지능형 제조란 무엇입니까?
오늘날 제조업체는 많은 도전에 직면해 있습니다. 고객은 더 작은 생산 배치, 빈번한 변경 및 더 많은 낭비를 초래하는 점점 더 많은 사용자 정의를 요구하고 있습니다. 공급 라인도 감소하고 아웃소싱이 증가하고 있습니다. 경쟁을 위해 제조업체는 값비싼 장비의 생산성을 최적화하고, 낭비를 줄이며, 수율을 극대화하고, 주기 시간을 줄여야 합니다. 빅 데이터, 머신 러닝 및 인공 지능, 클라우드 및 에지 기술과 함께 센서 데이터를 처리하기 위한 새로운 기능은 사후 대응적인 문제 해결에서 장비, 프로세스, 제품 및 공장에 대한 사전 예방적 관리로의 전환을 가능하게 합니다.
오늘날 내일의 공장
스마트 공장 또는 지능형 제조란 제조 공정에서 실시간 데이터 분석, 인공 지능(AI) 및 머신 러닝을 활용하여 위의 최적화를 달성하는 것입니다. 장비의 센서를 사용하여 실시간 데이터를 수집하고 처리하는 지능형 제조를 통해 제조업체는 공급업체 및 공급망에서 장비, 프로세스 및 제조 관행을 통해 최종 제품 테스트 및 고객 만족에 이르기까지 모든 작업에 대한 완전한 360도 고충실도 가상 데이터 기반 통합 보기를 제공합니다.
기계 센서의 실시간 데이터를 처리하고 AI 및 ML을 적용하면 중요한 이벤트를 예측하고 문제를 방지하기 위한 예방 조치를 취할 수 있습니다. 스마트 공장은 비즈니스 규칙 및 ML 모델을 사용하여 스트리밍 센서 데이터를 모니터링하여 장비 및 프로세스의 상태를 알려줄 수 있습니다. 장비, 프로세스, 제품, 운영, 고객 및 판매를 더 잘 이해하기 위해 광범위한 솔루션을 사용할 수 있습니다. 그런 다음 얻은 통찰력에 따라 행동하도록 돕습니다. 전 세계의 많은 제조 회사는 반도체, 전자 및 의료 기기, 자동차 및 항공, 장비 제조, 의약품, 화학, 금속, 광업 및 소비재와 같은 산업 분야에서 이미 지능형 제조를 사용하고 있습니다.
제조에 적용할 인더스트리 4.0 및 IoT 기술의 공약과 성공의 대부분은 디지털 트윈 가상화, 통찰력 및 예측 가능성을 제공하기 위해 종합적으로 구현되는 효과적인 ML, AI, 빅 데이터 및 기타 고급 분석 기술에 달려 있습니다. 또한 조직은 고객이 현장에서 제품을 어떻게 사용하는지, 제품이 어떻게 노후화되거나 신뢰성이 저하되는지 또는 언제 유지 관리를 해야 하는 지에 대한 세부 정보도 이해해야 합니다. 오늘날 일부 제조업체는 사전 예방적 유지 관리를 위한 추가 서비스를 제공합니다. 정보를 돌려보내고 도움이 필요할 때 경고하는 엘리베이터(Kone, Schindler, OTIS, 등)를 생각해 보십시오. 이러한 통찰력은 거의 항상 새로운 비즈니스 기회를 열어 고객 경험을 향상시킵니다. 이 모든 것은 제조업체가 소비자 위험 관리와 관련하여 대부분의 산업에서 일반적이고 점점 더 관련성이 높아지면서 보다 투명해지고 규제 요구 사항을 준수하는 동안 발생해야 합니다.
다음은 몇 가지 유형 자산에 대한 스마트 제조 사용 사례 영역입니다.
- 제품 품질 및 신뢰성
- 장비, 공정 및 제품 결과를 정확하게 모델링하고 예측하는 머신 러닝
- 경고를 통한 공정 제어 및 기능
- 장비 정비 : 경고를 통한 예측, 상태 기반 및 예약
- 관리 대시보드, KPI 차트 및 OEE를 포함한 공장 모니터링.
