생산 효율성 최적화는 모든 제조 기업이 추구하는 주요 목표입니다., 및 산업 4.0 산업용 사물 인터넷은 목표를 달성하기 위한 두 가지 중요한 수단입니다.. 공장이 데이터 수집 및 통신을 자동화함에 따라, IIoT는 상호 연결된 기계 및 시스템의 네트워크를 생성하여 공장을 보다 효율적이고 비용 효율적으로 만듭니다. IoT는 린 제조를 통해 생산 효율성을 향상시킵니다., 예측 유지 보수, 및 AI 통합.
산업용 사물 인터넷 이면의 기술 (사물인터넷) 물리적 프로세스를 내부 시스템과 연결하여 제조 운영에 대한 완전한 가시성을 확보합니다.. 시스템 간의 직접 연결은 가동 중지 시간이 거의 없이 사전 제작에서 고객 제공에 이르기까지 보다 부드럽고 빠른 워크플로를 생성합니다.. IIoT의 이러한 이점은 업계에 가치를 더하고 있습니다., 가치가 있다고 하는 것 $205 ~에 의해 10 억 2022, 모두 산업 덕분입니다.
미국 품질 연구소(American Institute for Quality)는 프로세스를 디지털화한 제조 회사를 조사한 결과 아래와 같은 놀라운 결과를 발견했습니다.:
- 효율성 향상 82%
- 49%는 결함이 더 적었습니다.
- 고객 만족도 증가 45%
산업용 LoT는 어떻게 생산 효율성을 개선합니까?
스마트 팩토리의 힘에도 불구하고 인간은 여전히 제조에서 중요한 역할을 합니다.. 생산 작업자가 이동 통신 애플리케이션을 통해 제조 디지털 작업장에 진입함에 따라, 실시간으로 생산 라인 전체의 잠재적인 약점을 모니터링하여 제조 공정의 생산 효율성을 향상시킬 수 있습니다., 원격 모니터링 장비 기능 및 생산 작업.
1. 재고 관리
인벤토리의 위치를 파악하고 효율적으로 이동하는 방법, 재고 및 피킹 재고는 항상 생산성 향상을 위한 통과 의례였습니다.. IIoT 솔루션은 센서를 활용하여 공장 창고 전체의 자산 흐름을 추적하는 데 도움이 됩니다.. 자율 로봇은 픽을 움직일 수 있습니다., 사람의 개입 없이 제품 및 패키지 주문 이동. 직원은 이러한 간단한 작업을 자동화하여 보다 효율적이고 더 인간적인 통찰력이 필요한 다른 작업에 집중할 수 있습니다..
2. 예측 자산 유지 관리
제조 분야에서 IoT의 또 다른 영향은 자산 유지 관리입니다.. 센서와 RFID의 도움으로, loT는 도구와 같은 장비의 상태를 모니터링할 수 있습니다., 스마트 기계 및 차량 및 사용에 따른 일정 유지. 또한 다수의 IoT 기반 경보 구동 시스템이 포함되어 교체 또는 수리해야 할 수 있는 기계적 문제에 대한 통찰력을 제공합니다.. 자산 활용도를 향상시킬 뿐만 아니라 유지 관리 비용과 비용이 많이 드는 가동 중지 시간을 방지하는 데 도움이 됩니다..
3. 현장 서비스
제조업체는 IoT를 활용하여 더 나은 서비스를 제공할 수 있습니다.. 센서 및 연결된 장치 사용, 기업은 사전에 장치에 서비스를 제공할 수 있습니다., 보다 비용 효율적인 방법으로 현장 서비스를 계획하면서. 제조 분야의 IoT 솔루션은 또한 공급망의 모니터링 위치에 대한 가시성을 제공합니다., 운송 중인 제품 상태, 및 배송 일정.
4. 인력 관리
기계의 정보, 모바일 장치 및 자산은 기업이 직원의 생산성을 측정하는 데 도움이 될 수 있습니다.. 직원을 확인하는 대신’ 성능, 공장 현장 출석 및 시간, 관리자는 실시간으로 자동 업데이트되는 생산성 지표의 대시보드 보기를 얻을 수 있습니다.. 다음을 포함하는 턴키 프로젝트입니다. IoT 게이트웨이, 무선 센서, 및 데이터 분석을 포함하는 포털 사이트. 플랫폼은 고급 추적 기능을 제공합니다., 체류 시간 감지, 완전한 인력 가시성을 제공합니다..
