자동차 제조는 IoT에서 어떤 이점을 얻을 수 있습니까?

다른 많은 제조 부문과 마찬가지로 자동차 산업은 현재 중대한 디지털 혁신을 겪고 있습니다.

산업용 IoT(IIoT) 장치, AI 및 빅 데이터 분석을 포함하는 인더스트리 4.0 기술의 부상은 제조 전반에 혼란을 가져왔습니다. 이로 인해 공장 소유주는 워크플로를 간소화하거나 공장 관리를 최적화할 수 있는 새로운 기술과 솔루션을 채택하게 되었습니다.

5G의 출시는 IIoT 기술을 자동차 제조업체를 포함하여 그 어느 때보다 실용적이고 유용하게 만들었습니다. 이것이 공장에서 IIoT 솔루션을 구현하고 가능한 가장 효과적인 방식으로 IIoT 기술을 채택함으로써 얻을 수 있는 주요 이점입니다.

자동차 공장에서 IIoT 차량이 작동하는 방식

적절한 크기의 IIoT 제품군은 기계 및 작업 타이밍에서 재고 이동에 이르기까지 공장 작동 방식에 대한 방대한 양의 데이터를 수집할 수 있습니다.

올바른 정보를 수집하는 센서가 충분하면 공장 프로세스가 실제로 어떻게 보이는지 조감도를 만들 수 있습니다. 이렇게 하면 감독자가 잠재적인 비효율성을 훨씬 더 쉽게 파악할 수 있습니다.

예를 들어, 한 제조업체는 추적 가능성을 위해 IIoT 장치를 사용할 수 있습니다. 이 회사는 올바른 데이터를 사용하여 잘못 제조된 부품이 동일한 공장이나 특정 기계에서 생산되었음을 찾을 수 있습니다.

창고 통로 확장과 같이 바닥 레이아웃 변경과 같은 간단한 작업이 시간을 절약하고 보다 안전한 작업 환경을 조성할 수 있다는 것을 알게 될 수도 있습니다.

IIoT 시스템은 공장 소유주가 운영 및 정보 기술을 통합할 수 있는 한 가지 방법입니다. 두 가지 기술 투자는 때때로 서로 격리될 수 있습니다. 자동차 제조업체는 일반적으로 개별 센서, IoT 기계 및 분석 플랫폼이 포함된 완전한 IIoT 플랫폼을 구입하거나 직접 조립합니다.

두 번째 경우에는 일반적으로 공장에서 해결하려는 문제 또는 개선하려는 KPI를 식별하는 것으로 시작합니다. 그런 다음 해당 IIoT 장치를 조정하고 수집한 데이터를 구성하는 개방형 IIoT 분석 플랫폼과 함께 해당 문제 또는 KPI와 관련된 데이터를 추적하는 데 필요한 센서를 소싱합니다.

IIoT 데이터를 사용한 의사 결정 지원

수집된 데이터는 감독자가 직원을 조정하고 워크플로를 조정하는 것 이상을 할 수 있습니다. 또한 더 나은 결정을 내리고 워크플로 또는 제품 품질에 영향을 미치는 방법에 대한 피드백을 제공할 수 있습니다.

예를 들어, 많은 자동차 제조업체는 부식 방지 부품을 만들기 위해 부동태화 또는 전해 연마를 사용할 것인지 결정해야 합니다. 두 방법 모두 고유한 장점과 단점이 있습니다. 한 프로세스가 효율성이나 부품 성능에 어떤 영향을 미칠 수 있는지 항상 명확하지 않습니다. 어떤 것을 사용할지 결정할 때 감독자는 제조 중인 부품, 사용 가능한 기계 및 기존 공장 워크플로도 고려할 수 있습니다.

추적해야 하는 변수의 수로 인해 어떤 방법이 가장 좋은지 결정하기 어려울 수 있습니다. 과거 구성 요소 성능 데이터, 운영 정보 등은 감독자가 결정을 내리는 데 도움이 될 수 있습니다.

유사한 기술은 자동차 제조업체가 특정 차량 모델에 대한 특정 마감재, 스테인리스강 합금 또는 부품 모양을 결정하는 데 도움이 될 수 있습니다.

