제조 공정 관리 및 최적화로 큰 이익을 얻는 방법

제조 공정 관리는 모든 제조 활동의 중요한 요소입니다. 이는 소프트웨어 및 시스템을 배치하여 여러 생산 단계를 모니터링하고 규제함으로써 달성됩니다. 이러한 제조 공정 관리는 예를 들어 다음과 같은 인프라와 스마트 장치를 모두 포함합니다.

  • 데이터 수집 및 장비 연결 네트워크
  • 데이터 처리 장비
  • 제조 공정의 변수를 다양한 제품 속성과 연관시키는 알고리즘
  • 센서, 액추에이터 및 프로브

적응 제어 시스템, 개방형 아키텍처 소프트웨어 도구, 진단 도구 및 처리 장비의 상태를 모니터링하는 프로세스는 모두 제조 공정 관리에 적용할 수 있으며 공정 자체를 최적화하는 데 도움이 됩니다.

최적화는 일반적으로 사전 정의된 기준에 따라 제조 문제를 해결할 수 있는 가능한 솔루션 중에서 최상의 옵션을 선택하는 것을 의미합니다.

제조 공정 관리 백서
인더스트리 4.0과 IoT 시대의 제조 인텔리전스
협업 및 실시간 상황 분석을 통한 혁신을 촉진합니다.

제조 공정 관리 및 최적화가 필요한 이유는 무엇입니까?

제조는 다양한 재료와 제품들로 제품을 만드는 과정입니다. 이러한 노력에는 생산, 통합 및 제품 구성 요소의 조립을 포함하여 공정의 여러 단계에서 다양한 상호 관련된 활동이 포함됩니다. 산업이나 제품에 따라 매우 복잡한 작업이 될 수도 있습니다.

현대 제조는 제품 설계, 재료 선택, 공정 계획, 품질 관리, 품질 보증, 문서화 및 제품 관리가 결합되어 있습니다. 지난 수십 년 동안의 기술 발전은 제조를 점점 더 복잡하게 만들었으며 이로부터 운영 관리에 기술적 정교함, 자동화 및 기교를 필요로 합니다. 여기에 높은 수준의 공정 안전성과 짧은 생산 주기에 필요한 안전 규범을 준수한다는 점이 더해지고 있습니다. 적절한 프로세스 최적화가 없으면 회사는 확장 계획과 열망에 뒤쳐질 수 있습니다.

세계화는 산업 간 경쟁을 심화시키는 주요 요인이 되었으며 제조업도 예외는 아닙니다. 기업이 경쟁 우위를 확보하기 위해서는 기존 기술과 신흥 기술을 활용해야 합니다. 제조 공정 관리 및 최적화는 더 나은 품질의 제품 제작을 가능하게 함으로써 더 큰 시장 점유율을 약속합니다.

제조 공정 관리 및 최적화는 생산 비용과 자재 소비를 줄임으로써 자산, 자원 및 수익을 보다 효율적으로 사용하도록 촉진할 수 있습니다. 최적화된 조건에서 제조 작업을 실행하면 비용을 절감하고 생산성을 높이며 제조된 제품의 품질을 높일 수 있습니다. 또한 에너지 소비를 최적화하고 환경에 미치는 영향을 줄여 기업의 지속 가능성을 높일 수 있습니다.

제조 공정 관리는 어디에 적용됩니까?

제조 공정 관리는 다음의 제조 공정 단계에서 특히 중요합니다.

  • 민감하거나 열악한 처리 환경에서 온도 프로파일 측정
  • 고온 및 고속 라인 속도에서 중요한 물리적 속성 측정
  • 연소 과정 및 혼합물의 화학적 조성 모니터링

이런 문제는 또한 제조 제품에 대한 품질 관리 및 품질 보증에 영향을 미칩니다.

생산 라인 관점에서 보면 제조 공정 관리 및 최적화를 통해 생산성 및 품질 문제를 감소시키는 다음 문제를 제거할 수 있습니다.

  • 생산 라인 문제
  • 용량을 초과하여 과부하가 걸린 격리된 워크스테이션
  • 과도한 작업 진행
  • 바닥 공간을 차지하는 미사용 자산 및 장비
  • 재작업 또는 지연을 초래하는 인적 오류
  • 일관되지 않고 불만족스러운 생산성
  • 생산 관리 문제
  • 워크플로 병목 현상

제조 공정 관리를 통한 사전 예방적 대응

제조 공정 관리는 자동화를 통한 사전 예방 조치 및 비상 계획 수립에 관한 모든 것입니다.

비상 계획 수립

예를 들어, 제조업체는 문제가 발생할 경우 해당 조치 계획과 함께 경고를 제공하는 자동화된 관리 차트를 설계할 수 있습니다.

품질 관리

이상 감지 및 자동화된 결함 분류는 제품 품질과 무결성을 유지하기 위한 제조 공정 관리의 일반적이고 중요한 기능입니다.

