데이터 기반 제조업체가 되는 방법

현대 기술을 통해 성공적인 조직은 데이터 기반 의사 결정에 전략을 집중할 수 있습니다. 많은 데이터와 이를 이해하기 위한 도구를 사용할 수 있기 때문에 데이터가 운영 및 프로세스에 미치는 영향을 무시하는 모든 기업은 개선 사항과 효율성을 최우선 과제로 두고 있습니다.

데이터 기반 제조란 무엇입니까? 그것은 직감, 상식, 역사적 모범 사례, 심지어는 평균 데이터를 기반으로 하는 일반화된 제조업체 권장 사항과 달리 데이터를 기반으로 프로세스 결정을 내리는 방식입니다. 이는 시설 장비의 실제 성능이 아닙니다. 제조 데이터는 이윤을 높이고 유지 관리 및 생산을 간소화하며 가동 시간과 생산성을 높이고 시설과 운영을 혁신할 수 있는 강력한 도구입니다.

제조 데이터는 주로 기계 및 프로세스 성능, 상태 및 품질에 대한 방대한 양의 정보를 기록하는 장비 센서를 통해 수집됩니다. 센서는 진동, 온도, 정렬, 보정 등을 모두 지속적으로 실시간으로 측정할 수 있습니다. 그러나 이 데이터는 수집된 데이터를 실행 가능한 정보로 합성하는 프로세스인 제조 데이터 분석 없이는 그다지 유용하지 않습니다.

제조 산업의 데이터 분석은 매우 효과적인 결정을 내릴 수 있는 과거 벤치마크와 실행 가능한 실시간 평가를 제공하기 때문에 데이터 기반 제조의 핵심입니다. 이 데이터를 사용하여 제조를 보다 생산적이고 효율적인 프로세스로 전환할 수 있습니다. 데이터 분석을 통해 예측 및 사전 예방적 유지보수, 보다 효과적인 예방적 유지보수, 최적의 품질 및 성능을 위한 즉석 장비 조정 등을 수행할 수 있습니다. 데이터 기반 제조는 IIoT를 포함하여 현장에서 가장 앞선 기술에 의해 촉진됩니다. 따라서 전례 없는 결과가 종종 있습니다.

비즈니스에서 개인적으로나 직업적으로 제조용 데이터는 많은 일상적인 기능에 정보를 제공하고 큰 그림을 그리는 결정에서 중요한 역할을 합니다. 산업 부문에서 데이터 기반 제조는 널리 퍼져 있으며 기술 투자 가치가 충분히 있습니다. 예를 들어, 단일 제조 시설에서 하루에 수백에서 수천 개의 운영 프로세스를 실행할 수 있습니다. 이는 수집하고 유용하게 사용할 수 있는 많은 데이터이지만 동시에 매우 압도적입니다. 그렇다면 이 데이터를 어떻게 이해하고 효과적으로 활용하는지 궁금하실 것입니다.

Intelligence Manufacturing:수집한 데이터를 사용하는 방법

데이터 기반 제조업체가 되려면 기계에서 정보를 수집할 수 있어야 할 뿐만 아니라 정보에 입각한 결정을 내리기 위해 해당 데이터를 사용하는 방법도 알아야 합니다. 위에서 언급했듯이 제조 시설에서 수집할 수 있는 데이터의 양은 방대합니다. 아래에서 데이터를 수집하고 사용하여 제조 작업의 생산성, 효율성 및 결과를 높이는 "이유"와 "방법"을 살펴보겠습니다.

이제 데이터 기반 의사 결정의 이점을 살펴보았으므로 이를 실행에 옮기고 진정한 선두 제조업체가 될 수 있는 방법을 설명하겠습니다.

데이터 수집 및 연결 기능이 내장된 기계를 통하거나 기존 기계를 센서로 개조하여 올바른 장비를 확보하는 것이 첫 번째 단계입니다. 연결성은 두 번째 핵심 구성 요소입니다. 무선이든 유선이든, 데이터 수집 도구는 추가 분석을 위해 데이터를 중앙 집중식 저장소로 원활하게 전송해야 합니다. 분석은 퍼즐의 마지막 조각입니다. 보유하고 있는 데이터가 매우 많기 때문에 그 잠재력은 방대하지만 투자 가치가 충분히 있는 전체 혜택을 실현하려면 추가 교육과 잠재적으로 더 많은 인력이 필요할 수 있습니다.

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