산업4.0

산업이란 무엇인가4.0

제1차 산업 혁명은 18 세기 후반의 영국에서 영국인들은 순수한 인력과 가축력을 물과 증기 동력으로 대체하여 대규모 생산을 도왔다. 완제품은 더 이상 힘든 수작업이 아니라 기계로 제조되었다.

1세기 후, 제2차 산업 혁명은 조립 라인과 석유, 천연가스, 전기 이용을 도입했다. 이러한 새로운 에너지와 전화와 전보를 이용한 더 첨단 통신은 제조 과정에 대규모 생산능력과 어느 정도 자동화를 갖추게 한다.

제3차 산업 혁명은 시작되었습니다. 20 세기 중엽에 컴퓨터와 첨단 통신 및 데이터 분석이 제조 과정에 추가되었다. 프로그래밍 가능한 논리 컨트롤러 (PLC) 공장의 디지털화는 기계에 포함되어 특정 프로세스를 자동화하고 데이터를 수집하고 공유하는 것을 도와준다.

우리는 지금 제4차 산업 혁명에 처해 있다.4.0이렇게 말하죠. 자동화의 향상과 지능형 기계와 지능형 공장의 사용이 특징이며, 데이터 통찰은 전체 가치 사슬에서 상품을 보다 효율적으로 생산하는 데 도움이 된다. 생산의 유연성이 향상되었고, 제조업체들은 대량 맞춤형으로 고객의 요구를 더 잘 충족할 수 있게 되었으며, 최소한 생산량을 통해 효율성을 높이려는 경우가 많다. 스마트 공장은 공장 작업장에서 더 많은 데이터를 수집하고 다른 기업 운영 데이터와 결합함으로써 정보 투명성을 실현하고 의사 결정을 더욱 잘 수립할 수 있습니다.

산업4.0 기술이 제조업을 어떻게 변화시킬 것인가

산업4.0 회사들이 제품을 제조하고 개선하고 배급하는 방식을 완전히 바꾸고 있다. 제조업체들은 사물인터넷을 포함시키고 있습니다. (IoT)클라우드 컴퓨팅과 분석, 인공지능과 기계 학습을 포함한 새로운 기술이 그들의 생산 시설과 전체 운영 과정에 통합된다.

이 스마트 공장들은 첨단 센서, 임베디드 소프트웨어, 로봇 기술을 갖추고 있어 데이터를 수집하고 분석하여 더 나은 의사 결정을 내릴 수 있다. 운영 운영에서 나온 데이터와 ERP, 공급망, 고객 서비스 및 기타 엔터프라이즈 시스템의 운영 데이터를 결합하여 이전에 고립된 정보에서 새로운 가시성과 통찰력을 창출할 때 더 높은 가치를 창출할 수 있습니다.

산업4.0 이 디지털 기술은 자동화, 예측 유지 관리, 프로세스 개선, 무엇보다도 효율성 및 고객에 대한 대응성을 전례 없는 새로운 수준으로 향상시킬 수 있습니다.

스마트 공장 발전은 제조업이 제4차 산업 혁명에 진입할 수 있는 드문 기회를 제공했다. 공장 작업장의 센서에서 수집된 대량의 빅데이터를 분석하면 제조 자산의 실시간 가시성을 보장하고, 장비 다운타임을 최소화하기 위해 예측 유지 보수를 수행할 수 있는 도구를 제공할 수 있다.

스마트 공장에 첨단 사물인터넷 장치를 사용하면 생산성과 품질을 향상시킬 수 있다. 사용하다 AI 비즈니스 모델을 수동으로 검사하는 것을 대체하는 시각적 통찰을 통해 제조 오류를 줄이고 비용과 시간을 절약할 수 있습니다. 품질 관리자들은 최소한 투자로 클라우드에 연결된 스마트폰을 설치하여 거의 어디에서나 제조 과정을 모니터링할 수 있다. 기계 학습 알고리즘을 적용함으로써 제조업체들은 수리 작업이 더 비싸는 후반 단계가 아니라 즉시 오류를 감지할 수 있다.

산업4.0 개념과 기술은 이산과 프로세스 제조, 석유 및 가스, 채광 및 기타 산업 분야를 포함한 모든 종류의 산업 회사에 적용될 수 있다.

어떤 기술이 산업을 추진하고 있는지4.0 발전

사물인터넷 (IoT)

사물인터넷 (IoT) 스마트 공장의 핵심 부분입니다. 공장 작업장의 기계는 센서를 장착하고 있으며, 이 센서들은 IP 기계가 다른 네트워크 지원 장치와 연결할 수 있는 주소. 이러한 기계화와 연결성은 많은 양의 가치 있는 데이터를 수집, 분석, 교환할 수 있게 한다.

클라우드 컴퓨팅

클라우드 컴퓨팅은 모든 산업에서4.0 전략의 초석. 지능형 제조를 전면적으로 실현하려면 공학, 공급망, 생산, 판매, 배송 및 서비스의 상호 연결과 통합을 필요로 한다. 클라우드 기술은 이 목표를 달성하는 데 도움이 된다. 또한 클라우드 컴퓨팅을 통해 저장하고 분석되는 대량의 데이터를 보다 경제적이고 효율적으로 처리할 수 있습니다. 클라우드 컴퓨팅은 또한 비즈니스 성장에 따라 수요를 조정하고 규모를 확대할 수 있는 중소형 제조업체의 시작 비용을 절감할 수 있다.