예측 정비가 중요한 이유

예측 정비데이터 분석 기법을 사용하여 기계 고장을 예측하고 예방하는 것입니다. 예측 정비는 산업 전반에 걸쳐 정비 활동을 재구성하는 새로운 방법을 제시합니다. 이것은 돈과 자원량이 투자가 많이 필요한 장비의 최적 기능에 따라 달라지기 때문에 제조 산업에서 특히 중요합니다. 이러한 자산은 주기적인 정비가 필요하므로 가동 중지 시간이 발생할 수 있습니다. 부적절한 정비 전략은 공장의 제조 능력을 크게 저하시켜 수익과 경쟁 우위를 모두 잃을 수 있습니다.

이와 반대로, 제조 공정 관리 시스템에 대한 투자로 얻는 이익도 상당히 큽니다. 고급 분석을 통해 장애를 예측하면 장비 가동 시간이 증가할 수 있다고 합니다.

평균적으로 예측 정비는 다음을 수행할 수 있습니다.

  • 생산성 증대
  • 고장 감소
  • 장비 정비 비용 절감

일반적으로 산업 규모에서 공식화된 정비 전략은 사용 가능한 자산과 운용 자산, 운영 비용, 기술적 정교 수준을 고려해야 합니다. 조합에 따라 조직은 4가지 유형의 응답 중에서 선택할 수 있습니다. 처음 세 가지는 더 전통적인 반면 네 번째인 예측 정비는 기술과 새로 추가된 것이며 사물 인터넷에 의해 추진됩니다.

1. 사후 정비

고장나면 수리하거나 교체해야 합니다. 이런 용어와 작업은 일반적으로 전구 또는 리모컨과 같이 쉽게 교체할 수 있는 값이 싼 항목에 적용할 수 있습니다.

2. 예방 정비

이 용어는 사전에 예정된 가동 중지 시간 및 고정된 시간 간격으로 장비 및 기계를 정비하여 고장을 방지하기 위해 취하는 선제 조치를 의미합니다. 이 옵션은 일반적으로 정비 비용이 그다지 높지 않고 생산 시간 외에 일정을 잡고 손실을 최소화할 수 있을 때 작동합니다.

3. 상태 기반 정비

이러한 형태의 정비 활동은 특정 기계나 장비의 사용 수준에 크게 의존합니다.

4. 예측 정비

예측 정비는 운영 프로세스 데이터의 문맥을 분석하여 전략과 빈도를 도출하는 정비 방식입니다. 고도로 발전된 분석 방법을 사용하여 장비 고장의 가능성과 시간을 미리 예측함으로써 선제적 조치를 취하고 장비 및 기계의 남은 수명 또는 가동 시간을 추정할 수 있습니다. Smart Factory 또는 Industry 4.0과 같은 시스템에서 수집한 데이터와 함께 시간이 지남에 따라 점점 더 정확해지도록 자체 구축됩니다.

예측 정비는 정비 활동이 다단계이거나 복잡하거나 이를 구현하는 데 비용이 많이 들거나 가동 중지 시간으로 인해 상당한 손실이 발생할 수 있는 경우에 유용합니다.

사후 정비에서 사전 예방적 정비로의 전환: 도전 과제 및 솔루션

디지털 팩토리, 프로세스 또는 기계를 설정하는 것은 간단하거나 단순한 제안이 아닙니다. 스마트 모니터링 시스템은 기존 시스템이나 레거시 시스템에 통합되어야 하며 생산은 중단 없이 진행되어야 합니다. 마찬가지로, 비용 효율성을 높이려면 수리나 가동 중지가 발생하기 전에 예측 정비가 필요합니다.

사후 정비에서 사전 예방적 정비로의 원활한 발전과 전환을 위해 제조 산업 전문가는 다음과 같은 다양한 문제를 극복하는 데 노력을 집중해야 합니다.

지리 및 복잡성

운영 복잡성 또는 지리적 거리 관련 문제는 전체 운영에 실시간 상황 인식 요소를 제공하는 연결된 제조 단위 에코시스템을 구축하여 처리할 수 있습니다. 또한 이를 통해 작업을 감독하는 사람들을 더 쉽게 모니터링할 수 있습니다. 스마트 시스템은 센서, 액추에이터, 데이터 수집 인프라 및 직원과 같은 "흡입" 장치 사이에 실행 가능한 링크를 형성하도록 설정되어야 합니다.

데이터의 접근성

데이터 분석은 공급망에서 최종 사용자에 이르기까지 제조 공정의 모든 측면을 연결해야 합니다. 데이터 구조는 모든 것이 어디에 있는지에 대한 실시간 스냅샷이 보고서를 통해 쉽게 사용할 수 있도록 설계되어야 합니다. 이를 통해 기업은 실시간 상황을 기반으로 민첩한 결정을 내릴 수 있습니다.

이상 징후 감지

이상 감지는 예측 및 정비 품질 관리 최적화의 주요 부분으로 됩니다. 이 기능이 작동하려면 시스템에 프로세스 실패와 관련된 많은 세부 로그 데이터가 필요합니다. 이상 감지는 인프라의 각 시간 단위 및 센서에 대해 최소 측정 빈도로 누적된 센서 데이터를 기반으로 합니다.

