자동차 제조업에서 IoT 활용: 효율성·혁신 증진

자동차 산업은 다른 많은 제조 부문처럼 현재 대규모 디지털 트랜스포메이션을 겪고 있습니다.

산업용 IoT(IIoT) 기기, AI, 빅데이터 분석을 포함한 Industry 4.0 기술의 부상은 제조업 전체를 혼란시켰습니다. 이는 공장 소유주들이 워크플로 간소화나 공장 관리 최적화를 허용하는 새로운 기술과 솔루션 채택을 밀어붙였습니다.

5G 출시는 IIoT 기술을 그 어느 때보다 더 실용적이고 유익하게 만들었습니다. 자동차 제조사들도 포함해서요. 그들이 공장에 IIoT 솔루션을 구현하고 IIoT 기술을 가장 효과적으로 채택함으로써 확보할 수 있는 주요 혜택들입니다.

자동차 공장에서 IIoT 플릿 작동 방식

적절한 규모의 IIoT 플릿은 공장이 어떻게 작동하는지에 대한 방대한 데이터를 수집할 수 있습니다. 기계 및 작업 타이밍부터 재고 이동까지 모든 것에서요.

올바른 정보를 수집하는 충분한 센서가 있다면, 공장 프로세스가 일일 기준 실제로 어떻게 보이는지 조감도 뷰를 만들 수 있습니다. 이는 감독자들이 잠재적 비효율을 더 쉽게 발견하게 만듭니다.

예를 들어 한 제조사는 IIoT 기기를 추적성에 사용할 수 있습니다. 부품과 구성요소가 생산 공정을 거쳐 이동하는 것을 추적합니다. 올바른 데이터로 이 회사는 잘못 제조된 조각들이 같은 공장이나 특정 기계에서 유래했음을 발견할 수 있습니다.

또 다른 제조사는 창고 통로 확장 같은 단순한 플로어 레이아웃 변경이 시간을 절약하고 더 안전한 작업 환경을 만들 수 있음을 발견할 수 있습니다.

IIoT 시스템은 공장 소유주가 운영 기술과 정보 기술(두 기술 투자가 때로 서로 격리될 수 있음)을 통합하는 한 방법입니다. 자동차 제조사들은 보통 완전한 IIoT 플랫폼(개별 센서, IoT 기계, 분석 플랫폼 포함)을 구매하거나, 직접 조립합니다.

후자의 경우, 보통 공장에서 해결하고 싶은 문제나 개선하고 싶은 KPI를 식별하는 것으로 시작합니다. 그런 다음 그 문제나 KPI와 관련된 데이터를 추적하는 데 필요한 센서를 조달하고, 그 IIoT 기기들을 조정하고 수집한 데이터를 정리할 오픈 IIoT 분석 플랫폼을 구합니다.

IIoT 데이터로 지원되는 의사결정

수집된 데이터는 감독자들이 직원 조정과 워크플로 조정을 돕는 것 이상을 할 수 있습니다. 더 나은 의사결정을 내리게 하고, 워크플로나 제품 품질에 하류에서 어떻게 영향을 미칠지에 대한 피드백을 제공할 수도 있습니다.

예를 들어 많은 자동차 제조사는 부식 방지 부품을 만들기 위해 패시베이션(passivation)이나 전해연마(electropolishing) 중 무엇을 쓸지 결정해야 합니다. 두 방법 모두 고유한 장단점이 있습니다. 한 공정이 효율성이나 부품 성능에 어떤 영향을 미칠지 항상 명확한 건 아닙니다. 어떤 걸 쓸지 결정할 때 감독자들은 제조되는 부품, 가용 기계, 기존 공장 워크플로도 고려할 수 있습니다.

추적해야 할 변수 수가 어떤 방법이 최선인지 결정하기 어렵게 만들 수 있습니다. 이력 부품 성능 데이터, 운영 정보 등이 감독자들의 결정을 도울 수 있습니다.

