왜 Industry 4.0인가?

인더스트리 4.0은 제조 공정에 도입할 일관된 프레임워크를 만들기 위한 일련의 기술 변화입니다. 물론 인더스트리 4.0의 근간은 제품이 만들어지는 방식과 관련이 있으며, 이 현상은 우리 세계의 모든 부분에 영향을 미칠 가능성이 가장 높으며 모든 유형의 비즈니스에 영향을 미칩니다. 인더스트리 4.0의 간단한 정의는 "IoT, 클라우드 컴퓨팅, 사이버 물리 시스템(CPS), 인지 컴퓨팅을 제조 및 서비스 환경에 적용하는 것"입니다. 제조 세계의 자동화와 연결성은 새로운 것이 아닙니다. 물리적 환경에서 디지털 환경으로의 전환(물리적 조치를 취하고 이를 디지털 기록으로 변환) 및 디지털 환경에서 디지털환경으로 전환(AI를 사용하여 통찰력 공유)도 제조의 일부였습니다. 그러나 로봇 공학과 함께 위의 인에이블러의 도입으로 제조는 이제 공장 자체 내에서와 전체 공급망에서 더 큰 가치를 창출하기 위해 완전히 연결되고 유연한 수준으로 진행할 수 있습니다. 본질적으로 디지털 환경에서 물리적 환경으로의 이동(물리적 환경의 변화에 영향을 미치는 디지털 세계의 결정을 변환하기 위한 알고리즘 적용)은 인더스트리 4.0의 가장 중요한 부분입니다.

인더스트리 4.0 다이어그램

이것은 컴퓨터 시대의 3차 산업혁명에 뒤이어 한 단계 더 나아가 데이터와 머신러닝을 기반으로 하는 자율 컴퓨터를 의미하기 때문에 인더스트리 4.0으로 분류됩니다. 공장이 더 스마트해지고 모든 시스템에서 유입되는 데이터의 학습읅 통해 생산성이 높아지고 낭비가 줄어들 것입니다. "인더스트리 4.0"은 독일 정부가 2013년에 처음 만들었으며 다른 국가에 비해 산업적 이점을 유지하고 잃지 않기 위한 의도에 의한 하이테크 전략의 일부입니다.

인더스트리 4.0은 단순한 감지 및 학습 그 이상으로, 프로세스를 자동화하여 품질을 개선하고 기계 가용성을 높이는 상호 연결된 자동화 글로벌 워크플로를 제공하는 것입니다. 부서, 파트너 및 사람 간의 협업을 가능하게 하는 물리적 세계와 디지털 세계의 결합입니다. 자동화, 데이터 가상화, 무선 연결 및 IoT 센서를 사용하여 공장이 자가 치유, 자가 실행 생태계로 진화하는 것입니다. 인더스트리 4.0에서는 방대한 생산 데이터를 분석하고 머신 러닝 및 인공 지능을 적용하는 것으로 하여 제조 프로세스가 이전보다 빠르고 효율적입니다.

구형 기계에 새로 장착할 수 있는 저가 센서, 데이터 저장소, 빅 데이터 분석, 지능형 장치 및 클라우드 기술의 가용성으로 하여 이제 제조업체는 장비, 인력, 공급업체, 공정 라인 및 제조 현장 전반에서의 제조 작업에 대한 실시간 미세 가시성을 가질 수 있습니다. 위험한 상황이 발생했을 때 엄청난 양의 데이터를 분석하고 실시간으로 조치를 취하지 않으면 제품을 개선할 여지가 거의 없습니다.

많은 업계 전문가들은 현재 공장에서 사용 가능한 모든 데이터 소스의 약 5%만이 활용되고 있다는 데 견해를 같이합니다. 대부분의 회사는 프로세스 데이터를 수집하여 일반적으로 운영 개선을 위한 기반이 아니라 로깅 목적으로만 사용합니다. 오늘날 제조업체는 변화를 요구하는 많은 과제를 안고 있습니다. 첫째, 상품의 확산입니다. 소비자들은 생산자가 구별하기 어려운 더 많은 옵션이 있습니다. 제품 수명 주기가 짧아지면 제조 프로세스가 지속적으로 변경되고 업데이트되어야 합니다. 시장에 출시되는 제품은 점점 더 복잡해지고 있으며 성공을 위해 더 많은 비즈니스 측면이 협력할 것을 필요로 합니다. 그리고 요즘은 경쟁력 있는 제품을 시장에 내놓기가 더 어렵습니다. 제품이 훨씬 더 빨리 시장에 출시되고 있고, 시장 경쟁은 더 많아지고 있으며 그 어느 때보다 더 많은 옵션이 있습니다.