AI 기계 학습과

AI 기계 학습을 통해 제조형 기업은 공장 작업장, 각 사업 부서, 심지어 파트너와 제3자의 많은 정보를 최대한 활용할 수 있다. AI 기계 학습은 운영 및 비즈니스 프로세스의 가시성, 예측 가능성, 자동화를 위한 깊은 통찰력을 제공합니다. 예를 들어, 산업 기계는 생산 과정에서 고장이 발생하기 쉽다. 이러한 자산에서 수집한 데이터를 활용하면 기계 학습 알고리즘에 기반한 예측 유지 관리를 수행할 수 있도록 도와주며, 이를 통해 가동 시간을 늘리고 효율성을 높일 수 있다.

모서리 계산

실시간 운영 요구 사항은 데이터가 생성된 '에지'에서 데이터 분석을 수행해야 한다는 것을 의미합니다. 이를 통해 데이터 생성에서 반응이 필요하기까지의 지연이 최소화됩니다. 예를 들어, 안전이나 품질 문제를 탐지하려면 장치의 거의 실시간적인 작업이 필요할 수 있습니다. 데이터를 엔터프라이즈 클라우드로 전송한 다음 공장 작업장으로 돌아가는 데 시간이 너무 길고 네트워크의 신뢰성에 의존할 수 있습니다. 에지 컴퓨팅을 사용하면 데이터가 원천 근처에 유지되므로 보안 위험을 줄일 수 있습니다.

네트워크 보안

제조 기업은 항상 네트워크 보안이나 사이버 물리적 시스템의 중요성을 고려하는 것은 아니다. 공장이나 현장에서 설비를 운영하기는 하지만 (OT) 동일한 연결성을 갖추면 제조 프로세스의 효율성을 높일 수 있지만 악성 공격과 악성 소프트웨어에 대한 새로운 입구 경로를 드러낸다. 공업에 가고 있다 4.0 디지털 전환을 진행하는 과정에서 IT 그리고 OT 장치의 네트워크 보안 방법

디지털 쌍둥이

산업4.0 디지털 전환으로 제조업체들은 프로세스, 생산라인, 공장 및 공급망의 가상 복제본인 디지털 쌍둥이를 만들 수 있게 되었다. 이를 통해 IoT 센서, 장치,PLC 그리고 다른 인터넷 연결 장치들은 데이터를 추출하여 디지털 쌍둥이를 만들 수 있다. 제조업체들은 디지털 쌍둥이를 이용하여 생산성을 향상시키고, 워크플로우를 개선하며, 신제품을 설계할 수 있다. 예를 들어, 제조업체는 생산 프로세스를 시뮬레이션하여 프로세스의 변경을 테스트하여 다운타임 시간을 최소화하거나 생산성을 향상시킬 수 있는 방법을 찾을 수 있다.

스마트 공장의 특징

결정 최적화를 위한 데이터 분석

내장형 센서와 연결 기계 장비는 제조형 기업에 많은 빅데이터를 생성한다. 데이터 분석은 제조업체들이 역사적 추세를 조사하고, 규칙을 식별하며, 더 나은 의사를 결정하는 데 도움이 된다. 스마트 팩토리는 기업 부서와 공급업체 및 유통업체의 생태계의 확장된 부분의 데이터를 활용하여 더 깊은 통찰을 얻을 수 있습니다. 제조업자는 인적 자원, 영업 또는 창고 부서의 데이터를 조회하여 판매 이익과 인력 배치를 기준으로 생산 결정을 내릴 수 있습니다. 작성"디지털 쌍둥이는 디지털화로 운영 상황을 전면적으로 구현할 수 있다."

IT-OT 통합

스마트 공장의 네트워크 아키텍처는 상호 연결에 의존한다. 공장 작업장의 센서, 장비 및 기계에서 수집된 실시간 데이터는 다른 공장 자산에 즉시 사용되고 엔터프라이즈 소프트웨어 스택의 다른 소프트웨어 간에 공유될 수 있습니다. 여기에는 엔터프라이즈 리소스 계획이 포함됩니다. (ERP) 기타 비즈니스 관리 소프트웨어와 함께

맞춤형 제조

스마트 공장은 고객의 요구에 맞는 맞춤형 상품을 보다 경제적이고 효율적으로 생산할 수 있다. 사실, 많은 산업 분야에서 제조업자들은 경제적인 방법으로"최소 생산 로트"... 고급 시뮬레이션 소프트웨어 애플리케이션, 새로운 재료 및 3D 인쇄 기술을 통해 제조업체는 특정 고객을 위해 소량의 전문 제품을 쉽게 생산할 수 있다. 제1차 산업 혁명은 대규모 생산과 관련되어 있었고, 산업 4.0 대량 맞춤형 관련 있습니다.

공급망

산업 운영은 투명하고 효율적인 공급망에 의존한다. 안정된 산업으로4.0 전략의 일부인 공급망은 생산 운영과 결합되어야 한다. 이것은 제조업체들이 원자재를 얻고 완제품을 인도하는 방식을 바꾸었다. 제조업체는 공급자와 생산 데이터를 공유함으로써 납품을 더 잘 할 수 있다. 예를 들어, 조립 라인이 중단된 경우, 시간 또는 비용 낭비를 줄이기 위해 납품을 재일정하거나 지연할 수 있습니다. 또한 기상, 운송 파트너, 소매상의 데이터를 연구함으로써 기업은 예측 출하를 사용하여 소비자의 요구를 충족시키기 위해 제대로 완제품을 발송할 수 있다. 블록체인은 공급망의 투명성을 높이는 핵심 기술이 되고 있다.