제조 분석:정의, 주요 사용 사례 및 이점

인더스트리 4.0과 산업용 사물 인터넷(IIoT)이 도래하면서 디지털 트랜스포메이션이 현재 진행 중입니다. 제조 업계는 실시간 생산 데이터를 기반으로 하는 분석을 사용하여 더 빠르고 더 나은 결정을 내릴 뿐만 아니라 조직 전체에서 자동화를 지원하기 시작했습니다.

센서와 에지 장치를 통해 연결된 장비는 인간의 지각보다 빠르게 데이터를 분석하고 이해할 수 있는 클라우드 기반 분석 플랫폼에 방대한 양의 데이터를 공급합니다. 그런 다음 이 데이터를 사용하여 회사 전체에서 실시간 의사 결정 및 상당한 프로세스 개선을 추진할 수 있습니다.

이 기사에서는 제조 분석이 무엇인지 설명하고 고려해야 할 사용 사례를 나열합니다. 또한 모든 작업 현장이나 공장에 적용되는 제조 분석의 이점과 목표에 대해서도 설명합니다.

제조 분석이란 무엇입니까?

제조 분석은 유지보수, 품질 및 계획과 같은 주요 기능을 포함하여 생산을 관리하고 최적화하기 위해 기계, 운영 및 시스템 데이터를 사용하는 것입니다. 정확한 실시간 데이터를 통해 제조업체는 더 빠르고 나은 결정을 내릴 수 있습니다.

제조업체는 수년 동안 데이터를 사용하여 효율성을 개선하고 시장 점유율을 높여 왔습니다. 그러나 오늘날 가장 중요한 변화는 데이터 수집 방식입니다. 많은 회사에서 직원이 수동으로 요소를 확인 및 기록하고, 양식을 작성하고, 바닥에 있는 기계의 작동 및 유지 관리 이력을 기록하는 데이터 캡처를 위해 여전히 단편적이고 전통적인 방법을 사용합니다. 불행히도 이러한 방법은 인적 오류로 인해 매우 부정확합니다. 또한 시간이 많이 걸리고 편견이 있을 수 있으며 정확한 의사 결정에 필요한 분석 품질을 생성하지 못합니다.

그러나 제조 전반에 걸쳐 디지털 혁신이 진행됨에 따라 연결된 장치는 수동 데이터 수집 및 문서화와 관련된 노동력을 줄일 수 있습니다. 그리고 이 기술과 소프트웨어는 고급 분석 및 알고리즘을 활용하기 때문에 도출된 통찰력은 실시간으로 훨씬 더 실행 가능합니다.

자동화된 기계 데이터 수집은 차세대 제조 분석을 주도하여 간단한 모니터링 및 진단에서 예측 유지보수 및 프로세스 자동화에 이르는 다양한 고급 사용 사례를 제공합니다.

제조 분석에서 이벤트를 기록하는 데이터 캡처는 장비 활용도를 높이고 비용을 절감하며 프로세스 개선을 주도하고 인적 오류를 줄이는 데 활용될 수 있으며 정확한 기계 조건과 생산 추세를 보여주는 깊이 있게 수행할 수 있습니다.

제조 분석의 주요 사용 사례

실시간 생산 데이터는 제조업을 극적으로 변화시키고 있습니다. 제조에서 실시간 기계 연결을 가능하게 한 여러 제조 분석 사용 사례를 살펴보겠습니다.

고장 예측 및 예방적 유지보수

예방적 유지보수 프로그램은 수십 년 동안 제조 분야에서 사용되어 왔습니다. 아이디어는 사용 기반 또는 시간 기반 프로그램을 통해 계획되지 않은 고장이 발생할 가능성이 적다는 것입니다. 분석을 적용하면 실시간 데이터를 활용하여 고장을 방지하는 것 이상의 작업을 수행할 수 있습니다.

고장의 가능성과 발생 순간을 높은 정확도로 예측할 수 있습니다. 이것은 기술자가 기계의 최적의 시간과 단계 부품에 수리를 수행할 수 있도록 하여 비용을 절감합니다. 이를 통해 전체 가동 중지 시간을 줄이고 생산성을 높일 수 있습니다.

제조 분야의 예측 분석에 대해 자세히 알아보십시오.

수요 예측 및 재고 관리

수요 예측은 현대 제조업체에게 매우 중요하며 공급망을 완벽하게 제어하면 재고를 더 잘 제어할 수 있습니다.

그러나 수요 계획은 복잡할 수 있습니다. 데이터 과학 방법을 추가하면 공급망의 종단 간 제어를 실시간 작업 현장 데이터와 함께 사용하여 구매, 재고 관리 및 운송을 더 잘 관리할 수 있습니다. 그렇지 않으면 눈에 띄지 않을 경향을 식별하는 매우 정확한 수요 계획을 생성할 수 있습니다.