또 다른 추세는 고도로 개인화된 제품에 대한 고객의 요구입니다. 대량 생산에서 대량 사용자정의로의 전환이 제기되고 있습니다. 안경류, 신발 제조업체 및 기타 여러 업체에서는 고객이 제품을 완전히 개인화하고 웹사이트에서 직접 여러 선택 항목 중에서 선택할 수 있도록 합니다. 사용자 정의가 완료되면 해당 단일 항목에 대해서만 새 생산 주문이 작성됩니다.

인더스트리 4.0 기술 인에이블러

새로운 하이테크 전략에 대한 제안 지침의 주요 특징은 다음과 같습니다.

상호 운용성: 인간과 공장이 서로 연결하고 통신할 수 있도록 하는 사이버-물리적 시스템(센서, 프로세서와 같은 하드웨어에 내장된 소프트웨어 및 통신 기술).

가상화: 센서 데이터를 가상 플랜트 모델 및 시뮬레이션 모델과 연결하여 공장의 가상 사본 생성. 공장의 디지털 트윈으로 알려져 있습니다.

분산화: 3D 프린팅과 같은 기술에 의해 스스로 결정을 내리고 현지에서 생산할 수 있는 사이버-물리적 시스템의 능력.

실시간 능력: 데이터를 수집 및 분석하여 도출된 통찰력을 즉시 제공할 수 있는 능력.

서비스 지향: 서비스는 서비스 인터넷(IoS)을 통해 사용할 수 있으며 다른 참가자가 사용할 수 있습니다. IoS를 B2C와 B2B의 정보를 교환하기 위한 API로 취급합니다.

모듈화: 개별 모듈을 교체하거나 확장하여 변화하는 요구 사항에 따른 공장의 유연한 적용.

성공하려면 과거에 생성된 고립 정보를 분해해야 합니다. 여러 다른 데이터 소스에 연결하고 기본 데이터를 통합하고 중복 정보를 피함으로써 제조업체는 여러 부서와 기업을 상호 연결하여 공장 전체의 데이터를 운영할 수 있습니다.

IT는 제조 공정에서 점점 더 중요해지고 있습니다. 과거에는 IT가 제조 프로세스를 지원하는 역할을 했지만 이제는 변화되었습니다. IT는 지원 뿐만 아니라 전체 제조 프로세스에서 기본적이고 광범위한 역할을 합니다.

인더스트리 4.0의 주요 사용 사례

예측 분석

맥킨지(McKinsey)의 연구는 다음과 같은 약속을 확증합니다. "빅 데이터/고급 분석 접근 방식은 생산량을 20~25% 증가시키고 가동 중지 시간을 최대 45% 감소시킬 수 있습니다." 가동 중지 시간은 비용이 많이 들고 OEE KPI를 낮춥니다. 사후 대응적 접근 방식에서 사전 예방적 접근 방식으로 전환하는 것이 강력한 경쟁의 핵심이 될 것입니다.

머신 러닝

머신 러닝의 발전으로 린 제조 및 6시그마 방식의 채택이 증가했습니다. 머신 러닝 기술은 제공된 데이터에서 실제로 학습하고 각 데이터 세트에 대해 가능한 최상의 모델을 자동으로 구성하는 새로운 알고리즘 클래스를 사용합니다. 따라서 통계 및 모델링에 대한 전문 지식이 거의 없는 분석가가 도달할 수 없는 복잡한 문제를 해결할 수 있는 권한을 부여합니다. 이러한 개발은 제품 품질 개선과 폐기물 또는 제품 재작업 감소로 직접적인 결과를 가져왔습니다. 다양한 생산 매개변수에 대한 데이터 분석을 적용하면 특정 주문에 대한 최상의 머신 설정을 이해하거나 실제로 나쁜 품질을 생성하고 낭비로 이어질 수 있는 머신 설정을 방지하는 데 도움이 됩니다.