비슷한 기술로 특정 차량 모델에 대한 특정 마감, 스테인리스 합금, 구성요소 형태 결정에도 도움이 될 수 있습니다.

자동차 IIoT 유스케이스: 예방 정비가 예측 정비로

제조업에서 IoT의 가장 인기 있는 적용 사례 중 하나는 예측 정비입니다. 공장 소유주는 IIO T 기기를 사용해 특정 기계의 운영 정보를 수집합니다. 이 데이터는 시간에 따른 온도, 이동 또는 진동 패턴을 포함할 수 있습니다. 일부 경우 센서는 초음파 소음과 가스 누출을 나타내는 소리를 듣기 위해 사용될 수 있습니다.

AI 알고리즘이나 빅데이터 분석 기법에 입력되면, 이 방식은 실시간으로 기계 건전성을 추정할 수 있습니다. 종종 올바른 정보로, 이러한 시스템은 곧 발생할 기계 고장을 정확하게 예측할 수 있습니다.

기계 시스템 제어 권한이 주어진다면, 예측 정비 시스템은 고장 직전 기계의 강제 정지조차 가능해, 인근 작업자 손상이나 부상을 잠재적으로 피할 수 있습니다.

예방 정비는 대부분의 제조사들에 대한 업계 표준 접근법입니다. 정기적 예약 점검으로 양호한 작업 조건과 기계 수명 연장, 갑작스러운 예기치 않은 고장 위험 감소를 보장합니다.

하지만 이 접근법은 완벽하지 않습니다. 기계를 정비 위해 열면 민감한 전자장치와 구성요소가 위험에 처할 수 있습니다. 공정은 기계 내부를 현장 먼지, 습기, 기타 오염물질에 노출시킬 수 있습니다.

작업자와 기계 조작자는 점검 사이에 고장이 발생하면 경고가 없습니다. 올바른 수리로 피할 수 있었던 부상과 다운타임 위험에 여전히 처해 있습니다.

예측 정비는 이런 문제들 일부를 해결하고 감독자와 작업자에게 기계 고장 사전 알림을 줄 수 있습니다.

비용 측면에서, 예측 정비는 미국 에너지부(Department of Energy)의 과거 연구 요약에 따르면 예방 관리 대비 8-12% 절감을 제공할 수 있습니다. 반응형 정비(뭔가 고장나거나 오작동하는 듯할 때 수리) 기업들에겐 절감률이 30-40%까지 올라갑니다.

예측 정비는 갑작스러운 기계 고장으로 인한 다운타임과 부상도 아낄 수 있습니다.

예측 정비 도입

이런 접근법 통합을 원하는 제조사들은 두 가지 옵션이 있습니다. 완전한 예측 정비 솔루션을 구매하거나, 다양한 공급업체 기술들을 결합해 정비 데이터를 수집·처리할 수 있습니다.

여러 공급업체 기술로 자체 솔루션을 구축하려는 제조사들은 수집할 데이터부터 시작해야 합니다. 예를 들어 진동 센서는 회전 구성요소가 있는 기계 성능 추적에 자주 쓰입니다.

그런 다음 선택한 IoT 센서와 호환되는 기존 예측 정비 또는 빅데이터 분석 플랫폼을 찾아야 합니다.

제조사들은 기준선 데이터가 수집될 단계적 도입 기간도 계획해야 합니다. 이 기간은 분석 알고리즘이 '정상' 기계 성능에 대한 통계를 쌓도록 합니다.

자동차 제조 IIoT 핵심 혜택과 모범 사례

IIoT 기기는 자동차 제조사들에게 주요 혜택을 제공할 수 있습니다. 공장과 제조 공정 이해를 개선하는 데 도움이 되는 방대한 데이터 수집 능력 등 광범위한 용도를 제공합니다.

기술을 도입하려는 제조사들은 무엇을 개선하고 싶은지, 어떤 특정 IoT 유스케이스를 구현하고 싶은지 명확히 이해해야 합니다.