제조 품질 관리를 최적화하기 위한 IoT 전략

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제조의 엄격한 품질 관리는 여러 세대에 걸쳐 일관된 목표였습니다. 제품이 공장을 떠나 더 넓은 시장에 출시되기 전에 결함을 발견하지 못하면 리콜, 고객 불만 및 회사의 수익성에 부정적인 영향을 미치는 기타 문제가 발생할 수 있습니다.

그러나 제조에 IoT(사물 인터넷)를 적용하는 것은 고품질 출력을 유지하는 데 필요한 가시성을 얻기 위해 점점 더 인기 있는 방법입니다. 다음은 의사 결정권자가 더 나은 감독을 달성하기 위해 제조에 IoT를 사용할 수 있는 몇 가지 실행 가능한 방법입니다.

문제를 더 빨리 파악하는 방법 결정

품질 관리 전문가는 표준 수준을 높게 유지하는 데 효율성이 얼마나 유익한지 빠르게 배웁니다. 예를 들어 제조 프로세스의 첫 번째 단계에서 문제를 감지하면 최종 생산 단계에서 누군가가 문제를 발견하는 것보다 훨씬 간단하게 문제를 완화할 수 있습니다.

트럭 운전사가 부패하기 쉬운 품목을 허용 범위 밖에 너무 오랫동안 보관하는 경우와 같이 제품이 제조 시설을 떠난 후 사고가 발생하면 훨씬 더 파괴적입니다. 그렇기 때문에 많은 제약 제조업체가 IoT를 사용하여 실시간 경고를 제공하는 센서를 설치하는 등 콜드 체인을 보호합니다.

공급망의 여러 단계에 있는 사람들이 문제에 대한 즉각적인 경고를 받으면 갓 생산된 의약품이 목적지에 도착하기 전에 상할 가능성이 거의 없습니다. 마찬가지로 IoT는 공장의 기계가 잘못 정렬되어 있는지 또는 품질 관리 표준을 충족하지 않는지 감지할 수 있습니다.

사람들이 제조에서 품질 관리를 활용하고자 할 때 대답해야 할 몇 가지 주요 질문은 대부분의 문제가 어디서 어떻게 발생하는지에 관한 것입니다. 거기에서 도움을 주기 위해 IoT 기술을 적용하는 실용적인 방법을 조사할 수 있습니다.

중대한 실패를 둘러싼 조건 이해

제조 장비의 중요한 부분이 고장나면 원치 않는 이벤트가 갑자기 발생하는 것처럼 보입니다. 그러나 현실은 인간이 항상 알아차리지 못하는 경우에도 사전에 알 수 있는 징후가 종종 있다는 것입니다.

통계에 따르면 발전기 고장의 56%는 손상된 전기 절연체로 인해 발생합니다. 과열 및 비정상적으로 높은 전류 소모는 절연을 파괴할 수 있는 몇 가지 사항입니다. 그러나 사람들은 이 문제가 일반적으로 여러 단계에 걸쳐 천천히 발생한다는 사실을 깨닫지 못할 수 있습니다.

다행스럽게도 IoT는 정전이 발생하기 전에 사람들이 문제가 있는 기계 증상을 더 잘 알 수 있도록 할 수 있습니다. 예를 들어, 전기 절연 실패의 두 번째 단계는 주로 영향을 받는 지점에서 열을 증가시킵니다. 센서가 이를 감지하여 생산 중단이 발생하기 전에 사람들이 기계 수리를 받도록 할 수 있습니다.

그 이점은 품질과 직결됩니다. 기계가 예상대로 작동하면 결함이 있는 제품에 기여할 가능성이 크게 줄어듭니다.

데이터를 분석하여 프로세스 결점 찾기

사람들은 종종 센서 데이터를 사용하여 잘 진행되고 있는 부분과 개선의 여지가 있는 부분을 확인함으로써 제조 개선을 위해 IoT에 의존합니다. 예를 들어, 주요 제조업체는 지속적인 개선을 추구하기 위해 린 원칙을 자주 사용합니다. IoT는 이러한 노력에 적합할 수 있습니다.