상호 운용성과 인공 지능

사이버-물리 시스템의 완성은 인간, 제품 자체 및 스마트 공장 기계가 서로 연결 및 통신하고 실시간으로 통찰력을 얻을 수 있도록 합니다. 인간-기계 상호 작용이 있을 뿐만 아니라 분산된 사이버-물리 시스템을 통해 기계가 스스로 결정을 내릴 수 있습니다. 인간과 기계의 상호작용의 좋은 예는 자동차 산업에서 볼 수 있습니다. 고도로 전문화된 작업자는 자신의 움직임을 추적하고 잘못된 방향으로의 움직임이 발생하거나 조립 중에 적용된 토크가 충분할 때 경고할 수 있는 팔찌를 착용합니다. 이는 보안 목적을 강화할 뿐만 아니라 작업 부상으로 이어질 수 있고 시간이 지남에 따라 악화될 수 있는 반복적인 잘못된 움직임을 방지합니다.

인더스트리 4.0 원칙의 주요 적용 영역은 다음과 같습니다.

  • 제조 운영
  • OEE 및 공장 생산성
  • 예측 정비
  • 실시간 장비 및 프로세스 모니터링
  • 프로세스 최적화
  • 실시간 품질 모니터링
  • 제품 수율 및 근본 원인 분석
  • 신뢰성 및 보증

인더스트리 4.0을 적용한 공장은 데이터 분석, 머신 러닝 및 AI 기능을 도입함으로써 종종 스마트 공장으로 정의되거나 또는 지능형 제조로 취급됩니다. 스마트 공장에서 장비는 이상을 예측하고 이벤트에 대응하여 실시간으로 분산된 결정을 내리기 위해 '학습'합니다. 많은 제조업체가 이미 증강 현실과 같은 스마트 공장의 구성 요소를 사용하여 기계 수리를 돕고 있지만 진정한 스마트 공장은 보다 총체적인 노력입니다.

스마트 공장 시스템을 사용하여 모든 관련 데이터를 집계, 분석 및 조치합니다. 모듈식 구조의 스마트 공장 내에서 사이버-물리적 시스템은 물리적 프로세스를 모니터링하고 물리적 세계의 가상 사본을 생성하며 분산된 결정을 내립니다. 사물 인터넷 상에서 사이버-물리적 시스템은 서비스 인터넷을 통해 실시간으로 서로 및 인간과 통신합니다. 센서, 장치, 사람 및 프로세스는 다음을 제공하는 연결된 에코시스템의 일부입니다.

  • 다운타임 감소
  • 과잉 및 결함 최소화
  • 깊은 통찰력
  • 종단 간 실시간 가시성
  • 공장의 디지털 트윈

프로세스, 장비, 인력, 공급업체를 지속적으로 모니터링하고 자동화된 예측 결정을 내릴 수 있는 제조업체는 사일로 접근 방식을 취하는 제조업체보다 생산성을 개선하고 경쟁 우위를 확보할 수 있습니다. "스마트" 기계에 대한 필요성은 계속해서 증가할 것이며 조직은 예측적 또는 선제적 분석, 빅 데이터 소스와 빅 데이터 통합, 실시간 분석 및 조치 IoT 실시간 통합과 같은 운영을 지원하기 위해 데이터 분석을 통합하는 솔루션을 구현해야 합니다.

스마트 제조의 목표, 제조 자원(기계, 장비, 사람 및 공장)과 이들이 수행하는 프로세스의 목표는 자동화, 통합, 모니터링 및 지속적으로 평가될 때 더 우수하여 사람들이 더 스마트하게 일하고 적시에 정보에 입각한 결정을 내리고 더 효율적인 작업을 실행할 수 있게 하는 것입니다.

