산업용 IoT를 통한 제조 운영 유연성 확보 · EMSNow

게시자: 제니퍼 읽기 | 2023년 8월 4일 | 부품, 디자인, 기능, 인더스트리 4.0, 사물인터넷, 스마트팩토리

작성자: Sravani Bhattacharjee

빠르게 변화하는 제조 산업에서 운영 유연성은 성공을 위한 중요한 요소입니다. 제조업체는 변화하는 시장 요구에 신속하게 적응하고 생산 프로세스를 최적화하며 경쟁력을 유지해야 합니다.

전통적으로 제조 프로세스는 긴 전환 시간, 경직된 생산 라인, 실시간 가시성 부족으로 인해 제약을 받았습니다. 산업용 IoT(IIoT)는 이러한 문제를 해결하고 운영 유연성을 위한 새로운 길을 열어줍니다.

스라바니 바타차르지

유비쿼터스 연결 및 고급 분석을 통해 IIoT는 제조 공장의 운영을 재정의했습니다. 예를 들어, 증강 현실(AR)과 가상 현실(VR)의 혁신으로 인해 제조업체는 프로세스를 계획, 모델링 및 최적화할 수 있는 보다 유연한 방법을 갖게 되었습니다. AR은 복잡한 작업을 단순화하는 작업자에게 실시간 지침을 제공할 수 있습니다. 몰입형 VR을 사용하여 시스템 엔지니어는 매우 정확한 조립 시뮬레이션, 가상 프로토타입 제작 및 산업 레이아웃 계획을 수행하여 설계 및 생산 워크플로우에 유연성과 효율성을 추가할 수 있습니다.

또 다른 IIoT 지원 기술인 디지털 트윈은 시스템 엔지니어가 물리적 개체와 프로세스를 디지털 방식으로 모델링하고 해당 속성을 동적으로 모방하는 데 도움이 됩니다. 제조업체는 디지털 트윈의 실시간 통찰력을 통해 결함을 예측하고, 더 빠르게 변경하고, 고객 요구에 맞게 설계를 맞춤화하고, 더 빠르게 반복할 수 있습니다.

공장에서 디지털 트윈, AR, VR을 채택하려면 가장 열악한 조건에서도 정확하게 작동하는 개별 반도체와 같은 안정적인 구성 요소가 필요합니다.

IIoT 연결과 인공 지능(AI) 및 rRobotics의 발전은 자율 제조를 재정의하여 운영 유연성을 위한 새로운 기회를 열어줍니다. 제조업체는 수십 년 동안 자동화된 기계와 프로세스를 사용해 왔습니다. 자율 제조는 비교적 새로운 기술입니다. 자율 제조를 통해 제조업체는 지능형 데이터 기반 기술을 활용하여 고품질 제품을 생산하고 제공하는 데 있어 지속적인 진화 주기를 만들 수 있습니다.

자율 제조에서는 연결된 장치로부터 센서 데이터가 수집됩니다. AI 시스템은 이 데이터를 수집하고 처리된 데이터에 대해 기계 학습 알고리즘을 실행하여 전체 워크플로를 지원하는 지능적인 결정을 내리도록 합니다.

예를 들어, 제조 부품의 재고가 특정 임계값 아래로 떨어지면 사람의 개입 없이 해당 부품에 대한 새 공급품이 자동으로 주문됩니다.

또한 자율 시스템은 문제가 감지되면 사전에 작업을 중지하고, 조립 라인을 확장 또는 축소하여 수요 변동에 적응하고, 기계 오류를 동적으로 예측하고 경고를 보내 제조 작업에 유연성과 민첩성을 추가할 수 있습니다.

로봇 운영 기술의 발전으로 인해 운영이 완전 자율성으로 빠르게 전환되고 있습니다. 로봇은 이제 모터와 케이블로 인해 공간이 제한되는 대신 처리량과 유연성을 향상시키는 TTI와 같은 공급업체의 비접촉 구성 요소를 사용할 수 있습니다.

예측 유지 관리는 IIoT 기술을 통해 제조업체가 생산 주기 최적화를 위한 적응형 계획을 구현하는 방법을 보여주는 예입니다. 예측 유지 관리는 실시간 센서 데이터와 예측 분석을 활용하여 잠재적인 장비 오류가 발생하기 전에 이를 식별하여 가동 중지 시간을 최소화합니다. TTI는 다양한 IIoT 애플리케이션에 센서를 공급하여 예측 유지 관리의 채택 증가를 지원합니다.

소프트웨어 중심의 디지털 경제에서 고객은 점점 더 자신의 필요에 맞는 맞춤형 제품을 선호합니다. 스마트 팩토리는 제품 맞춤화 및 개인화를 위한 새로운 기회를 열어줍니다. 실시간 IoT 데이터를 활용하여 공장 엔지니어는 특정 고객 요구 사항을 충족하도록 생산 프로세스를 조정할 수 있습니다.

IIoT 플랫폼에 연결된 기계와 센서는 자동화를 활용하여 생산 라인을 더 빠르게 재구성하고, 전환 시간을 단축하며, 대규모 맞춤형 제품 생산을 촉진할 수 있습니다. 이러한 설계 및 구성의 유연성을 통해 제조업체는 고객 요구 사항을 효율적이고 비용 효율적으로 충족할 수 있습니다.