제조업의 혁신을 위한 스마트 제조

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제조업의 혁신을 위해서는 잦은 변화에 빠르게 대응할 수 있는 스마트 제조 기술이 필요합니다.


미국 자동차 회사 ‘포드’를 창설한 헨리 포드가 조립 라인 생산을 처음 채택한 지 100년이 지난 지금, 제조업의 속도는 시간을 거듭하면 할수록 점점 빨라지고 있습니다. 예를 들어, 인도의 대표적인 오토바이 브랜드는 이제 새 자전거를 출시하는 데 단 18초 밖에 걸리지 않습니다.

경쟁이 치열한 글로벌 시장에서 효율성을 추구하는 일은 끊임없이 이루어져야 합니다. 그러나 현대 제조의 속도에는 이면이 있습니다. 문제가 발생하면 비용이 그만큼 빠르게 증가할 수 있다는 것입니다. 기계 가동 중지 시간, 생산 병목 현상, 제품 결함과 같은 문제를 바로 잡는 것은 매우 중요합니다.

앞서 언급한 오토바이 공장에서 24시간 동안 발견되지 않은 빌드 품질 문제를 상상해보십시오. 이는 거의 불완전한 품질의 25,000대에 달하는 자전거가 생산되는 시간이며,즉 25,000개의 예상 보증 청구를 의미합니다. 그리고 브랜드 평판에 대한 장기적인 손상은 훨씬 더 많은 비용을 초래할 수 있습니다.

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스마트 제조가 출현하기 전에는, 이러한 문제를 처리하는 가장 정교한 접근 방식은 고장난 것을 제거하는 정도에 불과했습니다. 따라서 보증 청구가 제기되면 문제의 원인을 알아내기 위해 힘들게 역으로 추적해야만 하며, 이는 매우 비효율적입니다. 시스템 및 프로세스의 기록 데이터를 수동으로 분석하여 근본 원인을 식별한 후에 유지호수 일정은 현재 상황이 아닌 과거에 발생한 상황을 바탕으로 정기적으로 이루어집니다.

그렇기 때문에 문제 발생시 문제를 식별하고 이에 대응하는 스마트 제조의 능력이 시장에서 게임 체인저가 될 수 밖에 없습니다. 지난 포스팅에서, 데이터를 실행 가능한 통찰력으로 변환하기 위한 여러 단계 접근 방식이 필요한데, 이러한 통찰력이 실시간으로 제공되는 것도 정말 중요합니다.

실시간 및 시계열 데이터를 위한 스트림 처리 및 시각화 솔루션인 Altair Panopticon는 수많은 거래 현장 애플리케이션에 배포하고 있습니다. 실제로 몇 초 만에 비즈니스 결과가 측정되는 환경을 제공하며, 이러한 이점은 제조 부문에서도 점점 더 인식되고 있습니다.

Panopticon 및 기타 스마트 제조 솔루션은 무엇을 제공할 수 있을까요? 기본적으로 머신러닝과 AI를 활용하여 데이터의 이상 징후를 발견하고, 이를 품질과 생산성에 영향을 미치는 결과와 연결하도록 합니다. 그러나 이것은 자율적인 제어가 아닙니다. 성공적인 스마트 제조 전략은 도메인 전문성에 의해 결정됩니다. 그들은 작업 현장을 이해하는 사람들을 대체하는 것이 아니라 지원하도록 설계되었습니다.

이것이 바로 우수한 데이터 시각화가 중요한 자산인 이유입니다. 시민 데이터 과학자가 많은 데이터 민주화 시대에 데이터 분석은 접근 가능하고 직관적이어야 합니다. 민주화는 우리의 핵심이며 개인의 요구 사항에 맞게 맞춤화 할 수 있는 솔루션에 반영됩니다. 코딩할 필요 없이 대시보드를 만들어 정보를 적용하는 방법을 가장 잘 아는 사람에게 정보를 쉽고 빠르게 전달할 수 있습니다.

오토바이를 빵 한 덩어리보다 빠르게 만들 수 있는 세상에서 제조업체는 혁신 속도를 따라 잡아야합니다. Lifecycle Insights의 수석 애널리스트이자 연구원인 Chad Jackson이 작성한 새로운 스마트 제조 eBook은 자산 가동 시간 개선, 보증 비용 절감 및 제조 처리량 증가에 대한 전문가 지침을 제공합니다. eBook을 다운로드하려면 [여기]를 클릭하세요.

감사합니다.
한국알테어

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