새로운 보고서가 미국이 신흥 제조 기술에 투자해야 한다고 촉구하며, 민간 부문만으로는 미국 제조업을 지킬 수 없다고 지적했다. 시장 메커니즘만으로는 필요한 변화를 달성할 가능성이 낮다. 지금까지 그러지 못했다... 오직 정부만이 이 시장 실패를 극복해 미국이 세계 경쟁력을 유지하도록 보장할 수 있다. - MForesight 보고서 『제조 번영(Manufacturing Prosperity)』이라는 이 보고서는 본질적으로 1980년대 미국이 산업 정책을 가져야 하는지에 대한 정치적 논쟁을 되살리려는 시도다. 당시 찬성론자들은 유럽

자동차 엔지니어링은 그 어느 때보다 복잡한 과제에 직면해 있다. 연간 수백만 대 차량 생산 자체가 벅찬 일이다. 자율주행을 위한 차세대 지능형 기능들이 추가되면서 이 복잡성은 기하급수적으로 증가한다. 제조사들은 안전성과 신뢰성 최고 수준을 유지하면서 이 복잡성을 다스리고, 변종을 관리하며, 혁신을 신속하고 효율적으로 시장에 출시해야 하는 수많은 도전에 직면해 있다. 자율주행, 첨단 안전 시스템, 어댑티브 크루즈 컨트롤, 차선 유지 보조 등 혁신이 전방위로 진행 중이다. 자율주행차는 레이더 센서, 3D 매핑, 이미지 인식, V2X

자동차 산업은 세계에서 가장 고도로 자동화된 산업 중 하나로, 수십 년간 산업 자동화 확대의 선도적 역할을 해왔다. 실제로 생산 현장에 투입된 최초의 산업용 로봇은 1962년 GM이 뉴저지의 다이캐스팅 라인에 설치한 유니메이션(Unimation) 유니메이트(UNIMATE)였다. 스탠퍼드 암(Stanford Arm)과 MIT의 실버 암(Silver Arm) 등 초기 로봇 기술이 자동차 산업에 도입되면서, 1970~1980년대 미국 자동차 산업 전반에 산업 자동화가 널리 확산됐다. 자동차 산업 내 산업 자동화는 지속적으로 성장하고 있다

ARIS 기술, 3D 스캐닝 한계 극복으로 품질 관리 혁신 주도 많은 자동차 부품 제조사가 3D 스캐닝을 도입했음에도 불구하고, 품질 관리(QC) 분야에서의 활용은 제한적이었다. 주된 이유는 다음과 같다. 3D 스캐닝이 수작업에 의존함 기존 자동화라 불리는 3D 스캐닝 시스템의 생산성이 낮음 3D 스캐닝이 만능 솔루션을 지향하지만, 특정 측정에는 접촉식 측정기(CMM)가 여전히 필요함 수작업 3D 스캐닝의 한계 극복 일반적으로 제조사가 독립형 3D 스캐너를 구매하면, 지오매직(Geomagic)이나 폴리웍스(PolyWorks)

첨단로봇제조연구소(ARM, Advanced Robotics for Manufacturing, 펜실베이니아주 피츠버그)가 미국 제조업 경쟁력 강화를 위한 첫 프로젝트 펀딩 수상자를 발표했다. 이는 ARM의 첫 공식 프로젝트 공모와는 별개로, ARM 출범과 동시에 국가 제조업 환경에 시의적절한 영향을 미치고 ARM의 사명을 보여주는 사례로 선정된 프로젝트들이다. 총 700만 달러 투자, 4개 혁신 프로젝트 선정 ARM은 4개 프로젝트 팀에 280만 달러를 지원하며, 참여 팀들이 약 400만 달러를 분담해 총 700만 달러에 가까운 투

성공적인 제조 기업과 유통업체는 좋은 ERP 시스템의 중요성을 알고 있습니다. 없으면 출하가 지연되고 이익이 떨어집니다. 그러나 ERP 바퀴에 기름을 바르는 것의 일부는 소프트웨어 기술의 최신 동향을 따라잡고, 업계 동료들과 네트워킹하는 것입니다. 이것이 에피코어 소프트웨어(Epicor Software Corp.)가 개최한 에피코어 인사이트 2018(Epicor Insights 2018), 사용자 컨퍼런스의 의도였습니다. 테네시주 내슈빌의 게일로드 오프리랜드 리조트(Gaylord Opryland Resort)에서 5월 21~24일

산업용 사물인터넷이 첨단 제조를 가능하게 하다 제조업에는 수많은 유행어가 있습니다: 산업용 사물인터넷(IIoT), 인더스트리 4.0, 디지털 팩토리. 때로는 많은 버즈워드일 뿐입니다. 때로는 그 뒤에 많은 현실이 있습니다. 지멘스(베를린 및 뮌헨, 독일)의 연구 개발 매니저 로저 하트(Roger Hart)는 말했습니다. 디지털화는 많은 것을 변화시키고 있습니다. 많은 경우 새로운 비즈니스 모델을 주도하고 있습니다. 하트는 말했습니다. 사람들은 제조의 점점 더 많은 부분을 디지털화하면, 수집할 수 있는 데이터와 정보의 점점 더 많은