- 공급망: 수요 예측, 재고 최적화, 공급업체 성과
- 리소스 모델링 및 최적화
- 고객 분석 – 고객 및 제품 세분화, 교차 판매/상향 판매 기회
- 영업 - 가격 최적화 및 계정 관리
- 수율 예측, 예측 정비, 가상 계측
- 고유/ 다변수 관리도, 시계열
- 이상 감지 – AI: 딥 러닝
이미지 및 패턴 분류
- 결함 이미지 분류, 웨이퍼맵 패턴
- 멀티 이미지, 멀티미디어, 장비 사운드
- AI: 딥 러닝
- 고급 공정 제어: 센서 분석 및 IoT
- 결점 결함 분류, 실행간 제어
- 장비 상태 모니터링
- 공장 지도 대시보드 및 경고
공급망 및 공장 디지털 트윈
- 예측 스케줄링 – 팹 도구 및 공급망
- 재료 및 차량 경로
- 선형 계획법, 유전 알고리즘
디지털 공장 플랫폼
성공을 이루기 위해서는 지능형 제조를 가능하게 하는 디지털 공장 플랫폼이 다음을 갖추어야 합니다.
- 데이터 통합: 기록 데이터 및 스트리밍 데이터
- 대화형 시각적 분석 및 대시보드
- AI 및 머신 러닝: 코드 없는 시각적 워크플로
- 에지 및 센서 분석
지능형 제조의 이점
지능형 제조의 이점에는 이벤트를 사전에 감지하고 대응할 수 있는 기능이 포함되어 있어 품질, 수율을 개선하고 가동 중지 시간을 줄이고 전반적인 장비 효율성(OEE)을 향상시킵니다. 공장의 디지털 트윈을 통해 새로운 생산을 미리 시뮬레이션하고 병목 현상을 이해할 수 있습니다. 지능형 제조는 공급망과 스마트 재고의 사전 변화를 허용하여 포장 및 운송을 포함한 기타 공장 물류를 최적화합니다. 지능형 제조는 지속적인 경쟁 우위를 위해 새로운 비즈니스 기회, 수익 흐름 및 자산의 수익화를 발견할 수 있습니다. 또한 다운타임을 방지하기 위해 예방적 유지보수를 위해 제품 고장을 자동화, 조정 및 예측할 수 있습니다. 지능형 제조를 통해 데이터 생성 지점 근처에서 실시간으로 데이터를 처리하고 분석하여 공정 이상에 신속하게 대응할 수 있습니다.
영업 및 마케팅에서 지능형 제조를 통해 조직은 시장을 이해하고 고객 선호도를 예측하고 적응할 수 있습니다. 공급망 최적화의 경우 지능형 제조는 수요 예측, 재고 최적화, 공급업체 모니터링에 도움이 될 수 있습니다. 분석은 항상 예측 및 재고 관리를 위해 공급망 조직에서 사용되어 왔지만 IoT 시대에 우리는 이제 거의 모든 것의 위치를 알고 있으며 더 많은 실시간 기능이 필요합니다. 5G 네트워크는 공장을 다음 단계로 끌어올릴 수 있습니다. 5G는 수만 개의 엔드포인트로 구성된 높은 연결 밀도를 지원할 수 있으므로 대규모 산업 데이터의 사용을 가능하게 합니다.
스마트 제조는 지능형 통계 프로세스 제어, 수율 관리 및 신뢰성 분석을 통해 제품 및 프로세스 품질을 향상시키는 데 사용할 수 있습니다. 프로세스가 제어되고 있음을 이해하고 입증할 수 있는 것은 QbD(설계기반 품질고도화) 및 GxP(우수한 제조/문서/보안 관행)를 사용하는 이니셔티브의 핵심입니다. 지능형 제조는 규정 준수를 지원하여 QbD 및 GxP 이니셔티브를 표준화, 자동화 및 모니터링할 수 있습니다. 프로세스를 이해하고 통제할 수 있다는 것을 규제 기관에 입증할 수 있다는 것은 가장 정교한 조직에도 부담을 줄 수 있습니다. 분석은 자동화되고 검증된 규제 보고, 완전한 감사 추적, 버전 제어, 전자 서명에 사용되어 분석 프로세스, 절차 및 보고서의 변경 사항을 문서화하여 워크플로 및 승인 절차를 모니터링하고 자동화할 수 있습니다.
단순한 자동화로는 더 이상 시장과 인더스트리 4.0을 따라잡기에 충분하지 않기 때문에 지능형 제조 구현은 디지털 비즈니스에 매우 중요합니다. IoT 및 인더스트리 4.0으로 인한 디지털 변화에서 살아남기 위해 제조업체는 현장 및 고객 중심 분석을 적용해야 합니다.
