시뮬레이션 모델링 및 스마트 제조 원칙을 적용하면 제조업체는 프로세스를 최적화하여 생산성과 수익성을 높일 수 있습니다.
이러한 발전은 ‘인더스트리 4.0’의 결과라고 볼 수 있습니다.
의약품, 식품, 화학 제품 또는 화장품과 같은 대량의 상품을 생산하는 모든 산업은 폐기물, 다운 타임과 같은 비용 요소를 줄이면서 고품질의 제품을 지속적으로 생산하고자 합니다. 제조 공정의 특성상 여러 성분이 결합되어 혼합, 코팅 또는 분류되므로 이러한 공정의 동작을 이해하는 것이 매우 중요합니다.
스마트 제조 기술에서 생성된 데이터를 활용하는 것은 제조 공정에 적용하는 이점을 실현하는 데 매우 중요합니다. 장비 유지 보수, 품질, 효율성 모니터링, 빌딩 데이터 및 물리 기반 디지털 트윈은 모두 변환, 저장 및 분석이 필요한 데이터를 생성합니다.
장비 유지 보수
다운타임(기계나 시스템의 고장으로 운용될 수 없는 시간)은 예정 여부에 관계없이 제조업체의 생산에 큰 영향을 미치기 때문에, 기업은 일반적으로 장비 유지 보수로 예방하고자 합니다. 기업은 경험과 과거의 이력을 바탕으로, 방치할 경우 다운타임으로 이어질 수 있는 마모와 파손을 보수하는 서비스를 정기적으로 예약합니다.
제조업체는 실시간 데이터에 액세스할 수 있으므로 잠재적인 문제에 보다 신속하게 대응하여 궁극적으로 다운타임을 줄이고 제품 품질을 개선할 수 있습니다. 이는 장비의 데이터 스트리밍을 활용하여 유지보수가 필요한 시기를 정확하게 예측하고, 보다 효율적인 유지 보수 프로세스를 위해 장비를 계속 가동하고, 최소 비용으로 가동 시간을 늘리면 가능합니다. 예를 들어 진동 센서를 사용하면 모터, 베어링 또는 기타 장비가 흔들리기 시작하고 유지보수가 필요할 때 경고가 표시됩니다. 예를 들어 모터의 전류와 같은 기존 값을 관찰하여 기계 성능의 동작을 더 잘 파악할 수 있기 때문에 이상 징후 감지할 때 추가 센서 설치가 필요하지 않을 수 있습니다.
물론 이 모든 데이터는 다양한 시스템에 연결되어야 하며 여기에서 알테어의 IoT 애플리케이션이 등장합니다. 연결성은 데이터 추출 및 제어의 핵심이며, 지리적으로 장비 및 장치의 수가 증가하고 확산될 때 복잡성이 증가합니다. 알테어의 IoT 애플리케이션을 사용하면 기기 관리, 에지 오케스트레이션, 데이터 스토리지, 데이터 스트리밍, 대시 보드 시각화는 물론 인더스트리 4.0 및 스마트 제조 이니셔티브를 최대한 활용할 수 있는 맞춤형 애플리케이션 빌드를 수행할 수 있습니다.
품질과 효율성
품질과 효율성은 제조업체가 지속적으로 개선하거나 유지하기 위해 모니터링하는 측면이기도 합니다. 제약 산업을 예로 들어 보겠습니다. 이 산업의 엄격하게 규제되는 특성을 고려할 때, 제품의 품질은 일괄 처리가 제조업체에게 돈을 벌지 못하는지 여부를 결정하는 요인이 될 수 있습니다.
스마트 제조 접근 방식을 구현하는 회사는 데이터를 사용하여 실시간으로 제품 품질을 지속적으로 비교하는 데 중점을 둡니다. 이러한 예방 조치를 통해 제조업체는 처음부터 품질 문제가 발생하는 것을 막고 회사의 명성을 유지하며 제품의 품질을 유지할 수 있습니다.
