스마트 제조를 위한 투자 회수 찾기

인더스트리 4.0은 데이터 기반 플랜트 최적화, 산업 자동화 및 예측 유지보수와 같은 스마트 제조 프로세스로 정의됩니다. 이러한 프로세스는 작업 현장 데이터에 의존하기 때문에 스마트 또는 소등 설비 구성은 효과적인 데이터 수집 시스템을 설정하는 것부터 시작됩니다.

이 데이터 수집 시스템은 제조업체가 수익을 기대하는 투자를 나타냅니다. 투자 평가에는 이해 관계자가 얼마나 빨리 투자 회수를 기대할 수 있는지, 회수 방식은 무엇인지, 투자 대비 수익이 얼마나 가시적인지를 포함해야 합니다.

자세히 알아보기:"스마트" 제조란 정확히 무엇입니까? 기술을 사용하여 혁신 추진

스마트 제조에 대한 투자 회수 기간은 어떻게 측정됩니까?

회계 용어로서 회수 기간은 프로젝트에서 생성된 현금 유입이 초기 투자를 상쇄하는 데 필요한 시간으로 정의됩니다. 제조 분야에서 투자에 대한 투자 회수를 찾는 것은 현금 유입을 추적하는 것 이상을 포함합니다.

예를 들어 개별 제조 시설을 사용하여 기계 최적화를 통해 이전 운영 비용을 성공적으로 절감하거나 마침내 생산 주기의 모든 단계에 대한 통찰력을 얻을 수 있게 된 것은 기념해야 할 이정표입니다. 이 예에서 운영 비용 절감은 재정적으로 쉽게 수량화할 수 있지만 생산 프로세스의 모든 측면에 영향을 미치더라도 작업 현장 데이터 수집에서 얻은 실행 가능한 통찰력은 그렇게 할 수 없습니다.

이를 염두에 두고 다음은 스마트 제조 투자의 회수를 찾는 데 도움이 되는 매개변수입니다.

생산성 개선 – 이는 스마트 제조가 기계 활용도와 작업 현장 직원의 성과 수준 향상에 미치는 영향을 나타냅니다. 생산성 향상은 전체 장비 효율성 계산(OEE) 및 기타 벤치마크 표준을 사용하여 측정할 수 있습니다. 이를 통해 스마트 제조 통합에 대한 투자 회수를 쉽게 계산할 수 있습니다.

품질 개선 – 제조된 제품의 품질은 투자에 대한 투자 회수를 측정하는 또 다른 매개변수 역할을 합니다. DPMO(Defects Per Million Opportunity) 계산 및 기타 6시그마 계산 모델을 통해 품질 개선 측면에서 투자 회수를 추적할 수 있습니다.

에너지 최적화 – 제조에서 에너지 소비는 일반적으로 제품 제조를 위한 총 간접비의 약 18%를 차지합니다. 따라서 에너지 사용을 최적화하는 것은 스마트 제조 투자에 대한 투자 회수를 정의하는 방법입니다.

예측 유지보수 – 계획되지 않은 고장 없이 작업 현장 자산이 최적으로 작동하도록 하는 것은 스마트 제조의 원칙 중 하나입니다. 예측 유지보수를 통해 제조업체는 장비 고장을 예측하고 가동 중지 시간을 줄일 수 있으며, 이는 회수 기간과 전반적인 투자 수익에 큰 영향을 미칩니다.

제조업체는 스마트 제조 이니셔티브의 투자 회수를 얼마나 빨리 예상해야 합니까?

산업용 IoT 투자의 규모와 복잡성에 따라 회수 기간은 한 달에서 1년 이상이 될 수 있습니다.

많은 제조업체는 스마트 제조 모델의 통합으로 즉시 결과를 얻을 수 있기를 기대합니다. 경우에 따라 제조업체는 데이터 수집 시스템을 구현한 후 첫 번째 및 세 번째 달에 투자금을 회수합니다.

예를 들어, 금속 부품의 계약 제조업체인 BC Machining LLC는 이에 대한 우수한 사례 연구를 제공합니다. 이 경우 MachineMetrics는 CNC 기계에 대한 데이터 수집 시스템을 설정하고 MachineMetrics IoT 플랫폼에 연결했습니다.

한 달 안에 제조 데이터를 수집, 분류 및 분석했습니다. 3개월째에는 데이터 기반 생산성 최적화 프로세스가 도입되어 BC Machining의 OEE가 10% 증가했습니다.

이 예는 스마트 제조로부터 얼마나 빨리 회수할 수 있는지 보여줍니다.

품질 개선 및 예측 유지보수와 같은 다른 상황에서는 연구에 따르면 6~12개월 이내에 투자 회수가 예상됩니다. 이는 이러한 개념과 관련된 데이터를 정확하게 분석하기 위해서는 더 긴 시간이 필요하기 때문이다. 연장된 기간은 시간 경과에 따른 장비 성능 및 작업 현장 패턴을 결정하기에 충분한 데이터가 수집되도록 합니다. 그런 다음 데이터는 유지 관리 일정 또는 품질 관리 정책을 개발하는 데 사용할 수 있습니다.

이러한 경우 MachineMetrics는 투자 회수 프로세스의 속도를 높일 수 있습니다. 우리의 IoT 플랫폼은 레거시 장비와 새로운 기계의 벤치마크 데이터를 통합합니다. 이 벤치마크 데이터에는 기계 런타임, 부하, 최적 속도 및 작동 온도가 포함됩니다. 데이터는 최적의 품질 관리 또는 예측 유지보수 전략을 개발하기 전에 12개월을 기다릴 필요 없이 기계의 기능에 대한 통찰력을 제공합니다.

스마트 제조의 장단기 가치

스마트 제조는 2022년까지 세계 경제에 약 1조 5천억 달러의 가치를 추가할 것으로 예상됩니다. 그리고 개별 제조업체에 기대되는 직접적인 이점에는 생산성 향상, 품질 개선 및 기계 사용 최적화가 포함됩니다.

MachineMetrics는 이러한 이점을 현지화하여 시설에 제공합니다. 또한 당사가 제공하는 플러그 앤 플레이 서비스를 통해 기록적인 시간 내에 투자에 대한 회수를 보장합니다. 스마트 제조 투자에 대한 투자 회수 기간을 획기적으로 줄이려면 당사 팀에 문의하십시오.