스마트 제조의 배경과 관련 기술

스마트 제조란?

스마트 제조란? 스마트 제조는 인터넷에 연결된 기계를 활용하여 생산 공정을 모니터링하는 기술 중심 접근 방식입니다. SM의 목표는 운영 자동화 기회를 파악 하고 데이터 분석 을 사용 하여 제조 성능을 개선하는 것입니다. SM은 산업용 사물 인터넷의 특정 애플리케이션입니다. 배치에는 제조 기계에 센서를 내장하여 작동 상태 및 성능에 대한 데이터를 수집하는 작업이 포함됩니다. 과거에는 해당 정보가 일반적으로 개별 장치의 로컬 데이터베이스에 보관되었으며 장비 고장이 발생한 후 원인을 평가하는 데만 사용되었습니다. 이제 제조 엔지니어와 데이터 분석가는 전체 공장의 기계 또는 여러 시설에서 스트리밍되는 데이터를 분석하여 특정 부품이 고장날 수 있는 징후를 찾아 예방적 유지 관리를 통해 장치의 계획되지 않은 가동 중지 시간을 방지할 수 있습니다. 제조업체는 또한 데이터의 추세를 분석하여 생산 속도가 느려지거나 재료 사용이 비효율적인 공정 단계를 찾아낼 수 있습니다. 또한 데이터 과학자 및 기타 분석가는 데이터를 사용하여 가장 효율적인 작업 방법을 식별하기 위해 다양한 프로세스의 시뮬레이션을 실행할 수 있습니다. 스마트 제조가 보편화되고 더 많은 기계가 사물 인터넷을 통해 네트워크화됨에 따라 서로 더 잘 통신할 수 있게 되어 잠재적으로 더 높은 수준의 자동화를 지원할 수 있습니다. 예를 들어서 SM 시스템은 공급품으로 더 많은 원자재를 자동으로 주문하고, 주문을 완료하는 데 필요한 다른 장비를 생산 작업에 할당하고, 주문이 완료되면 유통 네트워크를 준비할 수 있습니다. 표준과 상호 운용성 의 부족은 스마트 제조의 더 큰 채택을 가로막는 가장 큰 문제입니다. 센서 데이터에 대한 기술 표준은 아직 광범위하게 채택되지 않아 서로 다른 종류의 기계가 데이터를 공유하고 서로 효과적으로 통신하는 것을 방해합니다. 미국의 NIST는 기술 회사 및 제조업체를 비롯한 다양한 업계 이해관계자와 함께 표준을 개발하고 홍보할 수 있는 기회를 조사하고 있습니다. 프로세스가 진행 중입니다. 다른 문제로는 센서를 광범위하게 구현하는 비용과 예측 모델 개발의 복잡성이 있습니다. 다음으로 스마트 제조의 연혁과 배경에 대해서 알아보겠습니다. 지난 1760년경에 시작된 것으로 생각되는 최초의 산업 혁명이 시작된 지 거의 260년이 지났습니다. 미국에서는 이 과정의 최신 반복인 4차 산업 혁명을 스마트 제조라고 불렀고 유럽에서는 인더스트리 4.0으로 알려져 있습니다. 1차 산업혁명은 증기력과 역직기로 특징지어졌습니다. 조립 라인은 2차 산업 혁명 중에 도입되었습니다. 자동화 및 데이터로 강화된 자동화는 1970년대 3차 산업 혁명 동안 등장했습니다. 이 4차 산업 혁명은 물리적, 디지털 및 생물학적 세계를 융합하는 다양한 상호 연결된 자동화 시스템이 특징입니다. 다음으로 스마트 제조의 관련 기술에 대해서 알아보겠습니다. 사물 인터넷 외에도 스마트 제조를 지원하는 다음과 같은 여러 가지 기술이 있습니다. 첫번째 관련 기술은 인공지능과 머신 러닝입니다. 제조 회사에서 수집한 방대한 양의 데이터를 기반으로 자동 의사 결정을 가능하게 합니다. 인공지능과 머신 러닝은 이 모든 데이터를 분석하고 입력된 정보를 기반으로 지능적인 결정을 내릴 수 있습니다. 두번째 관련 기술은 드론 및 무인 차량입니다. 시설에서 차량을 이동하는 것과 같이 기계적인 작업을 수행하는 데 필요한 작업자 수를 줄임으로써 생산성을 높일 수 있습니다. 세번째 관련 기술은 블록체인입니다. 불변성, 추적성, 탈중개화를 포함한 블록체인의 이점은 데이터를 기록하고 저장하는 빠르고 효율적인 방법을 제공할 수 있습니다. 네번째 관련 기술은 에지 컴퓨팅입니다. 에지 컴퓨팅은 제조업체가 대량의 기계 생성 데이터를 실행 가능한 데이터로 전환하여 의사 결정을 개선하기 위한 통찰력을 얻는 데 도움이 됩니다. 