부품을 만드는 데 걸리는 시간, 작업 실행에 걸리는 시간, 주어진 작업의 예상 비용 및 이익에 대한 더 나은 이해를 통해 제조업체는 계획을 개선하기 위해 필요한 자재를 더 잘 예측할 수 있습니다.

가격 최적화

주기 시간은 가격 책정에 중요한 역할을 합니다. 또한 부품 생성을 위한 정확한 시간과 관련 비용을 알면 정확한 비용 모델과 최적화된 가격 전략이 가능합니다. 너무 낮게 설정하면 수익성이 감소하고 너무 높게 설정하면 수요에 영향을 미칠 수 있습니다. 제조용 고급 분석 플랫폼은 이 데이터를 가져와 가격이 적절하게 설정되도록 할 수 있습니다. MachineMetrics는 제조업체가 정확한 주기 시간을 보장하기 위해 작업 표준을 최적화하는 데 도움이 될 수 있습니다.

보증 분석

많은 제조업체의 경우 보증 지원이 소진될 수 있습니다. 종종 보증은 보다 일반적인 "일률적인" 접근 방식으로 구성됩니다. 이렇게 하면 방정식에 불확실성과 예상치 못한 문제가 발생할 수 있습니다.

데이터 과학을 적용하고 현장의 활성 보증에서 정보를 캡처함으로써 제품을 개선하거나 변경하여 오류와 비용을 줄일 수 있습니다. 또한 현장 불만을 사전에 방지하기 위해 새로운 제품 라인에 대해 정보에 입각한 반복 작업을 수행할 수 있습니다.

로봇화

AI와 고급 기계 학습 알고리즘의 발전으로 인해 로봇 공학의 부상은 거의 불가피했습니다. 그리고 이러한 로봇이 개선됨에 따라 업무 수행 시 제공하는 데이터도 증가할 것입니다.

강력한 클라우드 기반 제조 분석 플랫폼에 이 데이터를 포함함으로써 품질을 미시적 수준에서 제어할 수 있습니다. 로봇 공학의 진화는 OEM 기계 제작업체의 기계 구성 개선으로 이어질 것입니다.

제품 개발

제조에서 비용이 많이 드는 프로세스 중 하나는 제품 개발입니다. 경쟁력을 유지하기 위해 기업은 새로운 제품 라인을 만들고 기존 모델을 개선하며 새로운 부가가치 서비스를 개발하기 위한 R&D 비용을 지불해야 합니다.

이전에는 이것이 최상의 제품에 도달하기 위해 과도한 반복 모델링을 통해 수행되었습니다. 그러나 이제 데이터 과학과 고급 제조 분석을 통해 이 프로세스의 대부분을 시뮬레이션할 수 있습니다. "디지털 트윈" 및 기타 모델링 방법을 사용하여 실제 조건을 가상으로 생성하여 성능을 예측하고 R&D 비용을 절감할 수 있습니다.

컴퓨터 비전 애플리케이션

자동화된 품질 관리는 먼 길을 왔습니다. 트립 센서, 드롭 와이어 및 기타 기계 장치에서 고도로 정교한 고급 광학 장치 컬렉션으로 진화했습니다. 이러한 장치를 데이터 수집에 연결함으로써 센서는 광학, 온도 및 열 및 적외선 감지와 같은 고급 비전 애플리케이션을 통해 스트림에 데이터를 추가하여 정지를 정확하게 제어할 수 있습니다. 이것은 또한 더 빠른 속도, 더 낮은 노동력, 그리고 모든 공장의 성배인 "불을 끄는" 제조를 가능하게 합니다.

공급망 위험 관리

생산 기계에서 오는 데이터와 마찬가지로 운송 중인 자재에서 데이터를 캡처하고 공급업체 장비에서 소프트웨어 플랫폼으로 직접 전송하여 공급망에서 엔드 투 엔드 가시성을 제공할 수도 있습니다.

제조 분석을 사용하여 회사는 "컨트롤 타워" 형식으로 공급망을 관리하여 리소스를 지시하고 재지정하여 속도를 높이거나 낮출 수 있습니다. 또한 새로운 수요가 감지되면 예비 공급품과 버퍼 재고를 주문하고 중단이 발생하면 보조 공급업체를 트리거할 수 있습니다.

제조 분석의 이점

상황 인식은 고급 제조 시스템에 매우 중요합니다. 제조 분석은 실시간으로 이러한 인식을 제공합니다. 이를 통해 비용, 품질, 제품 개발 및 고객 만족도가 최적화되어 기업의 경쟁력을 높일 수 있습니다. 제조 분석을 통해 기업은 생산 장비에서 생성된 방대한 데이터 스트림을 활용하여 생산성과 수익성을 개선할 수 있습니다. 직관적인 시각화 도구, 대시보드, 기계 학습 알고리즘 및 고급 분석을 통해 회사 전체의 관리자와 의사 결정권자가 실행 가능한 통찰력을 사용할 수 있습니다.

