제조업을 변화시키는 5가지 간단한 디지털 애플리케이션

제조 분야의 디지털 애플리케이션은 점점 더 수용되고 있을 뿐만 아니라; 그들은 예상됩니다. 그러나 소규모 제조업체의 경우 이 스위치를 만드는 과정이 어려울 수 있습니다. 초기 비용과 직원 교육 비용으로 프로세스를 완전히 중단할 수 있습니다.

그러나 "디지털화" 프로세스를 시작하는 것이 압도적일 필요는 없습니다. 약간의 지침과 교육을 통해 모든 제조업체는 개별 작업 환경에 가장 적합한 단계별 접근 방식으로 디지털 제조 개념을 구현하기 시작할 수 있습니다. 다음은 시작하는 데 도움이 될 수 있는 디지털 애플리케이션에 대한 상위 5가지 권장 사항입니다.

1. 디지털 성과 관리

2010년 이후 디지털 방식으로 수행되는 비즈니스의 비율은 4%에서 거의 12%로 증가했으며 이러한 추세는 계속될 것으로 예상됩니다. 비즈니스 및 IT 메트릭을 모두 분석할 수 있는 통합된 방법을 찾는 것이 이 성장하는 기업의 경험을 최적화하는 데 중요합니다. 데이터 성능 관리를 입력합니다.

데이터 성능 관리를 통해 여러 부서에서 실시간으로 통찰력을 얻을 수 있는 기능은 비즈니스 의사 결정의 효율성을 높이고 수익과 고객 충성도를 높이는 간단한 방법입니다. 메트릭을 측정하는 간단한 방법과 모든 부서의 공통 언어를 통해 정보의 촉진 및 배포가 단순화되어 생산성이 향상됩니다. 기계 작동 데이터 및 생산 출력을 포함한 생산 정보를 한 곳으로 가져오는 디지털 대시보드와 같은 도구를 사용하는 것은 자체 디지털 성과 관리 플랫폼을 시작하는 간단한 방법입니다. 생산 라인에 따라 다릅니다.

2. 예방적 유지보수

제조 산업에 대한 경험이 있는 사람이라면 누구나 지속적인 예방 유지 관리의 필요성을 이해합니다. 모든 기계를 최상의 상태로 유지하는 것은 가동 중지 시간을 피하고 생산성을 높이는 열쇠입니다. 그러나 디지털 제조는 예측 유지보수라는 새로운 개념을 도입했습니다.

예측 유지보수는 한 가지 특정한 차이점이 있다는 점에서 예방 유지보수와 유사합니다. 시간이나 일상적인 판독값과 같은 변수에 의해 프롬프트되는 대신 예측 유지보수는 미래 제품이 고장날 시기를 예상하려고 합니다. 실제 장비 상태(종종 데이터 수집을 위해 모니터링 장비 또는 소프트웨어를 설치하여 결정됨) 대 연령 또는 서비스 권장 사항을 사용하여 목표는 서비스 약속을 예약할 수 있도록 장비의 현재 상태를 볼 수 있도록 하여 게임보다 앞서 나가는 것입니다. 중대한 기계 고장을 방지합니다.

성공적인 예측 유지보수 프로그램에는 세 가지 기본 구성요소가 있습니다. 먼저, 기계에 대해 분석할 올바른 데이터를 수집해야 합니다. 이것은 귀하의 필요에 따라 달라집니다. 둘째, 문제에 대한 분석을 정확하게 구성해야 합니다. 마지막으로, 유지 관리가 필요할 시기를 예측하려면 초기 및 진행 중인 평가가 정확해야 합니다.

3. 수율, 에너지 및 처리량 최적화

수율, 에너지 및 처리량 최적화의 핵심은 가장 효율적이고 최상의 프로세스를 계산하기 위해 데이터를 지속적으로 조사하는 것입니다. 수율, 에너지 및 처리량 최적화 프로그램을 구현하면 모든 확인란이 선택됩니다. 효율성 향상에서 수율 증가, 전반적인 에너지 사용 감소에 이르기까지 이 프로세스는 ROI를 빠르게 제공합니다. 자, 어디서부터 시작합니까?

