산업기술
Homburg에 있는 공장에서 Industry 4.0은 매우 중요한 주제입니다. 그렇기 때문에 이 비전을 실현하는 데 도움이 되는 다양하고 흥미로운 프로젝트를 진행하고 있습니다. 제조 전문가를 위해 특별히 설계된 소프트웨어의 도움을 받아 규칙 기반 분석 및 생산 데이터 처리라는 프로젝트 중 하나를 간략하게 소개하겠습니다. 아이디어는 관련 프로세스 데이터를 모니터링하는 데 드는 노력과 비용을 줄이는 것입니다. 이를 위해 우리는 프로세스를 감독하는 도구를 구현했습니다. 즉, 편차와 결함에 보다 신속하게 대응할 수 있습니다. 현재 인젝터 어셈블리 및 스로틀 플레이트 생산에 사용하고 있습니다.
소프트웨어를 생산 라인에 올바르게 배포하기 전에 먼저 제조 프로세스를 정확하게 분석하고 공장의 전문가와 다양한 인터뷰를 수행해야 했습니다. 스로틀 플레이트 생산을 위해 생산 계획자, 세터, 팀 리더와 논의하여 규칙 모델을 사용하여 방전 기계(EDM)의 제조 프로세스를 지원했습니다. 예를 들어 전문가들은 어떤 매개변수가 침식되는 구멍의 크기에 영향을 미치는지 설명했습니다. 우리는 이 정보를 평가한 다음 규칙 모델을 만들었습니다. 이제 이 모델은 구멍의 침식 과정을 주시하며 일관된 공정 품질을 보장하기 위해 정의된 매개변수에 대해 다양한 조기 경고 한계를 설정할 수 있습니다.
출처:1 소프트웨어는 제조 투명성을 높이고 직원은 언제든지 규칙을 유연하게 조정할 수 있으므로 지식과 경험을 정확하게 적용할 수 있습니다. 출처:1 규칙 모델은 구멍의 침식 과정을 주시합니다. 출처:1 직원은 일관된 프로세스 품질을 보장하기 위해 정의된 매개변수에 대해 다양한 조기 경고 한계를 설정할 수 있습니다. 출처:1 규칙 모델을 사용하여 방전 기계의 제조 프로세스를 지원하기 위한 생산 계획자, 세터 및 팀 리더와의 인터뷰.
요약하자면, 이제 제조 공정의 편차를 초기 단계에서 감지할 수 있습니다. 책임자에게 즉시 통지하여 생산 중단 또는 품질 손실을 방지하기 위한 적절한 조치를 취할 수 있습니다.
이 프로젝트를 구현하면서 품질 표준을 지속적으로 개선할 수 있도록 공장에 대한 직원의 전문 지식이 얼마나 중요한지 다시 한 번 깨달았습니다. 이 소프트웨어를 사용하면 제조 투명성을 높이는 도구를 동료의 손에 넣을 수 있습니다. 또한 직원들은 언제든지 유연하게 규칙을 조정할 수 있으므로 자신의 지식과 경험을 정확하게 적용할 수 있습니다.
생산 데이터 분석에 대한 귀하의 경험은 무엇입니까?
산업기술
자동차 산업이 새로운 기술 및 제조 공정으로 전환함에 따라 산업 공급업체는 이러한 요구 사항을 충족하기 위해 적응해야 합니다. 다음은 자동차 OEM 및 해당 계층 공급업체의 운영을 최적화하고 전반적인 차량 생산 비용을 줄이는 방법에 대한 6개 주요 기업의 조언입니다. 자동차 제조업체는 오랫동안 제조 산업에서 변화의 주요 동인이었습니다. 그러나 그 변화의 속도는 훨씬 더 빨라질 것입니다. 배터리 구동 자동차와 트럭, 점점 더 경량화되는 부품, 피할 수 없는 자율주행 차량의 부상 사이에서 OEM 업체와 부품 공급업체가 앞으로 성
새로운 작업장 데이터 수집 및 분석 도구는 IoT 시대에 공장 운영을 디지털화하는 부담을 덜어줍니다. 보다 연결된 제조 산업으로의 이동이 추진력을 얻고 제조업체가 공장 현장 데이터를 수집하기 시작함에 따라 빠르고 효율적인 데이터 분석의 필요성이 그 어느 때보다 중요해지고 있습니다. 데이터 수집 및 분석 도구는 디지털 제조/인더스트리 4.0 시대에 가장 중요하며 제조업체는 다음과 같은 핵심 성과 지표(KPI)를 활용하여 공장 현장 데이터를 보다 효과적으로 수집, 관리 및 분석하는 데 도움이 되는 새로운 솔루션을 준비하고 있습니다.