IoT가 금속 제조 효율성을 향상시키는 4가지 방법

사물 인터넷(IoT)은 상업 부문의 운영 방식에 엄청난 변화를 가져왔습니다. 산업용 IoT 기술 덕분에 기업은 많은 문제를 극복하고 운영 개선의 이점을 누릴 수 있습니다.

동일한 작업을 수행할 준비가 되었는지 여부에 관계없이 특정 산업에서 가능한 것에 대한 예를 얻는 것은 기술 투자에 뛰어드는 것을 장려할 수 있습니다. IoT가 금속 제조 효율성을 향상시킬 수 있는 방법을 자세히 살펴보세요.

1. 용접 품질 매개변수 및 기타 중요한 세부 사항 표시

IoT 솔루션은 금속 제조 공정의 모든 단계에서 실시간 데이터 수집에 탁월합니다. 사람들이 기대하거나 원하는 결과를 얻을 수 있는 측면과 개선의 여지가 있는 부분을 조사할 수 있기 때문에 워크플로가 전반적으로 더 효율적입니다.

IoT 기반 용접 모니터링을 통해 사람들은 스프레드시트와 수동 문서를 보지 않고 품질 메트릭을 평가할 수 있습니다. 대신 IoT 센서를 사용한 데이터 기반 용접 모니터링은 수집과 가용성 사이에 거의 지연 없이 처리 및 분석을 위해 용접 지점 데이터를 수집합니다. 사람들은 쉽게 볼 수 있도록 관련 정보를 모바일 장치로 보낼 수도 있습니다.

이러한 설정은 종종 용접 품질 세부 정보를 제공하는 것 이상을 수행할 수 있습니다. 그들은 사용 중인 용접 스테이션의 수, 매개변수 및 주어진 교대조 동안 작업 현장에서 작업하는 작업자를 확인할 수 있습니다. 이를 통해 시설의 전체 출력에 대한 유용한 관점을 쉽게 얻을 수 있습니다.

일부 용접 회사는 금속 제조 효율성을 개선하고자 하는 고객에게 IoT 솔루션을 제공하기도 합니다. ESAB는 기술 파트너와 협력하여 용접 공장에서 생산성 감소의 원인을 식별하는 데 도움이 되는 세 가지 클라우드 기반 제품을 만들었습니다.

금속 불활성 가스 용접에 사용된 그 중 하나는 고객이 장비 활용도를 평균 20% 증가시키는 데 도움이 되었습니다. 이는 작업자가 다른 작업을 수행하는 것에 비해 용접에 소비하는 시간을 증가시켰습니다. 또 다른 IoT 도구는 각 용접기에 디지털화된 지침을 전송하여 기술자가 용접을 완료하는 데 필요한 매개변수를 알 수 있도록 합니다. 그 정보는 생산성도 높였습니다.

2. 레이저 절단을 위한 재료 선택 개선

성공적인 금속 제조 공정을 위한 첫 번째 단계 중 하나는 재료의 특성을 인식하는 것입니다. 선택 과정에서 항복 및 인장 강도, 내식성 및 연성과 같은 측면을 고려해야 합니다. 그들은 금속의 제조 적합성과 결과의 모양과 기능을 종합적으로 결정합니다.

레이저 절단기는 처리할 수 있는 재료의 범위 때문에 가장 다재다능한 제작 도구 중 하나로 간주되는 경우가 많습니다. 금속 외에도 이 기계는 나무, 플라스틱 및 종이와 함께 작동합니다. MIT의 연구원들은 최근 IoT가 다양한 재료로 작업할 때 레이저 절단기 작업자의 자신감을 향상시킬 수 있는 방법을 보여주었습니다. 그들은 SensiCut이라는 적절한 이름의 센서가 채워진 플랫폼을 만들었습니다. 기존 레이저 절단기를 위한 추가 기능입니다.

이 혁신은 연결된 센서, 딥 러닝 및 레이저가 재료 표면의 미세한 세부 사항을 포착할 수 있도록 하는 스펙클 감지라고 하는 광학 분석 기술을 결합합니다. 팀은 그들의 솔루션이 폐기물을 줄이고 사람들에게 특정 재료 작업에 대한 구체적인 지침을 제공할 수 있다고 말했습니다. 또한 원치 않는 결과를 방지하기 위해 자동으로 약간의 조정을 합니다.