자동차 IIoT의 단일 사용 사례:예방 유지 관리가 예측 유지 관리가 되다

제조 분야에서 가장 널리 사용되는 IoT 애플리케이션 중 하나는 예측 유지 관리입니다. 공장 소유자는 IIoT 장치를 사용하여 지정된 기계의 작동 정보를 수집합니다. 이 데이터에는 시간 경과에 따른 온도 또는 이동 또는 진동 패턴이 포함될 수 있습니다. 어떤 경우에는 센서가 가스 누출을 나타내는 초음속 소음과 소리를 들을 수 있습니다.

AI 알고리즘이나 빅 데이터 분석 방법에 입력하면 이 방법은 실시간으로 기계 상태를 추정할 수 있습니다. 종종 이러한 시스템은 올바른 정보가 있으면 곧 발생할 기계 고장을 정확하게 예측할 수 있습니다.

기계 시스템에 대한 제어 권한이 부여된 경우 예측 유지보수 시스템은 장애가 발생하기 직전에 기계를 강제로 종료하여 잠재적으로 인근 작업자의 손상이나 부상을 방지할 수도 있습니다.

예방 유지보수는 대부분의 제조업체에서 업계 표준 접근 방식입니다. 정기적인 점검을 통해 좋은 작업 조건과 수리를 보장하여 장비의 수명을 연장하고 갑작스럽고 예상치 못한 고장의 위험을 줄일 수 있습니다.

그러나 접근 방식이 완벽하지는 않습니다. 유지 보수를 위해 기계를 열면 민감한 전자 장치와 구성 요소가 위험에 처할 수 있습니다. 이 과정에서 장비 내부가 현장 먼지, 습기 및 기타 오염 물질에 노출될 수 있습니다.

작업자와 기계 작업자는 점검 사이에 오류가 발생하는 경우 경고가 없을 수 있습니다. 적절한 수리를 통해 피할 수 있었던 부상과 가동 중지 시간의 위험이 있습니다.

예측 유지보수는 이러한 문제 중 일부를 해결하고 감독자와 작업자에게 기계 고장에 대한 사전 통지를 제공하는 데 도움이 될 수 있습니다.

미국 에너지부의 과거 연구 요약에 따르면 비용 측면에서 예측 유지 관리는 예방 치료에 비해 8-12%를 절약할 수 있습니다. 사후 유지 보수를 사용하거나 무언가가 고장나거나 오작동하는 것처럼 보일 때 기계를 수리하는 기업의 경우 비용을 최대 30-40%까지 절감할 수 있습니다.

예측 유지보수는 또한 갑작스러운 기계 고장으로 인해 발생할 수 있는 가동 중지 시간과 부상을 방지할 수 있습니다.

예측 유지보수 도입

이러한 접근 방식을 통합하려는 제조업체에는 두 가지 옵션이 있습니다. 그들은 완전한 예측 유지보수 솔루션을 구매하거나 다양한 공급업체의 기술을 결합하여 유지보수 데이터를 수집 및 처리할 수 있습니다.

여러 공급업체의 기술로 자체 솔루션을 구축하려는 제조업체는 수집해야 할 데이터로 시작해야 합니다. 예를 들어, 진동 센서는 회전 부품이 있는 기계의 성능을 추적하는 데 자주 사용됩니다.

그런 다음 선택한 IoT 센서와 호환되는 기존의 예측 유지 관리 또는 빅 데이터 분석 플랫폼을 찾아야 합니다.

제조업체는 또한 기준 데이터가 수집되는 단계적 도입 기간을 계획해야 합니다. 이 기간 동안 분석 알고리즘은 "정상적인" 기계 성능에 대한 통계를 작성할 수 있습니다.

자동차 제조 IIoT의 주요 이점 및 모범 사례

IIoT 장치는 자동차 제조업체에 주요 이점을 제공할 수 있습니다. 공장 및 제조 프로세스에 대한 이해를 높이는 데 도움이 되는 방대한 양의 데이터를 수집하는 기능과 같이 다양한 용도를 제공합니다.

이 기술을 채택하려는 제조업체는 개선하려는 사항이나 구현하려는 특정 IoT 사용 사례를 명확하게 이해해야 합니다.