개발과 관련하여 매우 까다로운 요구 사항에 직면하며 미국 프로 레이싱 팀인 Team Penske도 예외는 아닙니다.

경주용 자동차 개발 프로세스를 가속화하기 위해 Team Penske는 작년에 Siemens와 제휴하여 디지털 트윈을 포함한 고급 디지털 설계 및 시뮬레이션 솔루션에 액세스했습니다.

디지털 트윈이 있으면 Team Penske 엔지니어는 새로운 부품을 혁신하고 실제 자동차를 만지기 전에 자동차 성능을 최적화하기 위한 가상 테스트 베드를 제공합니다.

경주용 자동차 디지털 트윈은 실제 자동차에 장착된 센서를 기반으로 합니다. 이 센서는 타이어 공기압, 엔진 제어 및 풍속과 같은 데이터를 수집하여 가상 자동차 모델로 변환합니다. 엔지니어가 다양한 설계 구성을 테스트하여 매우 빠른 속도로 효과적인 데이터 기반 설계 변경을 수행할 수 있는 것은 이 모델입니다.

Team Penske에게 이것은 궁극적으로 더 저렴하고 자원 효율적인 제품 테스트 프로세스와 동일하며, 바라건대 더 빠른 차량을 개발하는 방법입니다.

7. 증강 현실

소비자 애플리케이션에서 채택되고 있음에도 불구하고 제조 산업은 증강 현실(AR) 기술의 이점을 이제 막 탐색하기 시작했습니다. 그러나 조립 프로세스를 지원하는 것부터 제조 장비를 유지 관리하는 데 도움이 되는 것까지 이 기술에는 아직 미개척된 잠재력이 있습니다.

증강 현실은 가상 이미지나 데이터를 물리적 객체에 겹쳐서 디지털 세계와 물리적 세계 사이의 격차를 해소합니다. 이를 위해 이 기술은 스마트폰, 태블릿, 스마트 안경과 같은 AR 지원 장치를 사용합니다.

의료 사례를 예로 들어 보겠습니다. 외과 의사가 수술 중에 AR 안경을 사용하는 경우입니다. 안경은 신경, 주요 혈관 및 덕트와 같은 환자의 MRI 및 CT 스캔 데이터를 환자에게 오버레이하고 색상으로 강조 표시할 수 있습니다. 이를 통해 외과의는 침습이 필요한 부위로 가장 안전한 경로를 찾아 합병증의 위험을 최소화하고 외과의의 정확도를 높일 수 있습니다.

제조의 맥락에서 AR은 작업자가 조립 프로세스를 가속화하고 의사 결정을 개선할 수 있도록 합니다. 예를 들어, AR 안경을 사용하여 레이아웃, 조립 지침, 오작동 가능성이 있는 사이트 또는 구성 요소의 일련 번호와 같은 데이터를 실제 부품에 투영하여 더 빠르고 쉬운 작업 절차를 촉진할 수 있습니다.

스포트라이트:AR로 GE의 생산성 향상

제너럴 일렉트릭은 AR 기술이 제조 역량을 강화할 수 있는 방법을 보여줍니다. 이 회사는 현재 신시내티에 있는 제트 엔진 제조 시설에서 AR 안경의 사용을 시험하고 있습니다. 이러한 스마트 안경을 사용하기 전에 제트 엔진 제조업체는 설명서를 확인하고 작업이 올바르게 수행되고 있는지 확인하기 위해 하던 일을 중단해야 하는 경우가 많았습니다.

그러나 AR 안경을 사용하면 이제 시야에서 디지털화된 지침을 받을 수 있습니다. 정비사는 교육 비디오에 액세스하거나 음성 명령을 사용하여 전문가에게 즉각적인 지원을 요청할 수도 있습니다.

파일럿 기간 동안 GE는 스마트 웨어러블을 사용하는 작업자의 생산성이 이전에 비해 최대 11% 증가했다고 보고합니다. 궁극적으로 이 접근 방식은 오류를 최소화하고 비용을 절감하며 제품 품질을 개선할 수 있는 엄청난 잠재력을 제공할 수 있습니다.

GE의 이 예에서도 제조 컨텍스트 내에서 AR을 구현하는 것과 관련하여 여전히 표면을 긁고 있습니다.

작동 중인 GE의 AR 안경 자세히 살펴보기:

디지털 제조의 물결 타기

새로운 디지털 기술이 등장하면서 지금은 제조업에 있어 흥미로운 시기입니다. 새로운 기술의 물결은 기업이 유연성, 지속 가능성 및 생산성 향상을 위한 조치를 취할 수 있는 기회를 제공합니다. 인더스트리 4.0은 또한 인간과 기계가 함께 작업하는 새로운 방법을 촉진하여 기업이 더 큰 통찰력을 얻고 오류 위험을 줄이며 더 나은 결정을 내릴 수 있도록 지원합니다.

궁극적으로 인더스트리 4.0은 제조 생태계 전반에 뿌리를 내리게 될 것입니다. 그러나 인더스트리 4.0을 주도하는 기술을 이해하고 활용해야만 제조업체는 이 새로운 디지털 시대의 최첨단을 유지할 수 있습니다.