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생산 효율 최적화는 모든 제조 기업이 추구하는 주요 목표이며, 인더스트리 4.0과 산업용 사물 인터넷(IIoT)은 이러한 목표를 달성하는 데 중요한 두 가지 수단입니다. 공장에서 데이터 수집 및 통신이 자동화됨에 따라, IIoT는 상호 연결된 기계 및 시스템 네트워크를 구축하여 공장의 효율성과 비용 효율성을 향상시킵니다. IoT는 린 제조, 예측 유지보수, AI 통합을 통해 생산 효율성을 향상시킵니다.
산업용 사물 인터넷( IIoT ) 기술은 물리적 공정과 내부 시스템을 연결하여 제조 운영에 대한 완벽한 가시성을 제공합니다. 시스템 간의 직접적인 연결을 통해 사전 생산부터 고객 납품까지 가동 중지 시간 없이 더욱 원활하고 빠른 워크플로우를 구현할 수 있습니다. 이러한 IIoT의 이점은 산업 전반에 가치를 더하고 있으며, 산업계는 2022년까지 205억 달러 규모로 성장할 것으로 예상됩니다.
미국 품질 연구소는 프로세스를 디지털화한 제조업체를 대상으로 조사를 실시하여 아래와 같은 놀라운 결과를 발견했습니다.
- 효율성이 82% 향상됩니다
- 49%는 결함이 적었습니다.
- 고객 만족도 45% 증가
산업용 IoT는 어떻게 생산 효율성을 향상시키는가
스마트 팩토리의 힘에도 불구하고 인간은 여전히 제조에서 중요한 역할을 합니다. 생산직 근로자는 모바일 통신 애플리케이션을 통해 제조 디지털 업무 환경에 접속하여 생산 라인 전반의 잠재적 취약점을 실시간으로 모니터링하고, 장비 기능과 생산 운영을 원격으로 모니터링함으로써 제조 공정의 생산 효율성을 향상시킬 수 있습니다.
1. 재고 관리
재고의 위치를 파악하고 이를 효율적으로 이동시키는 방법을 확보하는 것은 생산성 향상을 위한 필수적인 과정이었습니다. IIoT 솔루션은 센서를 활용하여 공장 창고 전체의 자산 흐름을 추적합니다. 자율 로봇은 사람의 개입 없이도 피킹, 제품 이동 및 주문 포장 작업을 수행할 수 있습니다. 직원들은 이러한 간단한 작업을 자동화함으로써 더욱 효율적이고 인간의 통찰력이 필요한 다른 작업에 집중할 수 있습니다.
2. 예측적 자산 유지 관리
제조업에서 IoT의 또 다른 영향은 자산 관리입니다. IoT는 센서와 RFID를 활용하여 공구, 스마트 머신, 차량 등 장비의 상태를 모니터링하고 사용량에 따라 유지 관리 일정을 수립할 수 있습니다. 또한, 교체 또는 수리가 필요할 수 있는 기계 문제에 대한 통찰력을 제공하기 위해 다양한 IoT 기반 알람 시스템이 포함되어 있습니다. 이는 자산 활용도를 향상시킬 뿐만 아니라 유지 관리 비용과 값비싼 가동 중단을 방지하는 데에도 도움이 됩니다.
3. 현장 봉사
제조업체는 IoT를 활용하여 더 나은 서비스를 제공할 수 있습니다. 센서와 연결된 기기를 통해 기업은 현장 서비스를 더욱 비용 효율적으로 계획하는 동시에 여러 기기에 대한 선제적인 서비스를 제공할 수 있습니다. 제조 분야의 IoT 솔루션은 공급망 내 위치 모니터링, 운송 중인 제품 상태 및 배송 일정에 대한 가시성을 제공합니다.
4. 인력 관리
기계, 모바일 기기 및 자산에서 얻은 정보는 기업이 직원 생산성을 측정하는 데 도움이 될 수 있습니다. 관리자는 공장 현장에서 직원의 업무 성과, 출근 기록 및 근무 시간을 일일이 확인하는 대신, 실시간으로 자동 업데이트되는 생산성 지표를 대시보드에서 한눈에 확인할 수 있습니다. 이 프로젝트는 IoT 게이트웨이 , 무선 센서 및 데이터 분석 기능을 포함한 포털 사이트를 제공하는 턴키 방식입니다. 이 플랫폼은 고급 추적 기능, 체류 시간 감지 기능을 제공하며, 완벽한 인력 현황 파악을 지원합니다.