제조 분석의 이점은 다음 세 가지 범주로 분류됩니다.

비용 절감

분석에서 드러난 통찰력으로 프로세스를 최적화할 수 있으므로 비용을 크게 줄일 수 있습니다. 그리고 로봇의 성장과 자율 또는 반자동 기계 의사 결정은 노동력을 줄입니다. 가동 중지 시간을 줄이고 부품 재고를 더 잘 관리함으로써 비용을 절감하고 생산성을 높이는 것으로 입증된 예측 및 처방적 유지 관리 프로그램도 마찬가지입니다.

수익 증대

생산, 재고 관리, 수요 및 공급 계획에 대한 실시간 통찰력을 통해 제조업체는 수요 변화에 신속하게 대응할 수 있습니다. 데이터가 최대 용량에 가까워지고 있다고 말합니다. 이 경우 초과 근무를 추가하거나, 용량을 추가하거나, 프로세스를 변경하거나, 생산의 다른 측면을 조정하여 배달 시간에 대응하고 유지할 수 있습니다.

기타 혜택

제조 분석이 제공하는 기능이 증가함에 따라 다양한 이점도 있습니다. 여기에는 에너지 소비 감소, 보다 안전한 환경 프로토콜, 규정 준수 오류 감소, 고객 만족도 향상이 포함됩니다.

제조 분석의 목표

제조 분야의 기존 데이터 수집은 단편적이고 오류가 발생하기 쉽습니다. 데이터를 의미 있는 행동과 의사 결정으로 변환하는 것도 어려웠습니다. 정보가 지연되거나 불완전하거나 의도하지 않은 사람의 편견(예:반올림 부품 수 또는 가동 중지 시간)이 포함되었습니다. 제조 분석은 데이터를 분리하고, 실시간으로 분석하고, 이를 사용하여 전사적으로 더 우수하고 빠른 의사결정을 가능하게 하거나 심지어 이러한 의사결정을 완전히 자동화하려고 합니다.

문제가 발생하기 전에 이를 감지하여 생산 프로세스를 최적화하고 전반적인 장비 활용도를 크게 향상시킬 수 있습니다. 또한 공급망을 간소화하고 공급망 내에서 투명성을 창출하는 데 도움이 됩니다. 제조 분석은 고급 기계 학습 알고리즘을 사용하므로 기회를 식별하고 프로세스를 최적화하는 데 도움이 될 수 있습니다.

위의 제조 분석 사용 사례에서 볼 수 있듯이 제품 사용은 새로운 제품 개발에 포함될 수 있습니다. 그리고 디지털 트윈 기술 및 수신되는 보증 정보와 함께 고장률과 생산 비용을 낮추면서 새롭고 더 나은 제품을 개발할 수 있습니다. 이와 동일한 사용 사례를 통해 직원에게 기계 수준의 문제를 신속하게 감지하고 경고함으로써 처리량을 높일 수 있습니다. 이렇게 하면 다운타임과 스크랩 비율이 줄어듭니다.

올바른 솔루션 선택

제조 분야는 생산 데이터를 수집하고 이를 활용하여 일상적으로 더 나은 결정을 내릴 수 있는 기술의 발전으로 인해 상당한 변화를 겪고 있습니다.

그러나 제조 현장에서 분석을 가능하게 하는 올바른 솔루션을 결정할 때 제조업체는 몇 가지 키-값 소품을 고려해야 합니다. 다음은 솔루션을 고려할 때 몇 가지 질문입니다.

• 솔루션이 실시간으로 생산 데이터를 수집할 수 있습니까?
• 생산 데이터의 출처는 무엇입니까? 장비, 사람 또는 시스템? 위의 모든 것?
• 기본 보고서에서 쉽게 전파되고 다른 관리 시스템(MES, ERP, CMMS)에서 사용할 수 있는 모델로 데이터가 표준화되어 있습니까?
• 소프트웨어로 얼마나 빨리 가치를 얻을 수 있습니까? 어떤 문제가 해결될까요?

MachineMetrics Manufacturing Analytics 소프트웨어를 소개합니다. 당사 플랫폼은 정확한 생산 보고를 위해 실시간, 자율적인 기계 데이터 수집을 가능하게 합니다. 작업의 다양한 수준에 있는 이해 관계자는 즉시 사용 가능한 보고서 및 시각화를 쉽게 사용하여 가동 중지 시간을 줄이고, 생산 병목 현상을 식별하고, 용량을 늘리고, 가장 중요한 KPI를 추적하고, 작업 현장에 대한 완전한 가시성과 제어를 가능하게 할 수 있습니다.

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