문제를 완전히 제거하는 것보다 더 좋은 해결 방법은 없습니다. 적어도 KTH 파츠 인더스트리(KTH Parts Industries Inc., 세인트 파리스, OH)는 로봇 용접 셀의 수동 장비 체인지오버 공정을 자동화하기로 한 결정을 그렇게 여겼습니다. KTH는 이 위업을 달성하기 위해 ATI 인더스트리얼 오토메이션(ATI Industrial Automation, 에이펙스, NC)의 GA2 유틸리티 커플러를 선택했습니다. 구체적으로, 셀에 공기와 전기 유틸리티를 자동으로 커플링함으로써 라인당 연간 약 65시간의 다운타임을 제거하고

DMG 모리(호프만 에스테이츠, IL)는 지멘스 인더스트리(Siemens Industry Inc., 엘크 그로브 빌리지, IL)의 CAD/CAM/CNC 하드웨어, 소프트웨어, 엔지니어링 서비스 패키지 지원을 받아 항공우주 OEM과 생산 숍에 제조 기술을 제공합니다. 지멘스의 오랜 파트너인 DMG 모리는 다양한 기존 칩 절삭 및 초음파 머시닝 센터를 제작합니다. 항공우주 산업에서는 원하는 정확도와 전반적인 생산 효율을 달성하기 위해 항공우주 가공 공정에 세심한 주의와 계획이 필요합니다. 일반적인 생산 부품에는 가볍지만 단단한 소재로

Manufacturing Engineering: 귀하의 배경과 제조 분야 참여 이력에 대해 조금 말씀해 주시겠습니까? 디에고 탐부리니(Diego Tamburini): 물론입니다! 이것은 실제로 제가 마이크로소프트에서 세 번째 근무이며, 작년 11월에 시작했습니다. 현재 저는 애저 제조(Azure Manufacturing) 수석 산업 리드로 일하며, 애저가 제조 분야에 최고의 클라우드 플랫폼을 제공하도록 하는 데 집중하고 있습니다. 제 업무의 또 다른 중요한 부분은 마이크로소프트의 클라우드 스토리를 업계의 의사 결정자와 영향력 있는

지능형 공장은 제조 역사가 시작된 이래 존재해 왔지만, 지능(제조 지식의 습득과 적용으로 정의)은 공장 직원에게만 존재했습니다. 수치 제어(NC)와 컴퓨터 수치 제어(CNC) 기술의 출현으로 공장 기계는 디지털 I/O 기능을 얻었지만 여전히 스마트하지는 않았습니다. 디지털로 활성화된 기계는 점점 더 생산적이었지만, 자신, 환경, 수행 중이거나 수행될 작업에 대한 인식이 없었습니다. 이러한 한계에도 불구하고, 결정론적 저수준 디지털 명령 및 응답 세트를 통해 적당한 규모에서 중앙 집중식 공장 지능이 달성되었습니다. 대규모 중앙 집중식

많은 숍이 작업 자동화를 원한다고 말하지만, 실제로 몇 개나 자동화했을까요? 2017년 8월호 Manufacturing Engineering의 리니어 팔레트 시스템 기사에서 한 업계 전문가는 방문하는 모든 숍이 자동화를 원한다고 말했습니다. 그런데 오쿠마 아메리카(Okuma America Inc., 샬럿, NC)의 제품 스페셜리스트 에롤 버렐(Errol Burrell)은 최근 전체 공작기계의 10%만 자동화되어 있다고 말했습니다. 그리고 메소드 머신 툴즈(Methods Machine Tools Inc., 서드버리, MA)의 전국

제품 복잡성, 경량화, 첨단 소재, 새로운 제조 방법과 같은 까다로운 문제와 씨름할 때, 오늘날의 제조 엔지니어들은 이러한 과제에 대한 해결책을 시각화하기 위해 고충실도 시뮬레이션을 점점 더 많이 사용합니다. 최신 시뮬레이션 소프트웨어는 고급 CAE 패키지와 NC 시뮬레이션 소프트웨어를 통해 제품 설계와 성능을 개선하는 단서를 제공할 뿐만 아니라, 이를 달성하는 가장 효율적인 방법을 결정하는 데 도움을 줍니다. 적층 제조(AM)와 같은 새로운 제조 공정은 제조업체에게 다른 문제를 제시하며, 시뮬레이션은 어떤 솔루션이 가장 잘 작동

