산업기술
과거의 공장은 매우 정적인 환경이었습니다. 건물, 장비, 작업자 및 할당량이 있었습니다. 시간표를 짜고, 하루의 할당량을 채우고, 저녁을 먹으러 집으로 향합니다. 시대에는 혁명적이었지만 이러한 유형의 공장은 끊임없이 변화하는 요구 사항, 속도에 대한 기대, 치열한 경쟁과 협업으로 인해 현대 문화에서 제대로 작동하지 않습니다. 이제 정보, 상품, 기계 등 모든 것이 더 빠르게 움직입니다. 모든 것.
기존 제조업체는 민첩성을 유지하기 위해 고급 제조 기술을 구현합니다. 유연성, 시장 수요에 따라 유연하게 구부릴 수 있는 능력, 리소스를 보다 효과적이고 효율적으로 활용할 수 있는 능력을 제공합니다. 이 전략은 위험을 줄입니다. 경직된 회사는 위기나 수요 감소에 직면하여 무너질 수 있는 반면, 선진 제조업체는 세상이 그들에게 던지는 무엇이든 적응할 수 있습니다.
이러한 고급 제조업체는 어떤 기술을 사용하여 그러한 이점을 제공합니까? 여러 가지가 있지만 다음은 방정식의 세 가지 중요한 부분입니다.
기계 학습은 수요 예측에서 운영, 생산, 유지 관리 및 그 사이의 모든 것에 이르기까지 기본적으로 모든 비즈니스 수준에서 고급 제조업체에 이점을 제공합니다.
머신 러닝은 데이터를 분석하여 패턴을 찾은 다음 학습하고 맥락화합니다.
예상 수요를 정확하게 예측하여 생산 목표를 설정하고, 기계 활용 효율성을 높이며, 기계 데이터를 분석하여 작업자가 알아차리기 전에 부품이 고장날 시기를 판단하는 등의 작업을 수행할 수 있습니다. 인공 지능의 하위 집합인 머신 러닝은 진정한 경쟁력을 갖춘 데이터 기반 고급 제조업체의 필수 요소가 되었습니다.
에지 컴퓨팅은 분석을 위해 데이터 센터로 안정적이고 시간 효율적으로 전송하기에는 너무 많은 데이터가 있는 문제를 해결하는 데 도움이 됩니다. 추가 분석을 위해 관련 정보를 클라우드로 보내기 전에 어느 정도 필터링 및 컴퓨팅을 제공할 수 있는 시스템의 "에지"에 장치를 배포함으로써 제조업체는 특히 많은 산업용 IoT 장치를 사용하는 시설에서 더 빠른 응답 시간을 달성할 수 있습니다. .
에지 컴퓨팅은 또한 스마트 공장에서 사용되는 기술을 확장 가능하게 만듭니다. 방대한 데이터 처리량에도 불구하고 에지 장치는 전례 없는 확장성을 제공하여 에지 분석 사용 사례를 허용합니다.
이 기술은 상태 기반 모니터링, 예측 유지보수, 정밀 모니터링 및 제어, 생산 시설의 가상 현실, MaaS(Manufacturing-as-a-Service)를 비롯한 다양한 제조 사용 사례에 사용됩니다.
기존의 IoT 센서는 데이터를 수집하지만 분석 시간에 전체 그림을 표시하지 못하는 속도로 데이터를 수집합니다.
“피아노로 새로운 곡을 배우려고 하지만 악보에는 10개 중 1개의 음만 있다고 상상해 보세요. 꽤 어렵지 않을까요?
전체 작품에서 몇 개의 음을 연주하는 데이터로 기계가 무엇을 하는지 배우는 것과 같습니다." – Lou Zhang, MachineMetrics
그러나 고주파수 데이터 어댑터는 초당 1000포인트(1kHz)의 데이터 캡처 속도를 허용합니다. 이러한 세분화 수준을 통해 데이터는 특히 머신 러닝 기술과 결합할 때 훨씬 더 예측 가능한 추세를 보여줄 수 있습니다.
기존의 IoT 센서와 달리 이 센서가 없는 데이터 장치는 부식성 화학 물질이나 날아다니는 파편과 같은 열악한 제조 환경을 견딜 수 있습니다. 대부분의 제조 환경에 존재하는 변수로 인해 센서를 재교정해야 할 수 있는 반면, 이러한 유형의 고주파 데이터 어댑터는 기계의 컴퓨터에서 직접 정보를 활용하며 교정, 교체 또는 고가의 보증 무효화의 대상이 아닙니다. 제조 장비. 이 대안은 확장 가능하고 안정적이며 정확하고 비용 효율적이지만 구식 IoT 센서는 위에 해당하지 않습니다.
MachineMetrics 고주파 데이터 어댑터는 DIY 설치가 간단하고 에지 컴퓨팅 장치를 활용하고, 관련이 있는 경우 가장 중요한 데이터에서 가장 의미를 도출하기 위해 기계 학습을 활용합니다. 이 확장 가능한 솔루션은 모두 하나의 에지 장치만 사용하는 수십 대의 장비에 배포할 수 있습니다. 이 기술 스택은 하나의 저렴한 솔루션에서 예측 유지보수, 도구 최적화, 진단 및 품질 최적화를 가능하게 합니다. 전체 MachineMetrics 산업용 IoT 플랫폼은 프로세스 최적화 및 생산 모니터링을 향상시킵니다. 그것이 당신을 위해 어떻게 작동하는지 보고 싶으십니까? 데모를 예약하세요.
산업기술
CAD(Computer-Aided Design) 모델링은 실제 생산이 시작되기 전에 가상 모델을 사용하여 부품 설계를 테스트하고 수정하는 프로세스를 말합니다. 3D CAD 모델은 치수 및 세부 사항 모두에서 최종 제품과 동일하므로 엔지니어는 비용 효율적인 방식으로 설계 및 제조 가능성을 위해 부품을 최적화할 수 있습니다. 예를 들어 3D CAD 모델은 프로토타입을 적층 제조하는 데 사용되는 반면 2D CAD 모델은 부품 및 구성 요소의 사실적 렌더링 및 시각화를 만드는 데 사용할 수 있습니다. CAD 모델링 도구는 생산성 향상 및
새로운 기술의 이점을 활용하여 가공 세계는 새로운 제조 문제를 해결하기 위해 끊임없이 진화하고 있습니다. 기계 공장은 더 빠른 생산과 더 엄격한 공차를 위한 글로벌 경쟁에 직면해 있으며, 또한 빡빡한 노동 시장에서 신뢰할 수 있는 직원을 확보하고 유지하기 위해 고군분투하고 있습니다. 업계의 현재 동향은 이러한 문제를 해결하는 것을 목표로 합니다. 이러한 발전은 고급 소프트웨어와 자동화를 통해 실현되고 있습니다. 인공 지능(AI) 기술로 구동되는 새로운 소프트웨어의 구현을 통해 기계 공장은 부품을 보다 빠르고 고품질로 설계하