공정 및 재료 관련 문제는 품질 문제의 85%를 유발합니다. IoT 센서는 시간이 지남에 따라 지속적인 데이터를 수집할 수 있으므로 절차가 중단되고 제품에 부정적인 영향을 미치는 문제로 진행될 수 있는 위치를 표시하는 데 이상적입니다. 품질 개선이 회사의 주요 목표 중 하나라면 실시간 데이터 수집이 관련 결정을 형성할 수 있고 또 그렇게 해야 합니다.

정보를 자세히 살펴보면 대부분의 문제가 조립 라인의 특정 부분이나 특정 기계에서 발생한다는 것을 알 수 있습니다. 또는 특정 교대 근무 중인 근로자와 관련된 사고의 높은 비율을 나타낼 수 있습니다.

반면에 IoT는 회사가 어디에서 뛰어난지 확인할 수 있어 공장 전체에서 기존 작업 방식을 지속하는 것을 정당화할 수 있습니다. 품질 수준을 높게 유지하는 것은 추측이나 리더의 경험에 맡기기에는 너무 중요합니다. 전략적으로 배치된 센서에서 수집된 데이터는 리더가 자신 있는 결정을 내리는 데 필요한 정보를 제공할 수 있습니다.

일례로 Nissan은 다양한 공정 개선 전략과 지능형 기술을 특징으로 하는 스마트 공장을 구축했습니다. 이전에는 파워트레인 구성 요소를 장착하는 작업이 6단계로 구성된 수동 프로세스였습니다. 이제 로봇은 이 프로세스를 한 단계로 완료할 수 있습니다. 또한 자동화된 조립 라인은 24개 이상의 차량 버전을 생산할 수 있습니다. 인공 지능과 IoT를 갖춘 품질 보증 시스템도 사고 복구 속도를 30%까지 높입니다.

공장에서 도구 추적에 IoT 사용

제조 품질 관리에 IoT를 적용하면 사람들이 자신의 업무를 수행하는 데 필요한 사항을 감독하는 데까지 확장될 수 있습니다. 다양한 항공기 부품을 제조하는 Safran Aircraft Services는 IoT 솔루션을 사용하여 3m 이내의 도구를 추적할 수 있습니다. 이 접근 방식은 자산이 주어진 시간에 어디에 있는지 관리자에게 알리는 것 외에도 품질에 직접적인 영향을 미칠 수 있는 예방 유지 관리와 연결됩니다.

예를 들어, 시스템 및 관련 센서는 도구의 사용 시간과 유휴 시간을 추적할 수 있습니다. 그런 다음 항목이 유지 관리 또는 교체가 필요할 만큼 충분히 사용되면 경고를 생성할 수 있습니다.

유사하게, 그러한 설정은 품질 관리 노력에 부정적인 영향을 미칠 수 있는 도구 오용을 모니터링할 수 있습니다. 사람이 적절한 교육 없이 자산을 사용하려고 하면 공장의 생산량에 피해를 입히고 결국에는 명성을 훼손할 수 있습니다.

일부 IoT 도구 추적 기술은 사람이 적절한 기술을 사용하는지 확인하는 데도 도움이 됩니다. 내장된 IoT 센서는 가속도 및 시간 기반 통계와 같은 항목을 추적하여 도구 사용에 대한 최소 품질 표준을 충족하도록 하기 위해 추가 교육이 필요한지 여부를 표시할 수 있습니다.

모든 도구에서 IoT 추적을 사용하는 것이 항상 재정적으로 실현 가능한 것은 아닙니다. 그러나 의사 결정자가 시간을 내어 품질에 가장 중요한 영향을 미치는 자산을 파악하는 것이 좋은 출발점입니다.

IoT로 제조 품질 관리 강화

이것은 사람들이 공장 전체에서 고품질을 유지하기 위해 제조에서 IoT에 의존할 수 있는 여러 방법 중 일부입니다. 스마트 센서가 할 수 있는 일을 최대한 활용하고 수집한 데이터를 해석하는 데 시간이 걸리지만 노력을 기울이면 회사가 더 탄력적으로 되는 경우가 많습니다.