데이터 기반 제조

다음에 일어날 일을 명시하기 위해 필요한 정보 활용

미국 제조 위원회(Council of the Council of the Manufacturing USA) 연구소 소장으로서 저는 종종 미국 첨단 제조 트렌드에 대한 질문을 받습니다. 이와 같은 질문을 받았을 때 저는 첨단 제조에 대해 가능한 한 광범위하게 생각하려고 노력하고 대부분의 제조업체와 미국 제조 부문에 도움이 될 수 있는 기술을 고려합니다.

로봇 공학이 제공하는 자동화 또는 수많은 응용 분야를 제공하는 적층 제조와 같은 일부 기술이 대다수 제조업체에 혜택을 줄 수 있다는 것은 의심의 여지가 없습니다. 하지만 모든 제조업체의 공통점이 하나 있습니다. 바로 데이터입니다.

더욱이 데이터는 "인더스트리 4.0"이든 산업적 규모로 제품을 만드는 방식을 영원히 바꿀 일련의 혼란이든 제조 부문의 다음 단계를 여는 데 절대적으로 중요합니다.

실행 가능한 데이터 만들기

기술은 전례 없는 속도로 제조 공정에 대한 데이터를 수집할 수 있는 능력을 제공했습니다. 그리고 많은 제조업체들이 알고 있든 모르든 이미 컴파일하고 있습니다. 그러나 이를 활용하고 비즈니스에 실행 가능하게 만드는 방법이 필요합니다. 그렇게 하려면 전략적 의사 결정에 정보를 제공하기 위해 이 데이터를 변환할 수 있는 디지털 제조 솔루션을 고안해야 합니다.

이러한 디지털 프레임워크가 가까운 시일 내에 모든 제조 운영에 중요한 세 가지 핵심 영역인 비용, 품질, 속도에 영향을 미칠 수 있는 방법은 다음과 같습니다.

비용

실제 데이터로 지원되는 디지털 모델링을 통해 프로토타입이나 생산을 시작하기 전에 제품 설계 또는 지원 프로세스가 가능한지 여부를 확인할 수 있습니다. 이 기능은 오류가 발생하기 전에 방지하여 오류 비용을 제거하는 데 사용할 수 있습니다. 또한 막다른 골목에 대한 추가 탐색을 선점하여 연구 개발 시간을 절약할 수 있습니다.

품질

데이터를 수집하고 실패를 예측하는 모델을 생성하는 기능은 다른 방법으로는 절대 할 수 없는 방식으로 품질을 제어할 수 있는 기회를 만듭니다. 이렇게 하면 품질 실패를 완화하고 시장에 출시할 수 있는 일관되고 안전한 고품질 제품 공급이 보장됩니다.

속도

프로세스를 잘 알고 데이터 모델링을 통해 프로세스를 제어할 수 있다면 해당 지식을 활용하여 생산 속도를 높이고 싶을 것입니다. 제조에 대한 데이터 기반 접근 방식은 빠른 전환을 관리하고 더 빠른(경우에 따라 주문형) 제조를 위한 토대를 마련하는 데 도움이 될 수 있습니다.

장기 데이터 기회

제조를 데이터 기반 관행으로 만드는 것과 관련하여 우리가 알고 있는 제조를 혁신할 가능성이 있는 두 가지 장기적인 기회가 있습니다. 바로 표준 프레임워크와 디지털 공급망입니다.

표준 프레임워크

제조 생태계는 기계 가공 세계의 MTConnect와 마찬가지로 제조 데이터 구조를 위한 공통 프레임워크를 구축해야 합니다. 현재 데이터 중심적이지 않은 산업의 대표자들은 데이터 중심 산업에서 사용되는 프레임워크와 표준에 대해 배울 기회를 가져야 합니다.

디지털 공급망

재고 수준, 가격 및 리드 타임에 관한 실시간 데이터를 사용하여 모든 공급업체를 서로 연결하면 OEM 및 계약 제조업체가 기존 공급망을 보다 효과적으로 관리하는 데 도움이 됩니다.

제조 부문의 발전

데이터 기반 제조에 대한 더 큰 그림을 구상하기 시작하면서 데이터 프로젝트가 개별 제조업체의 단기적 이점(예:비용, 품질 및 속도) 이상으로 확장되고 영향을 미칠 가능성이 있음을 알 수 있습니다. 전체 제조 부문의 패브릭입니다.

이것이 바로 이러한 종류의 중요한 업계 대화가 열릴 수 있는 적절한 대규모 포럼 중 하나를 제공하는 Manufacturing USA의 강점입니다.

토론에 참여하고 제조의 미래를 구상하는 데 도움을 받으려면 ManufacturingUSA.com을 방문하십시오.

Kelvin H. Lee는 NIIMBL 이사입니다.

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이 기사는 내용에 대한 전적인 책임을 지는 Manufacturing USA에서 작성했습니다.