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배기파이프, SCADA 시스템 및 소시지: 5가지의 스마트 제조 사용 사례




1. 다이나믹 스케쥴링(Dynamic Scheduling) | OSISOFT | 강철 (Arcelor-Mittal)


ArcellorMittal은 분쇄, 가공, 철도 및 항만을 갖춘 캐나다의 철광 채광 시설을 소유하고 있ek. 2010 년에는 생산량을 1,600 만 톤에서 2,600 만 톤으로 증가시키기 위한 근대화 노력을 시작했다.

“불행히도, 2012년에 광석 가격이 폭락했고, 54년 된 암반 항구를 새로운 선박을 수용하기 위해 확장하는 것과 같은 일부 수리는 비현실적으로 되었다. 따라서 ArcellorMittal은 PI 시스템을 사용하여 광산의 생산이나 가공 시 설에서의 생산 현장 활동을 더 잘 조정하게 되었다. 이에 따라 2014년까지 2300만 t의 생산량을 늘렸다. 2015년에는 2천6백만 톤에 달하는 자본이 추가되어 4천만 달러의 수입이 늘었다. 적당한 소프트웨어 투자를 통해 달성해야 할 예산은 7,500만 달러이다.”

–OSIsoft의 산업 분석가 Michael Kanellos



2. 예측적 유지 보수(Predictive Maintenance) | TELIT | 기계 (MITSUBISHI)




“Mitsubishi Machinery는 24 시간 원격 모니터링 및 실시간 장치 데이터에 대한 신뢰성있는 액세스를 허용하는 IoT 플랫폼이 필요했다. 이에 따라 DeviceWISE 플랫폼은 가공 공정에 투명성을 제공하도록 설계된 견고한 생산 모니터링 및 지원 솔루션 인 MC Remote 360에 필요한 기능과 신뢰성을 제공했다. 따라서 이제 고객이 인식하기도 전에 문제를 감지 할 수 있을 뿐만 아니라 고객은 문제를 해결하고 프로그램을 업로드하거나 다운로드하고 소프트웨어 업데이트를 푸시 할 수 있도록 기술자에게 원격으로 터널링 기능을 부여 할 수 있다. ”

–Ricardo Birnaello, IoT 공장 솔루션 담당 부사장, Telit



3. 다이나믹 스케쥴링(Dynamic Scheduling) | HITACHI | 컴퓨터 (HITACHI)




“우리는 오마카의 공장에서 SCADA 시스템을 제조한다. 이 대형 컴퓨터는 냉장고의 크기의 발전소는 감독 통제에 사용된다. SCADA는 주문할 수 있도록 만들어졌다. 그것은 소량, 고변화 게임이며, 주문들은 항상 생산 흐름의 논리를 놀라게 했다. 우리에게는 병목현상이 발생하고, 리드 타임이 지연되면 기존 고객은 우리의 제품을 사용하지 않는 위협이 생길 수 있다. 따라서 우리는 동일한 민첩한 프로세스인 데이터 세트와 알고리즘을 구축했다. 이 알고리즘은 병목현상을 드러내고, 주문과 인력, 기계의 순서를 다시 정하는 방법을 제시했다. 이에 따라 우리는 리드 타임을 반으로 줄이고 오미카 공장은 우리에게 테스트베드로 사용되었다.”

- Greg Kinsey, Hitachi Vantara, 부회장



4. 예측 다운 타임(Predictive Downtime) | PTC | 자동차 부품 (HIROTEC)





일본 자동차 부품 공급 업체 히로텍 (HIROTEC)은 9 개 국가에 26 개 시설을 보유한 16 억 달러 규모의 기업이다. 매년 1100 만 개의 폐쇄 장치와 5 백만 개의 배기 시스템을 생산한다. 자동차 부품 OEM 산업은 붐비고 경쟁적이다. 이런 특성을 지닌 산업에서 자동차 제조업체는 물품을 값싼 가격에 받기 위하여 공급업체끼리 경쟁을 시킬 수 있다. 예상치 못했던 다운 타임은 문제를 해결하는 방안이다. HIROTEC의 우선순위 중 하나는 지속적인 운영이다.

HIROTEC은 예측 분석을 활용하여 계획되지 않은 다운 타임을 완전히 제거하고자 했다. 이를 위해 리소스를 늘리거나 핵심 제조 우선 순위에서 초점을 벗어나지 않고 IT 시스템과 OT시스템을 함께 사용해야 했다.

“역사적으로 제조업 그룹은 IT와 협력하기 위해 노력해 왔다. 하지만 우리는 함께 일하는 법을 배워야 한다.”고 IoT 연구소의 선임연구원인 저스틴 헤스터(Justin Hester)가 말했다.

HIROTEC은 새로운 IoT 소프트웨어를 개발하고 제조 시스템과 통합하는데 도움이 되도록 PTC를 임명했다. 그들은 HILOTEC의 데이터 센터에 있는 온-프레미스 클라우드 플랫폼으로 PTC의 ThingWorx를 배치했으며, HPE의 에지라인에서 에지 처리 기능을 실행하는 HPE의 9세대 서버에서 실행된다. HIROTEC은 세개의 테스트 파일럿을 완료했다. 디트로이트 공장에 있는 8대의 컴퓨터 번호 제어 장치(CNC)로부터 데이터를 처음 캡처하고 분석했다. 또한 두 사람이 검사 로봇, 힘 센서, 레이저 측정 장치 및 카메라를 특징으로 하는 자동 배기 시스템 검사 라인의 원격 시각화를 위한 플랫폼을 전개 했다.

테스트 파일럿을 통해 HIROTEC은 비즈니스 운영에 대한 실시간 가시성을 확보함으로써 효율성과 처리량을 해결할 수 있었다. 이 솔루션은 또한 HIROTEC에 장비 학습을 사용하여 배기 시스템 검사 라인과 같은 주요 시스템의 고장을 예측하고 시설의 성능을 이해하기 위한 과거 데이터의 분석을 수행할 수 있도록 했다. 이처럼 HIROTEC은 생산 시스템을 수동으로 검사하는데 걸리는 시간을 100% 줄였으며 기존 시스템의 성능을 향상시켜 새로운 CNC 시스템에 투자해야 할 필요성을 없앴다.



5. 예측성(Predictive Quality) | OSISOFT | SAUSAGES (TYSON)





“Jimmy Dean 소시지를 생산하는 공장에서 Tyson Meats는 완제품 중 일부가 저체당이라는 사실을 발견하여 정상보다 많은 양의 경품을 제공했다. 또한 USDA 규정에 따라 2 주 동안 생산 라인을 중단해야 했다. PI 시스템을 사용하여 Tyson은 오븐의 '구역 1'에서 프로세스 변경 사항을 정확하게 지적 할 수 있었다. 지미 딘 (Jimmy Dean) 시설의 경우 6 개월 후 수확량이 0.1 % 향상되었다. 많지는 않지만, 1 억 파운드가 넘는 소시지를 더하는 것이다. 그 수익은 프로젝트 자체에 큰 도움을 주었다.




출처: enterprise iot insights
번역: K-Smart Factory

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배기파이프_scada_시스템_및_소시지.txt · 마지막으로 수정됨: 2018/10/30 15:39 저자 wikiadmin
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