5. 향상된 조달 및 예측
생산 라인에 배치된 센서는 구매 관리자가 제품 조립 과정을 모니터링하여 원자재 사용량을 관리하고 낭비를 줄이는 데 도움을 줄 수 있습니다. 또한, 재고가 부족할 경우 사용자에게 알림을 보낼 수도 있습니다. 이러한 중요 품목들을 모니터링하면 낭비를 크게 줄이고 예측을 개선할 수 있습니다.
6. 제품 개발
제품 개발에는 비용이 많이 드는 과정이 수반되지만, 모든 제조업체는 생산에 들어가기 전에 더 나은 결정을 내리기 위해 이 과정을 거쳐야 합니다. R&D 프로세스의 상당 부분은 최첨단 제조 분석 및 생산 현장의 센서에서 데이터를 수집하여 시뮬레이션할 수 있습니다. 또한, 제품에 장착된 센서를 사용하여 실제 상황에서 데이터를 수집할 수도 있습니다. 실시간 데이터 수집은 엔지니어가 더욱 효율적인 제품을 위한 신속한 변경을 수행하는 데 도움이 될 수 있습니다.
7. 제품 품질 관리 개선
기계가 이미 클라우드 플랫폼에 연결되어 있기 때문에 압력이나 온도와 같은 데이터를 생산 배치에서 디지털 방식으로 저장하는 것이 더 쉽습니다. 고해상도 카메라를 통한 머신 비전은 생산 라인에서 제품을 추적하는 또 다른 방법입니다. 비전 센서와 소프트웨어는 제품 품질을 모니터링하는 데 도움이 될 수 있습니다. 이 기술은 브랜드 이미지에 부정적인 영향을 미칠 수 있는 불량 제품의 수를 줄이는 데 크게 기여할 수 있습니다.
제조 분야에서 IoT(사물인터넷) 활용이 점점 더 늘어나고 있지만, 제조업체들은 IoT 솔루션을 공정에 도입하는 데 여전히 어려움을 겪고 있습니다. 모든 IoT 애플리케이션 개발 기업이 극복해야 하는 몇 가지 과제를 살펴보겠습니다.
IoT 도입에 대한 장벽은 제조업의 생산 효율성을 향상시킵니다.
데이터 상호 운용성
많은 애플리케이션 개발자들이 직면하는 가장 큰 장애물 중 하나는 데이터 상호운용성입니다. 기존 제조 환경에서는 환경 데이터가 기능 또는 부서별로 세분화되어 있습니다. 이로 인해 생산, 일정, 엔지니어링 및 품질 관리 데이터를 분석에 활용하거나 호환하기 어렵습니다. 이러한 상황은 IoT의 본질을 무효화하므로, IoT 애플리케이션 개발 서비스에서 레거시 시스템의 마이그레이션을 처리하는 것이 중요합니다.
데이터 유출
IoT 기기와 소프트웨어가 다양한 제조업체와 산업 분야에서 보편화됨에 따라 보안에 대한 우려가 커지고 있습니다. 제조 사례 연구에서 IoT가 비즈니스 핵심 데이터 및 장비와 어떻게 연관되는지를 고려할 때, 모든 IoT 애플리케이션 개발 회사는 보안을 최우선으로 생각하고 모든 애플리케이션 보안 모범 사례를 준수하여 취약점 없는 서비스를 제공해야 합니다.
IoT가 생산 효율성을 향상시키는 미래 제조를 기대합니다.
산업혁명 이전에는 제조업체들이 조립 라인이 있는 미래를 상상조차 할 수 없었습니다. 바로 이 새로운 혁신이 당시 세계 제조업의 모습을 바꾸고 생산 효율을 향상시켰습니다.
다음 혁신은 사물 인터넷(IoT)입니다. 20년 전에는 연결된 시스템이 공상과학 소설처럼 보였지만, 미래에는 보편화될 것입니다. 우리는 더 많은 데이터를 수집하고, 더 많은 분석을 수행하고, 더 많은 통찰력을 얻고, 더 높은 효율성을 달성하고자 합니다. 이러한 현실을 받아들이고 IoT를 제조 공정에 적용하는 제조업체는 이러한 이점을 활용하여 19조 달러의 비용 절감과 예상 수익의 일부를 확보할 수 있을 것입니다.
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