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+====== 제조업의 스마트 데이터의 활용 ======
+\\
+스마트 데이터는 무엇이며, 왜 그것이 지금 제조업 세계에서 그렇게 중요한가?\\
+{{ :스마트_데이터_활용.jpg?700 |}}
+**스마트 데이터란?**\\
+스마트 데이터와 스마트 데이터 분석은 4차 산업혁명의 주요 구성요소다. 디지털화는 현대 제조 환경에서 프로세스와 인력 사이에 데이터를 포착하고 전송할 수 있게 한다.\\
+데이터는 일반적으로 다음 경로를 따라 스마트팩토리를 통과한다.\\
+	데이터 수집: 시설 및 차량에 달려있는 센서가 장비 상태, 인력 생산성 및 속도 및 결함율과 같은 워크플로우 메트릭에 대한 데이터를 수집한다.\\
+	데이터 조직: IT와 ERP 플랫폼은 이렇게 들어오는 데이터를 캡처하고 정리하여 통찰력을 그리게 되는데, 보통 프로세스를 자동화하는 기계 학습의 도움을 받는다.\\
+	데이터 활용: 의사결정자는 이 조직된 데이터를 사용하여 장비 유지보수 및 업그레이드 주기를 계획하고, 인력을 조정하고, 지연 또는 수요를 예측하며, 파트너 또는 다른 발전소와의 동기화 및 에너지 소비량을 미세 조정한다.\\
+만일 당신이 이 점들을 연결하면 스마트 데이터를 통해 공장현장과 최고경영진, 공급망, 유통업체와 공급업체 같은 비즈니스 간에 보다 높은 수준의 가상 통합이 가능하다는 것을 알 수 있다. 스마트 데이터는 상세하고 풍부하며 실시간이며, 가장 중요한 것은 실행이 가능하다. 그것은 현대 산업의 모든 부분이 더 잘 협력할 수 있도록 정보를 제공한다.\\
+스마트 데이터의 증가가 제조업에 긍정적인 영향을 미치고 있는 몇 가지 실용적인 방법에 대해 살펴보자.\\
+**제조업 스마트 데이터의 이익 실현**\\
+제조업체들이 경쟁력을 유지하려면 더 민첩해져야 한다. 기업들은 규제와 소비자의 기대를 충족시키는 동시에 수많은 고객들을 위해 점점 더 정교하고 다양한 제품을 생산해야 한다. 그리고, 더욱 복잡해지는 세상에서 가능한 한 빨리 최종 사용자에게   제품을 전달해야 한다.\\
+스마트 데이터는 제조업체가 이러한 높은 기대치를 충족시키기 위해 필요로 하는 생산성, 효율성 및 장비 신뢰성을 해결해 준다. 분석가들에 따르면, 세계 최고의 제조 업자들이 누리는 이점과 기회선점이 녹아 들어 있다고 한다. 그 이유의 큰 부분은 기술로 산업이 민주화되었고 소규모 경쟁자들에게도 경쟁의 장이 거의 평준화되었기 때문이다.\\
+특히 스마트 데이터는 제조업체에게 다음과 같은 기회를 제공한다.\\
+**1. 제품 품질 및 결함 관리 개선**\\
+제조업체는 결함이력 과 품질 보증(QA) 데이터를 활용 머신 비전 스테이션을 교육하여 제품 검사를 수행할 수 있다. 머신 비전은 피로에 약하지 않아 교대도 필요 없고 QA 요원보다 정확하다.\\
+ 더 나은 것은 감시 자동화 채택이 인력을 대체하기 보다는 오히려 기술력을 높일 수 있다는 점이다. 문제가 되는 제품, 리콜, 평판 저하 등에 대한 보호 층은 말할 것도 없고, 높은 불량률과 저숙련자에 대한 해결책이다.\\
+**2. 보다 효과적인 유지보수 및 기계 수명 연장**\\
+장비 고장 후 다운타임은 모든 유형의 제조 환경에서 비용이 많이 든다. 자동차 업계에서 설비다운타임 비용은 분당 22,000달러까지 높아질 수 있다.\\
+스마트 공장에서 생산 장비에 탑재된 센서는 사용되는 에너지, 소리 및 진동, 경과된 takt time 등 기계 작동에 관한 데이터를 알고리즘에 공급한다. 이러한 스마트 시스템은 기계와 부품의 실시간 성능을 벤치마크와 비교함으로써 고장이 발생할 가능성을 예측하거나 유지보수 또는 부품 교체를 위한 최적의 시간을 결정한다.\\
+결과적으로 장비 예산은 더 효과적이고, 자산은 더 오래 지속되며, 수익성에 영향을 미치는 예상치 못한 다운타임에 대한 걱정을 훨씬 덜 수 있다.\\
+**3. 미세 조정 워크플로우**\\
