제조 분석이란 무엇입니까?
제조 분석은 제조 산업에서 운영 및 이벤트 데이터와 기술을 사용하여 품질을 보장하고, 성능과 수율을 높이고, 비용을 절감하고, 공급망을 최적화하는 것입니다. 제조 분석은 클라우드 및 사물 인터넷 (IoT)과 같은 새로운 기술을 수용하여 공장이 자체 운영 및 치유 업체로 진화할 것으로 예상되는 인더스트리 4.0으로 알려진 보다 광범위한 혁명의 일부입니다.
역사적으로 보면 제조업체는 공급망에서 생산, 배송, 고객 사용에 이르기까지 종단 간 제조 프로세스에서 발생하는 모든 데이터를 활용하고 사용할 수 없었습니다. 제조업체는 작업자나 기계에서만 정보를 수집할 수 있는 매우 복잡하고 값 비싼 도구에 의존해야 했습니다. 제조 공정이 중단된 이유를 파악하는 데 몇 주가 걸릴 수도 있습니다. 오늘날과 같이 경쟁이 치열한 세상에서 답변을 받기 위해 몇 주 또는 며칠을 기다리는 것만으로는 더 이상 충분하지 않습니다. 또한 제조업체는 360도 뷰 를 확보하고 출력을 진정으로 최적화하기 위해 공급에서 최종 고객에 이르는 전체 프로세스에 대한 완전한 가시성을 필요로 합니다.
제조 분석은 예측 분석, 빅 데이터 분석, 산업용 사물 인터넷 (IIoT) , 머신 러닝 및 에지 컴퓨팅에 의존하여 더 스마트하고 확장 가능한 공장 솔루션을 구현합니다. 제조 분석을 통해 실시간으로 실행 가능한 통찰력을 얻을 수 있습니다. 그리고 모든 요구 사항을 해결하기 위해 하나의 소프트웨어 패키지 만 구입하면 됩니다. 제조 분석은 무제한 소스에서 데이터를 수집하고 분석하여 개선할 영역을 식별하기 위해 구축되었습니다. 영역에는 기계에서 사람, 제안된 주문에서 그 주문 배달에 이르기까지 다양합니다. 데이터가 수집되고 이해하기 쉬운 방식으로 재 형식화되어 프로세스에서 문제가 있는 위치를 보여줍니다. 제조 분석은 대량의 데이터를 수집하고 조작하여 통찰력을 보여주어 실시간으로 대응할 자동 비즈니스 프로세스를 설정하거나 조치를 취할 수 있습니다.
제조 분석의 이점
제조 분석은 실시간 상황 인식을 제공합니다. 비즈니스를 디지털화하고, 비용을 최적화하고, 품질을 개선하고, 혁신을 가속화하고, 고객 경험을 재정 의하여 의사 결정자에게 경쟁력을 제공합니다. 제조 분석은 제조 회사가 엄청난 양의 데이터를 작업에 투입하여 운영의 생산성과 수익성을 높이는 데 도움이 됩니다. 머신 러닝 모델 및 데이터 시각화 도구를 사용하여 제조업체는 데이터에서 통찰력을 발견하고 프로세스를 최적화하며 성능을 극대화할 수 있습니다.
제조 분석의 주요 비즈니스 사례
- 공급망
- 수요 예측
- 주문 관리
- 재고 최적화
- 공급 업체 성과
- 운송 분석
- 조기 경보 시스템
- 제품 품질
- 실시간 품질 모니터링
- 근본 원인
- 신뢰도
- 보증
- 현장 서비스 및 지원
- 재고 관리
- 공급 업체 성과
- 운송 분석
- 효율적인 공장 만들기
- 실시간 장비 및 프로세스 모니터링
- 프로세스 능력
- 유지 관리 최적화
- OEE 및 공장 생산성
제조 분석 여정-통찰력에서 행동으로
그러나 이러한 비즈니스 목표를 어떻게 달성합니까? 제조 분석 여정은 모든 제조 데이터에서 수집한 데이터를 통해 비즈니스에 긍정적인 영향을 미치는 조치로 전환할 수 있는 통찰력을 얻기 위한 것입니다. 아래 차트에서 볼 수 있듯이 여정은 비즈니스 사용 사례를 식별하는 것으로 시작됩니다. 대부분의 제조업체는 제품 품질 및 신뢰성 향상, 수익 증대 및 효율적인 공장 구축을 포함하여 달성하려는 유사한 목표를 가지고 있습니다. 제조 통찰력을 행동으로 전환하는 모든 단계를 배우기 위해 여정을 왼쪽에서 오른쪽으로 이동해 보겠습니다.
