AI를 통해 공급망 추적성 및 품질 향상

오늘날 기업은 출력 품질을 보장하고, 프로세스를 최적화하고, 재고를 관리하고, 정시 배송을 보장하기 위해 공급 및 생산망에서 발생하는 모든 활동에 대한 투명성이 필요합니다. 추적성 및 품질 관리는 모든 산업 분야에서 비즈니스 성과의 중요한 측면입니다.

이 게시물에서는 인공 지능을 통한 제조 프로세스의 추적성, 즉 지능형 관리 시스템의 도움을 받아 제품을 정교화하거나 변환하는 프로세스에 중점을 둘 것입니다.

인공지능을 이용한 추적 시스템의 목적

공장에서 발생하는 다양한 이벤트를 모니터링할 수 있으므로 추적 시스템의 목표는 각 경우에 따라 다를 수 있습니다.

• 각 제품의 내역을 식별하고 결정합니다.
• 품질 관리를 준수하지 않는 제품을 신속하게 식별하고 생산 체인에서 적절한 배치만 제거합니다.
• 다양한 프로세스를 최적화합니다.
• 생산성을 높이세요. 지능형 소프트웨어로 제어되는 추적성 덕분에 우리는 다양한 단계나 제품이 생산될 때 기계의 성능을 파악하고 이에 따라 프로세스를 개선할 수 있습니다.

각각의 구체적인 경우에 정말로 중요한 이벤트를 선택하고 원하는 목표를 달성하기 위해 시스템을 어느 방향으로 사용할 것인지 정의하는 것이 필요합니다.

인공지능을 활용한 추적성은 의약품이나 요식업 등 제품 안전성이 보장되어야 하는 산업에만 적용될 수 있다는 오해가 있는 경우도 있다. 그러나 실제로 추적성 프로세스의 모든 단계에서 투명성은 수행된 모든 활동에 대한 실시간 가시성을 제공하고 최적의 제어에 필요한 데이터를 제공함으로써 생산 체인의 품질과 효율성을 향상시키는 데 도움이 되므로 모든 회사에 유용하고 필요합니다. 즉각적인 정보를 통해 사고를 신속하게 감지하고 적절한 조치를 취할 수 있으며 이는 모든 업계에 적용됩니다.

지능형 관리 소프트웨어를 통한 추적성

산업 흐름 전체에서 발생하는 다양한 이벤트를 식별하고 모니터링하여 정량적 및 정성적 정보를 얻을 수 있는 솔루션을 보유하는 것이 중요합니다.

• 제품의 다양한 단계
• 구성/재료 목록
• 사용된 기계
• 배치 번호(원자재 및 최종 제품)
• 각 생산 과정에 참여하는 운영자
• 기간.
• 교대 근무
• 다양한 품질 관리 결과

이 목록은 추가 분석에 사용할 수 있는 생산 중에 생성된 모든 이벤트의 작은 샘플일 뿐입니다. 지능형 시스템을 사용하면 자산에서 정보 관리 플랫폼으로 직접 IoT 연결을 사용하여 이 데이터가 자동으로 저장됩니다.

생산 실패를 줄이는 방법은 무엇입니까?

품질 관리 및 추적성

추적성 관리에서는 품질 관리에 대한 강조가 매우 중요합니다. 품질 관리에는 완제품이 정의된 표준을 충족하는지 확인하는 기능이 있습니다. 예를 들어, 포장 품질 관리에서 이러한 매개변수 중 일부는 인장/압축 강도, 경도, 가스 투과성 또는 흡습성일 수 있습니다.

전체 생산 과정을 연결하는 지능형 소프트웨어를 통해 품질 관리를 수행하면 고객에게 전달되는 제품이 앞서 언급한 표준을 충족하는지 확인할 수 있습니다. 또한 제품을 생산에서 폐기해야 하는 경우 기계 학습을 사용한 지능적인 추적 기능 덕분에 자세한 이력을 식별하고 해당 배치만 민첩하게 폐기할 수 있으므로 비용과 낭비가 줄어듭니다.

마지막으로, 전체 제조 공정에 대한 우수한 추적성을 확보하기 위해 다양한 소스와 시스템의 데이터를 상호 참조하여 최대 정보량을 보다 완전한 그림으로 맥락화합니다. 따라서 추적성 관리를 담당하는 솔루션과 실시간 데이터 분석을 통해 각 기계 및 공정의 성능을 연결하고 분석하는 기술과의 통합이 매우 중요합니다.

지능형 운영 플랫폼 사용

Nexus Integra는 조직의 디지털 혁신을 추진할 수 있는 통합 운영 플랫폼입니다. 모든 자산과 정보 시스템을 연결하여 빅 데이터 기술을 통해 처리하고 모니터링, 관리 및 분석을 위한 단일 운영 프레임워크를 확보할 수 있습니다.

Nexus Integra 플랫폼을 사용하면 데이터에 인공 지능을 적용하여 회사의 추적성과 품질을 효율적으로 관리할 수 있습니다. 모든 데이터의 중앙 집중화 덕분에 조직을 위해 보다 정확한 결정을 내리는 데 도움이 되는 완전한 360° 비전을 얻을 수 있습니다.

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