마찬가지로, 제조 공정 전반에 걸쳐 병목 현상과 비효율성을 파악하는 것이 매우 중요합니다. 인공 지능과 기계 학습 알고리즘을 활용하면 데이터를 실시간으로 검토하여 이상을 발견하고 결과를 유해한 이벤트와 연관시킬 수 있습니다. 이러한 사전 접근 방식을 통해 프로세스 제조업체는 가능한 최상의 설정을 식별할 수 있습니다.
디지털트윈
디지털트윈(Digital Twin)이란? 컴퓨터(digital)에 현실 사물과 똑같은 쌍둥이(twin)를 만들어 실제로 발생할 수 있는 상황을 컴퓨터로 시뮬레이션함으로써 결과를 미리 예측하는 기술로, 과거와 현재를 이해하고 미래를 예측하는데 효과적입니다.
디지털트윈은 프로세스 제조업체가 제품 성능을 최적화하고, 제품의 서비스 수명에 대한 가시성을 확보하고, 예측 유지 보수를 수행할 시기와 위치를 파악하고, 제품의 남은 유효 수명(RUL)을 연장하는 방법을 이해하는 데 도움이 됩니다. 이는 데이터 기반 디지털트윈의 일부를 형성하며 기계에 대한 통찰력을 얻고자하는 제조업체에게 매우 유용한 도구가 될 수 있습니다.
제조 공정 내에서 Altair EDEM과 같은 개별 요소 모델링 소프트웨어를 디지털트윈 모델에 통합하여 혼합, 코팅 및 다이 충전과 같은 공정을 시뮬레이션 할 수 있습니다. 전체론적 프로세스 모델에서 벌크 재료로 인한 장비의 힘, 압력 및 마모를 분석하여 재료가 장비에 미치는 영향에 대한 이해를 제공할 수 있습니다. 벌크 재료를 취급할 때 장비 기능에 대한 더 깊은 통찰력이 필요한 프로세스에서 Altair MotionSolve와 결합된 EDEM은 유압 시스템과 같은 주요 구성 요소의 벌크 재료에 대한 자세한 해석을 할 수 있습니다. 이를 통해 벌크 재료와의 상호 작용에 대한 장비 반응을 더 잘 이해할 수 있습니다.
기존 프로세스에서 수집된 데이터를 샘플링하고 시뮬레이션 모델의 최적 매개 변수와 비교하여 발생 가능한 고장과 문제를 식별할 수 있으며, 기존 방법을 개선하거나 가속화하는 방법을 고려할 때 의사결정 프로세스의 필수 부분이 됩니다.
물리 기반 및 데이터 기반 디지털트윈의 조합은 제조업체에게 프로세스에 대한 통찰력과 제어력을 높이고 장비 및 공정 매개 변수를 미세 조정할 수 있으며, 적시에 유지 보수에 개입할 수 있으며, 생산 및 재고 비용에 간접적인 영향을 미칩니다. 알테어 디지털트윈 통합 플랫폼은 물리 및 데이터 기반 트윈을 결합하여 제품 라이프 사이클 전반에 걸쳐 최적화를 지원합니다.
제조업체가 경쟁력을 유지하기 위한 효과적인 솔루션은 다운타임에 소요되는 비용과 시간을 줄이면서 개선된 효율성을 약속하는 스마트 제조 기술을 채택하여 알테어를 완벽한 파트너로 만드는 것입니다. 알테어는 복잡한 메커니즘 및 시스템 운영, 데이터 기반 스마트 운영을 위한 데이터 분석 도구, 산업 시스템을 사물 인터넷(IoT)에 연결하는 솔루션 등 제조업체를 위한 완벽한 시뮬레이션 솔루션 제품군을 제공합니다.
제조 공정eGuide는 좌측 링크를 클릭하시어 확인하시기 바랍니다.
감사합니다.
한국알테어