5. 향상된 조달 및 예측
생산 라인에 배치된 센서는 구매 관리자가 제품 조립을 모니터링하는 데 도움이 될 수 있습니다., 원료 사용을 통제하고 폐기물을 줄이는 데 도움. 공급품이 부족할 때 사용자에게 경고를 보낼 수도 있습니다.. 이러한 중요한 항목을 모니터링하면 낭비를 크게 줄이고 예측을 개선할 수 있습니다..
6. 제품 개발
제품 개발에는 비용이 많이 드는 프로세스가 필요합니다., 그러나 모든 제조업체는 생산에 들어가기 전에 더 나은 결정을 내리기 위해 이를 거쳐야 합니다.. 대부분의 R&첨단 제조 분석 및 생산 현장의 센서에서 데이터를 수집하여 D 프로세스를 시뮬레이션할 수 있습니다.. 제품의 센서를 사용하여 실제 상황에서 데이터를 수집할 수도 있습니다.. 실시간 데이터를 수집하면 엔지니어가 보다 효율적인 제품을 위해 신속하게 변경할 수 있습니다..
7. 제품 품질 관리 개선
기계는 이미 클라우드 플랫폼에 연결되어 있기 때문에, 압력 및 온도와 같은 데이터 저장은 생산 배치에서 디지털 방식으로 더 쉽게 추적할 수 있습니다.. 고해상도 카메라를 통한 머신 비전은 생산 라인을 통해 제품을 추적하는 또 다른 방법입니다.. 비전 센서와 소프트웨어는 제품의 품질을 모니터링하는 데 도움이 될 수 있습니다.. 이 기술은 브랜드를 손상시킬 수 있는 소비자에게 도달하는 불량 제품의 수를 줄이는 데 크게 도움이 될 수 있습니다..
점점 더 많은 LoT가 제조에 사용되더라도, 제조업체는 프로세스에 IoT 솔루션을 도입할 때 여전히 몇 가지 문제에 직면해 있습니다.. 모든 IoT 애플리케이션 개발 회사가 극복해야 하는 몇 가지 과제를 살펴보겠습니다..
IoT 채택을 가로막는 장벽은 제조의 생산 효율성을 향상시킵니다.
데이터 상호 운용성
많은 애플리케이션 개발자가 직면하는 가장 큰 장애물 중 하나는 데이터 상호 운용성입니다.. 전통적인 제조 환경에서, 환경 데이터는 기능 또는 부서 영역별로 분류됩니다.. 이것은 생산, 스케줄링, 분석과 연관시키거나 호환하기 어려운 엔지니어링 및 품질. 이 상황은 LoT의 특성을 무효화합니다., 따라서 IoT 애플리케이션 개발 서비스가 레거시 시스템의 마이그레이션을 처리하는 것이 중요합니다..
데이터 침해
IoT 장치 및 소프트웨어가 다양한 제조업체 및 산업 전반에 걸쳐 보편화됨에 따라, 보안에 대한 우려가 커지고 있습니다.. 제조 사례 연구에서 비즈니스 크리티컬 데이터 및 장비에 대해 LoT가 작동하는 방식에 주목, 각 사물인터넷 개발 회사는 보안 우선 접근 방식을 따르고 취약성 방지 서비스가 제공되도록 모든 애플리케이션 보안 모범 사례를 준수해야 합니다..
IoT의 미래 기대 생산 효율성 향상 제조
제조업자들은 산업혁명 이전에 조립 라인이 있는 미래를 상상할 수 없었습니다.. 당시 글로벌 제조업의 판도를 바꾸고 생산 효율성을 개선한 것은 바로 이 새로운 혁신이었습니다..
다음 혁신은 사물 인터넷입니다.. 연결된 시스템이 공상 과학 소설처럼 보였다면 20 여러 해 전에, 그들은 미래에 널리 퍼질 것입니다. 우리는 더 많은 데이터를 수집하고 싶습니다, 더 많은 분석을 하다, 더 많은 통찰력을 생성하고 더 많은 효율성을 달성하십시오.. 이러한 현실을 받아들이고 IoT를 활용하여 제조 공정에 스며드는 제조업체는 이러한 이점을 활용하고 19조 달러의 비용 절감 및 예상 이익을 얻을 것입니다..
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산업용 사물 인터넷이 본격화되고 있습니다., 시장에는 다양한 제조 솔루션이 있습니다.. 최고의 서비스를 제공하려면 전문적인 사물 인터넷 솔루션 제공업체 및 제조업체가 필요합니다.. 혁신적인 아이디어에 맞는 사용 사례를 식별할 수 있도록 도와드립니다.. 생산 효율을 높여 더 빠르게 시장을 확장하고 싶다면, 산업용 사물 인터넷의 매력을 경험하려면 지금 문의하십시오..