먼저 이미 가지고 있는 데이터를 사용합니다. 예를 들어, 개별 단위를 생산하는 데 걸리는 시간을 조사하십시오. 해당 정보가 있으면 개별 알고리즘을 개발하고 모니터링할 수 있는 적절한 소프트웨어를 선택하는 데 도움을 줄 수 있는 신뢰할 수 있는 전문 컨설턴트를 식별하십시오. 마지막 단계는 소프트웨어가 제공하는 정보를 모니터링하고 효율성을 높이기 위한 초기 파일럿 프로그램 개발을 시작하는 것입니다.

4. 자동화 및 로봇 공학

자동화, 특히 로봇 사용을 구현하는 것은 어려운 일처럼 들릴 수 있지만 사실은 제조업에서 점점 더 보편화되고 있습니다. 운영 비용 절감 외에도 이 디지털 애플리케이션의 도입으로 생산량이 증가하고 생산 품질이 향상되었으며 작업자 안전이 향상되었습니다.

보다 자동화된 환경으로 전환하기 전에 고려해야 할 두 가지 핵심 요소가 있습니다.

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직원 교육 — 자동화와 로봇이 생산 작업을 수행하더라도 직원은 여전히 ​​기계를 작동하고 유지 관리하는 방법을 알아야 합니다. 이를 위해서는 현재 직원에 대한 교육이 필요할 뿐만 아니라 필수 인증 및 경험을 갖춘 직원을 고용할 가능성도 있습니다.

선불 투자 — 장기적으로 자동화로 전환하면 운영 비용이 절감됩니다. 그러나 일반적으로 선행 투자가 있습니다. 자동화를 구현하기로 선택하려면 도약하기 전에 시스템에 대한 계획과 예산 책정이 필요한 경우가 많습니다. 일부 혁신가는 하드웨어 임대 및 임대 프로그램을 포함한 흥미로운 대안을 제공하고 있습니다.

자동화를 위해 고려해야 할 최고의 초기 프로젝트는 무엇입니까? 짧은 주기의 머신 텐딩, 저속 자재 취급(<40ppm) 및 단순하고 반복적이며 일관된 적용을 권장합니다.

5. 디지털 품질 관리

디지털 품질 관리 시스템의 구현에는 많은 이점이 있습니다. 디지털 성과 관리와 유사하게 디지털 품질 관리는 현재 분석 중인 핵심 성과 지표(KPI)를 디지털 애플리케이션에 적용합니다. 품질 의사 결정을 표준화하여 사람의 상호 작용을 줄이고 사람의 실수 가능성을 줄임으로써 품질 관리는 효율성을 높이고 비용을 줄이며 오류를 추적하고 완화하는 능력이 향상됩니다.

수동 품질 관리에서 디지털 품질 관리로 전환하기로 결정할 때 고려해야 할 몇 가지 모범 사례가 있습니다.

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방법론 업그레이드: 항상 해오던 방식으로 품질 관리를 계속하고 싶은 마음이 들 수 있습니다. 그러나 투자를 최대한 활용하려면 이러한 기존 방법론을 디지털화하지 마십시오. 그들을 정의하십시오. 이 기회에 측정 대상과 원하는 결과와의 관련성을 검토하십시오. 또는 디지털 플랫폼으로 추적할 수 있는 추가 측정항목을 탐색할 수도 있습니다. 모든 기능을 최적화하십시오.

모범 사례 사용: 디지털 품질 관리 결과를 볼 때 잠재적인 생산 변경 사항이 구성하기 쉬운 솔루션을 사용하고 모범 사례를 기반으로 하는지 확인하십시오. 디지털 플랫폼은 이전보다 더 자세한 정보를 더 빨리 제공할 수 있지만 수년간의 산업 지식과 경험을 대체하지는 않습니다.

직원 동의 및 채택: 새로 구현된 모든 기술에서는 사용자 채택이 매우 중요합니다. 그러나 이것은 디지털 품질 관리에서 두 배로 사실일 수 있습니다. 구현 전에 팀 구성원이 구매하도록 하는 것이 성공에 매우 중요합니다.

이러한 디지털 애플리케이션의 구현을 세분화하여 프로세스를 명확히 하는 데 도움이 되기를 바랍니다. 더 자세히 알아보거나 질문이 있는 경우 지역 MEP 센터의 전문가에게 문의하십시오.