+자동화 또는 수동 제조, 조립 및 재료 취급 장비는 귀중한 프로세스 데이터를 산출할 수 있다. 이 데이터는 의사결정자와 이해관계자가 인력, 투자 및 워크플로우 설계를 보다 목표지향적이며 구체적이고 효과적인 의사결정을 내리는 데 도움이 된다.\\
+전사적 스마트 데이터에 액세스하면 어떤 프로세스가 병목 현상을 일으키는지, 언제 병목 현상이 발생하는지, 그 이유는 무엇인지 알 수 있다. 교대 근무 중 두 부서 간의 시너지가 좋지 않거나 매월 후반에 자재를 납품하는 특정 화물 회사의 숨겨진, 구체적이고 영향력 있는 문제뿐만 아니라 기회도 찾아낼 수 있다.\\
+부품 고장에 대한 장비의 한 부분을 모니터링하는 것과 마찬가지로, 처리 시간, 처리량 및 기타 "작업자" 측정 기준을 모니터링하면 프로세스의 어떤 부분이 애플리케이션에 더 이상 적합하지 않은지 알 수 있다.\\
+**4. 디자인 및 순환경제 개선**\\
+순환경제라는 개념에 곧 익숙해질 것이다. 이것은 오래 사용하는 제품, 지속가능성, 그리고 중고, 리퍼브, 재활용 또는 다른 방법으로 재사용되는 제품으로 건강한 제3자 및 제1자 시장을 우선시하는 미래의 경제 모델이다.\\
+부품 차원에서도 동력 장비나 전자제품과 같은 복잡한 제품은 제품이 어떻게 사용되는지, 그리고 어떤 조건을 견뎌야 좋은 성능을 발휘할 수 있는지에 대한 데이터가 상당히 많이 생성된다.\\
+필립스를 포함한 몇몇 주요 제조업체들은 이러한 순환경제 건설을 위해 노력한 것으로 인정을 받았다. 이러한 방식으로 제품 및 고객 데이터를 사용하면 상품 수명이 향상되고, 원료를 지구상에 보관하며, 환경을 의식하는 소비자들 사이에서 브랜드 충성도를 높이고, 리퍼브 제품의 강력한 판로를 구축할 수 있다. 이러한 순환경제는 만연화된 전자 폐기물 문제와 귀금속 및 기타 자원의 채굴을 둘러싼 갈등과 착취를 감소시킨다.\\
+**5. 에너지 사용 및 지속가능성 향상**\\
+마지막으로, 스마트 데이터와 스마트 머신은 스마트 에너지 사용으로 가는 길을 열어준다. 스마트 머신은 설비 내 각 부분이 에너지를 얼마나 사용하는지, 언제 사용하는지에 대한 상세함을 원격으로 측정할 수 있다. 산업 활동이 전 세계적으로 공급된 전기의 약 54%를 소비하고 있다. 스마트 데이터를 사용하여 수급 관리를 하기에 이상적인 시점이다.\\
+난방, 냉동, 세척, 혼합, 가공 및 재료 취급 과정을 포함 모터나 펌프를 사용하거나 온도를 조작하는 기기는 상당한 에너지를 소비한다. 스마트 공장은 어떤 기계가 시간이 지남에 따라 더 많은 에너지를 사용하는지를 발견하는데, 이것은 곧 부품 고장을 나타낼 수 있는 요인이 되기도 한다.\\
+또한 에너지가 불필요하게 사용되고 지불되는 기간과 주요 장비나 인프라의 성능, 런닝타임을 미세 조정할 수 있는 기회를 정확히 지적한다.\\
+이러한 이점때문에, 제조사들 사이의 스마트 데이터와 사물인터넷(IoT)에 대한 관심은 앞으로 폭발적으로 증가할 것이다. 애널리스트들은 2017~2022년 제조업 IoT 시장이 연간 29% 성장해 453억달러 규모에 이를 것으로 예상하고 있다.\\
+**제조 분야의 스마트 데이터 시장 활성화**\\
+지금까지 살펴본 바와 같이 제조분야에서 경쟁 우위를 감안할 때 스마트 데이터가 기하급수적으로 증가하고 있는 이유를 쉽게 알 수 있다. 오늘날 스마트 데이터 인프라에 투자하는 기업들의 내일은 보다 유연하고 경쟁력 있게 될 것이며, 보다 나은 안정성을 유지할 수 있을 것이다.\\
+출처 : [[https://www.manufacturingtomorrow.com/article/2020/06/the-rise-of-smart-data-in-manufacturing/15451|ManufacturingTomorrow]]\\
+번역 : K-SmartFactory

제조업의_스마트_데이터의_활용.txt · 마지막으로 수정됨: 2020/06/30 14:22 저자 wikiadmin

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