Mustafa Doga Dogan, Ph.D. 프로젝트에 참여한 후보자는 "표준 레이저 커터에 렌즈가 없는 이미지 센서를 추가함으로써 작업장에서 흔히 볼 수 있는 시각적으로 유사한 재료를 쉽게 식별하고 전반적인 낭비를 줄일 수 있습니다. 다른 유형과 시각적으로 유사하더라도 고유한 특성인 재료의 미크론 수준 표면 구조를 활용하여 이를 수행합니다. 그렇지 않으면 대규모 데이터베이스에서 정확한 재료 이름에 대해 교육받은 추측을 해야 할 것입니다.”

연구원들은 도구가 30가지 다른 이미지 유형을 구별할 수 있도록 38,000개 이상의 이미지를 사용했습니다. 시스템은 또한 사람들이 유독성 화염을 생성하는 재료를 절단하려고 시도하기 전에 플래그를 지정할 수 있습니다. 팀은 나중에 작업 단계에서 재료 두께를 측정하기 위해 솔루션을 확장할 계획입니다.

3. 머신 다운타임 감소

산업용 IoT는 또한 기계가 갑자기 고장나고 워크플로를 방해하는 문제를 방지할 수 있습니다. 한 연구에서는 장비 모니터링이 2025년까지 전 세계 생산성을 최대 25%까지 높일 수 있다고 밝혔습니다.

부서진 금속 가공 기계로 인해 회사는 마감 시간을 놓치거나 특정 교대 근무하는 기술자의 수를 제한할 수 있습니다. 그런 다음 어떤 문제로 인해 장비가 작동하지 않는지에 따라 교체 부품이 도착하거나 전문 기술자가 서비스 요청을 예약하기 위해 며칠 또는 몇 주를 기다려야 할 수도 있습니다.

IoT 센서는 이상을 나타내거나 합병증을 방지하기 위해 기계 유지 관리가 필요한 작동 세부 정보를 수집하여 이러한 문제를 방지할 수 있습니다. 한 회사는 실시간 장비 데이터를 서비스 기술자에게 보내는 IoT 솔루션을 보유하고 있습니다. 고객에게 문제가 발생하여 기술 지원이 필요한 경우 장비 제공업체는 이미 문제 범위에 대한 몇 가지 중요한 정보를 알고 있습니다.

금속 가공업체는 또한 센서 데이터를 사용하여 어떤 기계가 다운타임을 가장 자주 경험하는지 또는 문제에 패턴이 있는지 추적할 수 있습니다. 이 정보는 장비 교체 시기에 대한 결정을 형성하거나 장비 중단을 피하기 위해 특정 유지 관리 조치를 더 자주 수행할 수 있습니다.

4. 생산 환경 이상 방지

권장 매개변수를 벗어난 단일 측면은 금속 제조 효율성에 부정적인 영향을 미칠 수 있습니다. 사람들이 생산을 중단하고 문제를 해결할 수 있습니다. 그러나 이상적인 시나리오는 개인이 공장 운영을 중단하기 전에 문제를 알아차리는 것입니다.

금속 제조를 위한 산업용 IoT의 한 응용 프로그램에는 오스템퍼링(Austempering)이라는 프로세스를 개선하는 회사가 포함되었습니다. 철계 합금을 뜨거운 용광로에 통과시켜 경화시킵니다. 이 과정을 거친 부품은 피로 저항력이 높아지고 충격에 대한 저항력이 커집니다. 따라서 차량 변속기에 들어가는 추력 와셔와 같은 구성 요소의 좋은 후보입니다.

부품이 용광로를 통과한 후 정확한 온도를 유지하는 염욕에 담가집니다. 니켈-티타늄 벨트는 각 단계를 통해 부품을 운반합니다. 기술자는 문제를 해결하기 위해 컨베이어가 정렬되지 않으면 생산을 중단해야 합니다. 그러나 그렇게 하려면 용광로가 식을 때까지 최대 36시간을 기다려야 합니다.

스마트 센서는 벨트의 위치가 매개변수를 벗어나거나 다른 이상을 보이는 경우 공장 관리자에게 실시간 경고를 제공합니다. 해당 정보를 얻는 것만으로 기계를 종료하기 전에 시정 조치를 취할 수 있습니다.

산업용 IoT는 제조 효율성을 높일 수 있습니다.

여러 가지 요인으로 인해 시설에서 금속 제조 효율성이 단기간 또는 장기간 저하될 수 있습니다. IoT 센서는 빠른 수정을 보장하지 않습니다. 그러나 더 나은 가시성을 제공하여 의사 결정자가 비즈니스 결과를 방해하는 문제를 보다 신속하게 해결할 수 있도록 합니다. 또한 실시간 데이터는 직원 교육, 장비 교체, 다양한 유지 관리 일정 등과 관련된 가장 효과적인 솔루션을 결정하는 데 도움이 될 수 있습니다.