다음 단계는 5G 셀룰러 기술의 도입으로 이루어질 것입니다. 이를 통해 제조업체는 속도를 높이고 대기 시간을 줄여 클라우드 중심 기술로 이동할 수 있습니다. 대기 시간의 감소는 기계와 시스템이 실시간으로 신속하게 대응할 수 있도록 훨씬 더 높은 데이터 용량을 의미합니다. 5G 네트워크는 연결 안정성을 보장합니다. 작업자는 연결이 끊어지지 않을 것이라는 확신을 가지고 작업 현장 어디에서나 기계 제어로 작업할 수 있습니다. 5G는 처음으로 유선 통신에 버금가는 데이터 속도와 안정성을 제공합니다.

정보를 수신하는 기존의 선형 방식에서 실시간 분석 및 인텔리전스로의 전환하면 제품이 제조되는 전체 방식을 전환할 수 있습니다. 인더스트리 4.0은 위에 나열된 모든 기술을 포함합니다. 이것은 조직이 이를 어떻게 활용하고, 통합하고, 운영과 성장을 개선할 수 있는지에 관한 것입니다. 조직은 경쟁력을 유지하기 위해 이러한 새로운 기술을 가장 잘 사용하는 방법을 파악해야 합니다.

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

인더스트리 4.0은 단순한 감지 및 학습 그 이상으로, 프로세스를 자동화하여 품질을 개선하고 기계 가용성을 높이는 상호 연결된 자동화 글로벌 워크플로를 제공하는 것입니다. 부서, 파트너 및 사람 간의 협업을 가능하게 하는 물리적 세계와 디지털 세계의 결합입니다. 자동화, 데이터 가상화, 무선 연결 및 IoT 센서를 사용하여 공장이 자가 치유, 자가 실행 생태계로 진화하는 것입니다. 인더스트리 4.0에서는 방대한 생산 데이터를 분석하고 머신 러닝 및 인공 지능을 적용하는 것으로 하여 제조 프로세스가 이전보다 빠르고 효율적입니다.

구형 기계에 새로 장착할 수 있는 저가 센서, 데이터 저장소, 빅 데이터 분석, 지능형 장치 및 클라우드 기술의 가용성으로 하여 이제 제조업체는 장비, 인력, 공급업체, 공정 라인 및 제조 현장 전반에서의 제조 작업에 대한 실시간 미세 가시성을 가질 수 있습니다. 위험한 상황이 발생했을 때 엄청난 양의 데이터를 분석하고 실시간으로 조치를 취하지 않으면 제품을 개선할 여지가 거의 없습니다.

많은 업계 전문가들은 현재 공장에서 사용 가능한 모든 데이터 소스의 약 5%만이 활용되고 있다는 데 견해를 같이합니다. 대부분의 회사는 프로세스 데이터를 수집하여 일반적으로 운영 개선을 위한 기반이 아니라 로깅 목적으로만 사용합니다. 오늘날 제조업체는 변화를 요구하는 많은 과제를 안고 있습니다. 첫째, 상품의 확산입니다. 소비자들은 생산자가 구별하기 어려운 더 많은 옵션이 있습니다. 제품 수명 주기가 짧아지면 제조 프로세스가 지속적으로 변경되고 업데이트되어야 합니다. 시장에 출시되는 제품은 점점 더 복잡해지고 있으며 성공을 위해 더 많은 비즈니스 측면이 협력할 것을 필요로 합니다. 그리고 요즘은 경쟁력 있는 제품을 시장에 내놓기가 더 어렵습니다. 제품이 훨씬 더 빨리 시장에 출시되고 있고, 시장 경쟁은 더 많아지고 있으며 그 어느 때보다 더 많은 옵션이 있습니다.

또 다른 추세는 고도로 개인화된 제품에 대한 고객의 요구입니다. 대량 생산에서 대량 사용자정의로의 전환이 제기되고 있습니다. 안경류, 신발 제조업체 및 기타 여러 업체에서는 고객이 제품을 완전히 개인화하고 웹사이트에서 직접 여러 선택 항목 중에서 선택할 수 있도록 합니다. 사용자 정의가 완료되면 해당 단일 항목에 대해서만 새 생산 주문이 작성됩니다.

인더스트리 4.0 기술 인에이블러

새로운 하이테크 전략에 대한 제안 지침의 주요 특징은 다음과 같습니다.