스마트 웨어러블 도구는 인더스트리 4.0과 함께 이탈리아 자동차 공장의 미래를 위한 톤을 설정하며, 오늘날 마세라티 공장에서 구현되고 있습니다. 오늘날의 스마트 팩토리 내에서 기술을 개발하고 사용하는 것은 현대 제조의 틀을 바꾸는 수준의 상호 연결성을 제공합니다. 프로세스와 사람이 점점 더 연결됨에 따라 분석과 디지털화된 정보는 다운타임을 줄이거나 심지어 제거하는 데 도움을 줍니다. 디지털 제조의 고유한 이점을 활용하기 위해, 코마우(Comau)는 세계 최고의 자동차 제조사들에게 인더스트리 4.0 지원 시스템과 웨어러블 기술을 제공

내 직관은 제조업에서 인공지능(AI) 사용에 긴박감이 필요하다고 말합니다. 긴박감은 기술이 오늘날 얼마나 빨리 움직일 수 있는지, 그리고 예상치 못한 돌파구가 얼마나 빨리 지배할 수 있는지에 의해 주도됩니다. AI는 안면 인식, 음성을 텍스트로 변환, 체스 경기에서 승리하는 데 사용됩니다. 분명히 제조업에도 수많은 잠재적 애플리케이션이 있어야 합니다. 이전에 AI의 지능이 복잡한 수학이라는 현실을 썼지만, 진정한 전문가에게 그 견해를 제시했을 때 더 계몽된 비전을 얻었습니다. 그의 의견으로는 우리는 AI를 더 넓은 관점에서 생각해야

Manufacturing Engineering: 오토데스크의 최신 파워밀 2019 업데이트에 새로운 적층 플러그인 모듈이 추가되었습니다. 이 고속 적층 제조 시스템과 작동 방식을 설명해 주시겠습니까? 클린턴 페리(Clinton Perry): 파워밀 2019는 고속 적층 공정(일반적으로 지향성 에너지 증착[DED]으로 알려짐)을 프로그래밍하기 위한 전용 도구 제품군을 제공합니다. DED 공정은 CNC 공작기계 또는 산업용 로봇을 사용하여 전원 소스(일반적으로 레이저, 아크 또는 전자빔)를 공간의 한 지점에 집중시킵니다. 동시에 재료

OEM과 공급업체 모두 빅데이터를 스마트 데이터로 전환하고, 인더스트리 4.0과 디지털화, 생산 모니터링 및 관리를 위한 클라우드 기반 기술을 씨름하며, 제조업체가 최종 사용자와 어떻게 가장 잘 협력하여 오늘날의 생산 목표를 달성하고 미래 시설을 계획할 수 있을까요? 인더스트리 4.0이 제조 명령으로 급속히 진화하는 것은 대규모 정보 수집 기술에서 예측 유지보수와 전반적 설비 효율(OEE)의 매우 실용적인 영역으로 진행되고 있습니다. 일종의 완벽한 폭풍(perfect storm) 시나리오에서, 빠르고 유연한 체인지오버, 협동 로봇(

다음 환상의 짝꿍(dynamic duo)은 인간을 전혀 포함하지 않을지도 모릅니다. 머신 비전과 로봇은 완벽한 결혼입니다. ABB 로보틱스(오번 힐스, MI)의 비전 시스템 글로벌 제품 매니저 클라스 벵트손(Klas Bengtsson)은 말했습니다. 이는 새로운 이야기가 아닙니다. 비전과 로보틱스는 수년간 함께해 왔습니다. 하지만 다른 결혼과 달리, 이 결혼은 머신 비전이 역량을 확장하고 새로운 애플리케이션을 찾으며 번창하고 있습니다. 과거의 완벽한 결혼은 로봇을 가이드하는 것이었습니다. 하지만 새로운 애플리케이션(좋은 결혼의 자녀

인더스트리 4.0과 IIoT(산업용 사물인터넷) 이니셔티브의 핵심 성공 요인은 머시닝 센터, 심지어 절삭 공구 자체에 더 많고 더 나은 센서가 등장한 것입니다. 이 센서들은 미래의 공장의 기반이 되는 데이터와 연결성을 제공합니다. 하지만 이것은 미래의 이야기가 아닙니다. 오늘날에도 기계와 금속 절삭 공정의 상태를 보여주는 데이터를 수집하는 다양한 스마트 센서가 존재합니다. 이러한 진화는 부품의 위치와 완제품의 기하학적 형상, 공정에서 사용되는 공구의 구성 및 제어를 점점 더 정확하게 측정함으로써 달성됩니다. Manufacturin

클라우드 버전, 시뮬레이션, AR/VR, 적층 제조 기능 추가… 제조업의 IIoT 미래를 겨냥하다 오늘날의 부품 설계 및 제조 공정에는 복잡성이 만연해 있습니다. 최신 제품 수명 주기 관리(PLM) 소프트웨어에서는 제조업체에게 더 많은 선택권을 제공하며, 증강 현실(AR)과 가상 현실(VR) 등 제조 공정을 시각화하는 기술이 추가되었습니다. 이러한 기능은 설계 복잡성 증가를 산업용 사물인터넷(IIoT)과 인더스트리 4.0 환경에서 관리하고, 점점 더 복잡해지는 제품 개발을 초기 단계에서 검증하여 시간과 제조 비용을 절감하도록 돕습니