제조 산업의 기술 사용 증가

기술은 제조를 포함한 거의 모든 산업에서 비즈니스가 수행되는 방식을 변화시키고 있습니다. 기술의 발전으로 제조업체는 생산 프로세스를 간소화하고, 더 빠른 속도로 혁신하고, 비용을 절감하고, 고객 요구를 충족하는 고품질 제품을 제공할 수 있습니다. 다목적성과 사용 용이성으로 인해 제조 내에서 기술이 활용되는 여러 영역이 있습니다.

예를 들어, 3D 프린팅으로 더 일반적으로 알려진 적층 제조에는 다양한 응용 분야가 있습니다. 가격이 저렴해짐에 따라 제조업체는 생산 주기 동안 이를 사용하여 비용을 낮추면서 고품질 구성 요소를 생산하고 있습니다. 맞춤형 제품 및 기타 부품을 제작할 수 있는 유망한 기회를 나타냅니다.

인공 지능(AI)은 기술자가 기계가 얼마나 잘 작동하는지 판단하는 데 도움이 될 수 있습니다. AI는 또한 장비가 오작동하거나 고장날 때를 예측할 수 있습니다. 이러한 종류의 IoT 또는 사물 인터넷 기술은 예측 유지 관리의 미래 트렌드입니다.

디지털 트윈은 또한 IoT 기술을 활용하며 제조업체가 성능을 최적화하고 비용을 절감할 수 있는 또 다른 방법입니다. 디지털 트윈은 이름에서 알 수 있듯이 객체에서 실시간으로 데이터를 수신하는 실제 객체의 가상 표현입니다. 이 데이터를 통해 제조 장비 또는 전체 생산 라인을 가상으로 모니터링할 수 있습니다. 디지털 트윈은 유지 보수 일정과 가능한 수리를 예측하고 라인 변경을 실험하고 영향을 검토하는 데 점점 더 많이 사용되고 있습니다.

제조 주기를 추적하고 가능한 유지보수 문제를 감지할 수 있는 원격 성능 모니터링 센서도 인기를 얻고 있습니다. 원격 성능 모니터링 센서는 제조 비용을 줄이고 효율성을 향상시키기 위해 다양한 방식으로 사용될 수 있습니다. 예를 들어 부품이나 기계가 고장날 수 있는 시기를 예측할 수 있으므로 제조업체는 고장 및 관련 다운타임의 위험을 줄이는 예측 유지보수 일정을 구현할 수 있습니다. 이러한 센서는 또한 생산 라인을 정상 가동 상태로 유지하는 데 도움이 될 수 있으며, 수리가 필요한 경우 제조업체가 서비스 팀에 즉시 연락하여 신속한 서비스 및 수리를 보장할 수 있습니다.

다른 기술 발전으로는 조립 및 자재 취급뿐만 아니라 위험하거나 반복적인 작업을 수행하는 로봇과 현장 인력의 필요성을 줄이는 컴퓨터화된 유지 관리 시스템과 같은 자동화의 발전이 있습니다. 첨부된 리소스는 제조 산업이 이러한 발전에 의존하고 있는 몇 가지 혁신적인 방법을 설명합니다.

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