상호 운용성: 인간과 공장이 서로 연결하고 통신할 수 있도록 하는 사이버-물리적 시스템(센서, 프로세서와 같은 하드웨어에 내장된 소프트웨어 및 통신 기술).

가상화: 센서 데이터를 가상 플랜트 모델 및 시뮬레이션 모델과 연결하여 공장의 가상 사본 생성. 공장의 디지털 트윈으로 알려져 있습니다.

분산화: 3D 프린팅과 같은 기술에 의해 스스로 결정을 내리고 현지에서 생산할 수 있는 사이버-물리적 시스템의 능력.

실시간 능력: 데이터를 수집 및 분석하여 도출된 통찰력을 즉시 제공할 수 있는 능력.

서비스 지향: 서비스는 서비스 인터넷(IoS)을 통해 사용할 수 있으며 다른 참가자가 사용할 수 있습니다. IoS를 B2C와 B2B의 정보를 교환하기 위한 API로 취급합니다.

모듈화: 개별 모듈을 교체하거나 확장하여 변화하는 요구 사항에 따른 공장의 유연한 적용.

성공하려면 과거에 생성된 고립 정보를 분해해야 합니다. 여러 다른 데이터 소스에 연결하고 기본 데이터를 통합하고 중복 정보를 피함으로써 제조업체는 여러 부서와 기업을 상호 연결하여 공장 전체의 데이터를 운영할 수 있습니다.

IT는 제조 공정에서 점점 더 중요해지고 있습니다. 과거에는 IT가 제조 프로세스를 지원하는 역할을 했지만 이제는 변화되었습니다. IT는 지원 뿐만 아니라 전체 제조 프로세스에서 기본적이고 광범위한 역할을 합니다.

인더스트리 4.0의 주요 사용 사례

예측 분석

맥킨지(McKinsey)의 연구는 다음과 같은 약속을 확증합니다. "빅 데이터/고급 분석 접근 방식은 생산량을 20~25% 증가시키고 가동 중지 시간을 최대 45% 감소시킬 수 있습니다." 가동 중지 시간은 비용이 많이 들고 OEE KPI를 낮춥니다. 사후 대응적 접근 방식에서 사전 예방적 접근 방식으로 전환하는 것이 강력한 경쟁의 핵심이 될 것입니다.

머신 러닝

머신 러닝의 발전으로 린 제조 및 6시그마 방식의 채택이 증가했습니다. 머신 러닝 기술은 제공된 데이터에서 실제로 학습하고 각 데이터 세트에 대해 가능한 최상의 모델을 자동으로 구성하는 새로운 알고리즘 클래스를 사용합니다. 따라서 통계 및 모델링에 대한 전문 지식이 거의 없는 분석가가 도달할 수 없는 복잡한 문제를 해결할 수 있는 권한을 부여합니다. 이러한 개발은 제품 품질 개선과 폐기물 또는 제품 재작업 감소로 직접적인 결과를 가져왔습니다. 다양한 생산 매개변수에 대한 데이터 분석을 적용하면 특정 주문에 대한 최상의 머신 설정을 이해하거나 실제로 나쁜 품질을 생성하고 낭비로 이어질 수 있는 머신 설정을 방지하는 데 도움이 됩니다.

상호 운용성과 인공 지능

사이버-물리 시스템의 완성은 인간, 제품 자체 및 스마트 공장 기계가 서로 연결 및 통신하고 실시간으로 통찰력을 얻을 수 있도록 합니다. 인간-기계 상호 작용이 있을 뿐만 아니라 분산된 사이버-물리 시스템을 통해 기계가 스스로 결정을 내릴 수 있습니다. 인간과 기계의 상호작용의 좋은 예는 자동차 산업에서 볼 수 있습니다. 고도로 전문화된 작업자는 자신의 움직임을 추적하고 잘못된 방향으로의 움직임이 발생하거나 조립 중에 적용된 토크가 충분할 때 경고할 수 있는 팔찌를 착용합니다. 이는 보안 목적을 강화할 뿐만 아니라 작업 부상으로 이어질 수 있고 시간이 지남에 따라 악화될 수 있는 반복적인 잘못된 움직임을 방지합니다.