먼저 비즈니스 사용 사례를 식별한 다음 여정의 다음 단계는 데이터를 조합하는 것입니다. 안타깝게도 제조 과정에서 연결된 장치 및 센서에서 생산 현장에서 나오는 데이터가 너무 많아 데이터가 종종 사일로에 있습니다. 공급 업체, 프로세스, 장비, 판매 및 기타 여러 유형의 데이터에 대한 데이터도 있습니다. 그 데이터를 엉망으로 만들고, 합치고, 병합하고, 정리하고, 필요한 경우 필터링하고 기본적으로 분석을 위해 준비해야 합니다.
이렇게 하면 결함, 보증 청구, 다운 타임 또는 데이터 수율과 같은 신호를 찾기 위한 프로세스를 자동화 할 수 있습니다. 초기 탐색을 마친 후에는 모든 것을 보고 싶은 몇 가지 표준 방식이 있다고 생각할 수 있습니다. 실시간 모니터링 용 애플리케이션과 새로운 유형의 데이터로 재사용할 수 있는 대시 보드를 만들 수 있습니다.
기본 대시 보드 외에도 고급 분석 애플리케이션을 사용하여 추가 예측 기반 분석을 위한 모델을 구축할 수 있습니다. 입력 데이터 중 일부는 압력, 온도 또는 제품 측정값일 수 있습니다. 모델을 사용하여 생산량, 장비 고장 및 제품 품질을 확인하거나 예측할 수 있습니다.
좋은 예측 모델이 있으면 경고를 푸시할 수 있기를 원합니다. 경고의 한 가지 예는 모바일 장치로 보내는 것입니다.
제조 분석의 목표
제조 분석의 목표는 데이터의 간단한 수집 및 표시(설명)에서 프로세스 및 장비의 문제를 감지하고 비용을 절감하고 공급망 전체의 효율성을 극대화하기 위해 해당 데이터를 실시간 (예측)으로 활용할 수 있도록하는 것입니다. 부담과 위험이 적습니다. 제조 분석을 통해 CEO부터 작업 현장 작업자에 이르기까지 모든 사람이 이러한 통찰력을 사용할 수 있습니다.
제조 분석은 회사의 최종 제품 품질을 개선하는 데 도움이 될 수 있습니다. 데이터 기반 제품 최적화, 결함 밀도 수준 관리, 고객 피드백 및 구매 추세 분석과 같은 여러 프로세스를 통해 이를 수행합니다. 데이터 기반 제품 최적화는 IoT 센서 및 머신 러닝 모델에 의존하여 여러 요인을 기반으로 생산을 최적화할 수 있습니다. 제조업체는 제품 사용량을 자세히 분석함으로써 사용률을 높이는 구성 요소를 줄이거나 늘릴 수 있습니다. 제조업체는 결함 밀도 비율을 낮게 유지해야합니다. 디지털 팩토리에서 수집된 데이터를 통해 제조업체는 이제 결함 밀도를 증가시키는 공정 상태를 보다 구체적으로 이해할 수 있습니다. 고객 분석을 통해 고객의 구매 습관과 라이프 스타일 선호도를 이해할 수 있습니다. 미래의 구매 행동에 대한 정보를 갖춘 제조업체는 고객이 실제로 원하는 것을 더 정확하게 생산하고 제공할 수 있습니다.
제조 분석은 또한 생산 수율과 처리량을 증가시킬 수 있습니다. 이를 수행하는 주요 방법 중 하나는 이상 감지를 통해 수행하는 것입니다. 이상 감지는 생산 초기에 제품의 결함을 공장 감독자에게 알릴 수 있으므로 출력에 영향을 주지 않고 신속하게 문제를 해결할 수 있습니다. 이상 감지는 IoT 센서, 기록 데이터 및 머신 러닝 알고리즘의 조합을 활용하여 문제가 발생하고 있음을 나타낼 수 있는 비정상적인 데이터를 감지합니다.
제조 분석은 또한 다운 타임 또는 장비 고장과 관련된 위험 및 비용을 줄일 수 있습니다. 이는 병목 현상 또는 수익성이 없는 생산 라인을 식별하고, 고장을 예상하고 기계 가동 중지 시간을 줄여 중요 자산의 예측 유지 보수를 통해 비용을 절감함으로써 달성됩니다.