
자동화 기술로 인해 원자재 가공의 예측 가능성이 높아졌다는 사실을 알고 계셨나요? 하지만 여전히 부족한 자원, 에너지 비용 상승, 인력 부족, 점점 더 엄격해지는 규제 요건과 같은 도전과제에 직면해 있습니다. 디지털화는 이러한 도전과제를 해결하고 생산성과 신뢰성을 높일 수 있는 새로운 기회를 열어줍니다. 스마트 제조를 통해 가시성을 높이고, 운영을 간소화하며, 마찰을 최소화하고, 비용을 절감하는 공장을 상상해 보세요. 엔드레스하우저는 프로세스 자동화 분야에서 오랜 경험을 쌓아온 기업으로서 프로세스를 개선하고 디지털화가 제공하는 기회를 포착할 수 있는 신뢰할 수 있는 파트너입니다.
현재 많은 산업 기업들이 투자하고 있습니다: 시장 조사 및 컨설팅 회사인 InsightAce Analytic은 스마트 제조 시장 규모를 1,675억 달러(2023년 기준)로 추정하고 향후 몇 년간 연평균 16.3%의 성장률을 보일 것으로 전망했습니다.

스마트 제조를 통한 생산성 향상
스마트 제조는 공장 자동화 분야에서 잘 알려져 있습니다. 하지만 공정 자동화에서 스마트 제조란 무엇일까요? 산업 공정은 여전히 화학적, 기계적, 물리적으로 이루어집니다. 그러나 공장 자동화와 프로세스 자동화에는 동일한 원칙이 적용됩니다. 두 세계를 모두 스마트하게 만드는 것은 환경의 지능입니다. 디지털 커뮤니케이션이 현장 수준까지 내려가는 공장에서는 직원들이 인사이트를 얻고, 문서를 간소화하며, 데이터 기반 의사 결정을 내릴 수 있습니다. 상호 운용 가능한 시스템을 갖춘 디지털로 연결된 시설에서는 생산성을 높이고, 변화하는 수요에 적응하며, 표준을 충족하고, 전체 비즈니스를 확장하기가 더 쉽습니다.
프로세스 산업의 스마트 제조 원칙에는 연결된 센서를 통해 산업용 사물 인터넷(IIoT)에서 데이터 인사이트 확보, 원격 모니터링 및 상호 운용 가능한 장비 구현, 디지털 트윈을 통한 자산 시각화, 신뢰성 향상 및 예측 애플리케이션을 위한 인공 지능(AI) 사용이 포함됩니다. 첫 번째 단계로 커넥티드 플랜트를 구축한 후 예측 유지보수 애플리케이션과 같은 예측 기술을 사용하면 다음 단계의 디지털 성숙도를 달성할 수 있습니다. 이를 통해 플랜트의 안정성을 높이고 비즈니스의 확장성을 높일 수 있습니다. 그러나 궁극적인 목표는 적응형 플랜트를 달성하는 것입니다. 데이터 인사이트와 유연한 제어 방법을 통해 변화하는 트렌드에 대응함으로써 미래의 비즈니스를 보호할 수 있습니다.

운영 효율성 향상
스마트 제조 원칙으로 어떻게 공정을 더 효율적으로 만들 수 있을까요? 스마트 제조 원칙을 통해 공장의 효율성을 높일 수 있는 5가지 방법을 알아보세요:
- 실시간 추적을 통해 의사 결정에 도움이 되는 데이터를 사용할 수 있습니다.
- 디지털 모니터링은 인적 오류를 방지하고 위험을 관리하는 데 도움이 됩니다.
- 디지털 문서화는 직원의 시간을 절약해 줍니다.
- 원격 모니터링을 통해 신속한 (재)조치가 가능합니다.
- 데이터 분석은 비즈니스 확장을 위한 기반을 제공합니다.

이더넷 기반 통신
스마트 제조 원칙을 적용하려면 무엇이 필요할까요? 이더넷 기반 통신을 기반으로 디지털화 비전을 구축하여 빠르고 원활한 운영을 보장하세요. 제어 수준에서는 이더넷/IP, PROFINET 또는 Modbus TCP가 잘 알려져 있지만, 현장에서는 여전히 아날로그 신호나 필드버스를 사용하는 공장이 많습니다. 그러나 이더넷 기술은 현장에서 흥미로운 진화를 거듭하고 있습니다. 이제 현장과 제어 레벨 간의 연결을 개선하거나 이더넷을 현장으로 직접 가져올 수도 있습니다. 이는 스마트 제조 원칙을 실현하여 데이터에 쉽게 액세스하고, 빠르고 연결된 네트워크를 구축하며, IIoT 기능의 문을 열 수 있는 좋은 방법입니다.

IIoT 및 인공지능
데이터에 쉽게 액세스하고, 예측하고, 의사 결정을 내리고, 생산량을 높일 수 있는 지능적이고 상호 연결된 플랜트를 만들려면 원격으로 신뢰할 수 있는 정보에 액세스할 수 있는 IoT 센서가 필요합니다. 오늘날에는 현장 계기를 개조하여 IoT 센서로 전환할 수 있습니다. 엔드레스하우저는 물리적 세계와 디지털 세계를 연결하는 다양한 에지 컴퓨팅 솔루션을 제공합니다. 스마트 제조의 다음 단계는 인공 지능(AI)의 활용으로, 궁극적으로 자동화 프로세스를 더 높은 수준의 자율성으로 끌어올릴 수 있습니다.