인더스트리 4.0 원칙의 주요 적용 영역은 다음과 같습니다.

  • 제조 운영
  • OEE 및 공장 생산성
  • 예측 정비
  • 실시간 장비 및 프로세스 모니터링
  • 프로세스 최적화
  • 실시간 품질 모니터링
  • 제품 수율 및 근본 원인 분석
  • 신뢰성 및 보증

인더스트리 4.0을 적용한 공장은 데이터 분석, 머신 러닝 및 AI 기능을 도입함으로써 종종 스마트 공장으로 정의되거나 또는 지능형 제조로 취급됩니다. 스마트 공장에서 장비는 이상을 예측하고 이벤트에 대응하여 실시간으로 분산된 결정을 내리기 위해 '학습'합니다. 많은 제조업체가 이미 증강 현실과 같은 스마트 공장의 구성 요소를 사용하여 기계 수리를 돕고 있지만 진정한 스마트 공장은 보다 총체적인 노력입니다.

스마트 공장 시스템을 사용하여 모든 관련 데이터를 집계, 분석 및 조치합니다. 모듈식 구조의 스마트 공장 내에서 사이버-물리적 시스템은 물리적 프로세스를 모니터링하고 물리적 세계의 가상 사본을 생성하며 분산된 결정을 내립니다. 사물 인터넷 상에서 사이버-물리적 시스템은 서비스 인터넷을 통해 실시간으로 서로 및 인간과 통신합니다. 센서, 장치, 사람 및 프로세스는 다음을 제공하는 연결된 에코시스템의 일부입니다.

  • 다운타임 감소
  • 과잉 및 결함 최소화
  • 깊은 통찰력
  • 종단 간 실시간 가시성
  • 공장의 디지털 트윈

프로세스, 장비, 인력, 공급업체를 지속적으로 모니터링하고 자동화된 예측 결정을 내릴 수 있는 제조업체는 사일로 접근 방식을 취하는 제조업체보다 생산성을 개선하고 경쟁 우위를 확보할 수 있습니다. "스마트" 기계에 대한 필요성은 계속해서 증가할 것이며 조직은 예측적 또는 선제적 분석, 빅 데이터 소스와 빅 데이터 통합, 실시간 분석 및 조치 IoT 실시간 통합과 같은 운영을 지원하기 위해 데이터 분석을 통합하는 솔루션을 구현해야 합니다.

스마트 제조의 목표, 제조 자원(기계, 장비, 사람 및 공장)과 이들이 수행하는 프로세스의 목표는 자동화, 통합, 모니터링 및 지속적으로 평가될 때 더 우수하여 사람들이 더 스마트하게 일하고 적시에 정보에 입각한 결정을 내리고 더 효율적인 작업을 실행할 수 있게 하는 것입니다.

다음 단계는 5G 셀룰러 기술의 도입으로 이루어집니다. 이를 통해 제조업체는 속도를 높이고 대기 시간을 줄여 클라우드 중심 기술로 이동할 수 있습니다. 대기 시간의 감소는 기계와 시스템이 실시간으로 신속하게 대응할 수 있도록 훨씬 더 높은 데이터 용량을 의미합니다. 5G 네트워크는 연결 안정성을 보장합니다. 작업자는 연결이 끊어지지 않을 것이라는 확신을 가지고 작업 현장 어디에서나 기계 제어로 작업할 수 있습니다. 5G는 처음으로 유선 통신에 버금가는 데이터 속도와 안정성을 제공합니다.

정보를 수신하는 기존의 선형 방식에서 실시간 분석 및 인텔리전스로의 전환하면 제품이 제조되는 전체 방식을 전환할 수 있습니다. 인더스트리 4.0은 위에 나열된 모든 기술을 포함합니다. 이것은 조직이 이를 어떻게 활용하고, 통합하고, 운영과 성장을 개선할 수 있는지에 관한 것입니다. 조직은 경쟁력을 유지하기 위해 이러한 새로운 기술을 가장 잘 사용하는 방법을 파악해야 합니다.

프로세스를 지속적으로 관리하십시오!
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스마트 공장을 구현하기 위한 드라이버, 방법, 기술 및 기능.