그런 다음 고급 분석을 이 데이터에 적용하여 시스템에서 "정상"으로 간주되는 항목에 대한 파라미터를 설정할 수 있습니다. 표준에서 벗어나거나 시스템에 이상이 있으면 위험 신호가 발생하고 시스템 경고가 운영자에게 전송됩니다. 그런 다음 운영자는 실제 장비 고장이 실제로 발생했는지 여부를 확인한 다음 시정 조치에 대한 결정을 내려야 합니다.

제조 관리 및 최적화 달성에 있어 예측 정비의 장점

예측 정비에는 다음과 같은 많은 이점이 있습니다.

  • 고장이 발생하기 전에 예측하고 예방 정비를 적용하여 장비 다운타임 비용 절감
  • 장비 모니터링 및 시스템 경고의 자동화로 장애 및 응답 시간 단축
  • 변동 상황에 실시간으로 대응하여 공급망 민첩성에 기여
  • 제품 불량 감소 및 철저한 품질 관리 확립
  • 간단한 공정에서 복잡한 제조 공정에 이르기까지 모든 측면을 파악하여 항상 360도 작업 보기 가능

제조 공정 관리 및 최적화의 디지털 동인

로봇 프로세스 자동화

로봇 프로세스 자동화는 무미건조하고 노동집약적이며 무분별하며 기계적인 운영 업무를 대신합니다. 로봇 프로세스 자동화는 인간의 잠재력을 해방시키고 보다 가치 있는 분야에 다시 집중하여 비즈니스 성장을 촉진합니다. 자동화가 담당해야 하는 지루하고 반복적인 작업에 많은 인간의 작업 시간이 낭비됩니다.

최근 지능형 자동화 회사와 신생 기업이 가장 복잡한 워크플로우도 능률화할 수 있는 지능형 자동화 솔루션 및 제품군을 제공하는 붐이 일고 있습니다.

제조 분야에서 로봇 프로세스 자동화를 채택하면 장단기적으로 기업에 큰 성과를 가져다 줄 것으로 생각됩니다.

인공 지능

제조 프로세스 관리 및 최적화에서 인공 지능의 가장 큰 이점은 지속적으로 성장하고 스스로를 기반으로 구축하여 더 스마트하고 직관적이며 능동적으로 변할 수 있다는 것입니다. 연결된 프로세스(예: 디지털 프로세스 자동화 및 로봇 공학 프로세스 자동화)에서 생성된 데이터를 사용하여 더 강력하고 정확하게 이상을 감지하고 오류를 예측할 수 있습니다.

제조 공정 관리 리소스
프로세스를 지속적으로 관리하십시오!
스마트 공장을 구현하기 위한 드라이버, 방법, 기술 및 기능.

실시간 프로세스 최적화

실시간 최적화는 성능을 실시간으로 지속적으로 향상시키는 프로세스로 정의됩니다. 기존의 프로세스 컨트롤러와 비교하여 실시간 프로세스 컨트롤러는 규모와 설계 면에서 차이가 있습니다. 실시간 최적화 프로세스는 대부분 모델 기반 최적화 시스템을 기반으로 합니다. 일반적으로 기존 프로세스 컨트롤러에 비해 규모가 더 큽니다.

실시간 최적화는 시스템 피드백과 데이터 분석 통찰력에 의존합니다. 실시간 최적화를 통해 오류 감지가 자동으로 이루어지며, 시스템은 랜덤 및 비랜덤 오류를 수정하고 제거할 수 있습니다.

그 외에도 실시간 최적화는 계산된 데이터를 실시간으로 사용할 수 있도록 하며 다양한 위치로 보낼 수 있습니다. 특정 시간 프레임 및 프로세스 내의 모든 작업 또는 애플리케이션에 대한 성능 세부 정보를 평가하도록 프로그래밍할 수 있습니다. 실시간 최적화는 시스템 성능을 향상하고 프로세스 최적화를 달성하는 매우 비용 효율적인 솔루션입니다.

실시간 프로세스 최적화와 고급 공정 관리(APC)를 혼동하지 마십시오. 그것들은 상호 교환할 수는 없지만 서로 보완적인 기능입니다. 고급 공정 관리는 공정 설정값과 실제 값 간의 차이를 효과적으로 최소화하는 제어 전략을 산출하도록 설계된 기술입니다. 예를 들어, 프로세스 변경 중 오버슈트를 최소화하거나 프로세스 혼란 후 시스템이 정상 상태로 복귀하는 데 필요한 시간을 단축할 수 있습니다.

실시간 프로세스 최적화는 APC가 비즈니스 목표 및 목표에 부합하도록 목표 프로세스 파라미터를 정의하는 데 사용됩니다. 실시간 프로세스 최적화는 예측 제어 및 동적 지표 제어의 복잡한 기술을 통해 기본적으로 온/오프 제어에 적용할 수 있습니다.

자동화 및 프로세스 최적화 시스템은 단순한 것부터 매우 복잡한 것까지 다양한 제조 프로세스를 최적화할 수 있습니다.명확하고 잘 정의된 전환 전략은 시간이 지남에 따라 최대의 이점을 제공하고 운영 효율성을 구축하는 프로세스를 최종 선정하는 데서 매우 중요합니다.