이를 달성하기 위해 경보 또는 온도 센서와 같은 네트워크에 연결된 리소스를 사용하여 데이터 소스에서 데이터 분석이 가능합니다. 다섯번째 관련 기술은 예측 분석입니다. 기업은 모든 데이터 소스에서 수집한 엄청난 양의 데이터 사용을 분석하여 문제를 예측하고 예측을 개선할 수 있습니다. 여섯번째 관련 기술은 디지털 트윈입니다. 기업은 디지털 트윈을 사용하여 가상 환경에서 프로세스, 네트워크 및 기계를 모델링한 다음 이를 사용하여 문제가 발생하기 전에 예측하고 효율성과 생산성을 높일 수 있습니다. 이러한 스마트 제조의 장단점에 대해서 설명해드리겠습니다. 스마트 제조는 효율성 향상, 생산성 향상, 장기적 비용 절감 등 다양한 이점을 제공합니다. 스마트 팩토리에서는 생산성이 지속적으로 향상됩니다. 예를 들어 기계가 생산 속도를 늦추는 경우 데이터가 이를 강조 표시하고 인공 지능 시스템이 문제를 해결하기 위해 작동합니다. 적응력이 매우 뛰어난 이 시스템은 더 큰 유연성을 제공합니다. 효율성 측면에서 주요 절감 효과 중 하나는 생산 중단 시간 감소입니다. 최신 기계에는 원격 센서와 진단 기능이 장착되어 있어 문제가 발생할 때 운영자에게 경고합니다. 예측 AI 기술은 문제가 발생하기 전에 이를 강조 표시하고 재정적 비용을 완화하기 위한 조치를 취할 수 있습니다. 잘 설계된 스마트 공장에는 운영 효율성을 가능하게 하는 기능인 자동화와 인간과 기계 협업이 포함됩니다. 한편, 스마트 제조의 큰 단점은 구현의 선행 비용입니다. 따라서 많은 중소 기업은 특히 단기 철학을 채택하는 경우 상당한 기술 비용을 감당할 수 없습니다. 그러나 장기적으로 절감되는 비용이 시작 비용보다 많기 때문에 조직은 스마트 팩토리를 즉시 구현하지 못하더라도 미래를 계획해야 합니다. 또 다른 단점은 기술이 매우 복잡하다는 것입니다. 즉, 시스템이 제대로 설계되지 않았거나 특정 작업에 적합하지 않으면 수익이 감소할 수 있습니다. 마지막으로 스마트 제조의 전통적인 제조 방식과 다른 점에 대해서 설명하겠습니다. 대량 생산 시대에 개발된 전통적인 제조 방법은 규모의 경제와 기계 활용에 중점을 둡니다. 기계가 유휴 상태이면 손실이 발생하기 때문에 회사는 계속해서 기계를 가동할 수 있다고 생각했습니다. 고객 만족을 달성하기 위해 전통적인 제조 회사는 잠재적인 주문을 이행할 수 있도록 대량의 재고를 보유하고 있습니다. 결과적으로 이러한 회사는 부품 제작 비용을 절감할 수 있는 한 특정 설정으로 기계를 계속 실행해야 합니다. 이를 일괄 처리 및 대기 처리라고 합니다. 부품이 필요 여부에 관계없이 처리되어 다음 공정으로 이동되고 대기열에서 대기하는 작업에 대한 대량 생산 접근 방식입니다. 그러나 이 접근 방식은 다음과 같은 몇 가지 이유로 그다지 효율적이지 않습니다. 먼저 기계 설정 시간이 길수록 생산 시간이 더 많이 손실됩니다. 기계가 정지된 동안에는 아무 것도 생산되지 않기 때문입니다. 그리고 배치의 부품이 올바르게 만들어지지 않으면 다음 작업까지 아무도 문제를 알아차리지 못할 가능성이 높기 때문에 제품의 품질이 저하됩니다. 이것은 작업을 다시 수행해야 한다는 것을 의미하며, 이는 비용이 많이 들고 귀중한 자원을 묶습니다. 반면에 스마트 제조는 공장, 공급망, 고객의 요구에 변화하는 조건과 요구를 충족하기 위해 실시간으로 대응하는 완전 통합 협업 제조 시스템입니다. 스마트 제조의 목표는 인터넷에 연결된 기계를 활용하여 생산 공정을 모니터링하는 기술 중심 접근 방식을 사용하여 제조 공정을 최적화하는 것입니다. 스마트 제조를 통해 조직은 운영 자동화 기회를 식별하고 데이터 분석을 사용하여 제조 성능을 개선할 수 있습니다. 이렇게 스마트 제조의 배경과 관련 기술에 대해서 알려드렸습니다.