인더스트리 4.0
그것은 무엇입니까?인더스트리 4.0
영국의 늦은 8 세기에서 시작된 최초의 산업 혁명은 물과 증기 전력으로 순수한 인간과 동물의 힘을 대체하여 대규모 생산을 달성하는 데 도움이되었습니다. 완제품은 단단한 수동 생산에서 오히려 기계 제조에서 옵니다.
세기 후, 두 번째 산업 혁명은 조립 라인과 석유, 가스 및 전기에 대한 액세스를 도입했습니다. 이 새로운 에너지 소스는 전화와 텔레그래프를 통해 더 진보 된 통신과 함께 대규모 생산 능력과 제조 공정의 자동화의 몇 가지 정도를 가능하게했습니다.
세 번째 산업 혁명은 컴퓨터 및 고급 통신 및 데이터 분석의 추가와 함께 twentieth 세기의 중간에 시작되었습니다. 프로그래밍 가능한 논리 컨트롤러 (PLC)는 특정 프로세스를 자동화하고 데이터를 수집하고 공유하는 데 도움이되는 기계에 내장되어 식물을 피하기 시작합니다.
우리는 이제 네 번째 산업 혁명의 중간에 있습니다.인더스트리 4.0이것은 증가된 자동화에 의해 특징이고 똑똑한 기계와 공장의 사용, 자료 통찰력은 가치 사슬의 맞은편에 더 효율적으로 상품을 생성할 수 있습니다. 생산 유연성이 증가하고 제조업체는 소규모 생산량을 통해 효율성의 이익을 얻을 수있는 많은 경우에, 대규모 사용자 정의를 통해 고객의 요구를 충족 할 수 있습니다. 공장 작업장에서 더 많은 자료를 모으고 다른 기업의 가동에 자료를 결합해서, 지적인 식물은 정보와 더 나은 결정의 투명도를 달성할 수 있습니다.
인더스트리 4.0기술 변화 제조
인더스트리 4.0기업 제조, 개선 및 유통 제품은 급진적으로 변경됩니다. 제조업체는 인터넷을 포함하려고,클라우드컴퓨팅 및 분석 및 인공 지능 및 기계 학습을 포함한 새로운 기술은 생산 시설과 작업 전반에 걸쳐 통합됩니다.
이 지능형 식물은 고급 센서, 임베디드 소프트웨어 및 로봇 기술로 수집 및 분석 데이터를 갖추고 더 나은 결정을 내립니다. 생산 작업 및 에서 데이터ERP공급 사슬, 고객서비스다른 기업 체계에서 운영 자료와 결합될 때, 이전 고립된 정보에서 새로운 시정 및 통찰력은 더 높은 가치를 창조할 수 있습니다.
인더스트리 4.0이 디지털 기술은 자동화, 예측 유지 보수, 프로세스 개선의 자기 최적화 및, 가장 중요한 것은 효율성과 응답을 고객에게 새로운 수준을 전례없는.
스마트 공장의 개발은 네 번째 산업 혁명을 입력 할 수있는 독특한 기회를 제공합니다. 공장 작업장의 센서에서 수집 한 대용량의 데이터 분석은 제조 자산의 실시간 가시성을 보장하고 장비 가동 시간을 최소화하기 위해 예측 유지 보수를 구현하기위한 도구를 제공 할 수 있습니다.
스마트 공장의 첨단 네트워킹 장비의 사용은 생산성과 품질을 증가시킵니다. AI 중심의 시각 통찰력을 가진 사업 모형의 수동 검사의 보충은 과실을 감소시키고 돈과 시간을 절약할 수 있습니다. 최소 투자로, 품질 관리 인력은 연결을 설정할 수 있습니다.클라우드거의 어디에서나 제조 공정을 모니터링하는 스마트 폰. 기계 학습 알고리즘을 적용함으로써 제조업체는 더 비싼 유지 보수 작업의 나중에 단계보다 즉시 오류를 감지 할 수 있습니다.
인더스트리 4.0개념 및 기술은 분리 및 공정 제조뿐만 아니라 석유 및 가스, 광업 및 기타 산업 분야를 포함한 모든 유형의 산업용 회사에 적용 할 수 있습니다.
어떤 기술이 운전인더스트리 4.0주요사업
상품의 네트워킹 (IOT)
IoT는 지능형 공장의 핵심 요소입니다. 작업장의 기계는 네트워크 지원 다른 장비에 연결될 수 있는 IP 주소를 가진 감지기로 갖춰졌습니다. 이 기계화 및 연결은 수집, 분석 및 가치있는 데이터를 교환 할 수 있습니다.
클라우드계산
클라우드모든 것을 계산인더스트리 4.0전략의 코너스톤. 스마트 제조의 전체 실현은 엔지니어링, 공급망, 생산, 마케팅, 유통 및서비스연결성 및 통합. 클라우드기술이 목표를 달성하는 데 도움이 될 수 있습니다. 또한,클라우드Computation는 일반적으로 저장되고 분석된 다량의 자료의 경제 적이고 및 능률적인 가공을 허용합니다. 클라우드계산은 중소기업 성장에 따라 수요와 규모를 조정할 수있는 작고 중간 크기의 제조업체의 시작 비용을 줄일 수 있습니다.
AI 및 기계 학습
AI와 기계 학습은 제조 기업이 공장 작업장, 사업 분야 및 파트너 및 제3자에서 정보의 풍부한 활용을 가능하게합니다. AI 및 기계 학습은 시정, 예측 가능성 및 운영 및 비즈니스 프로세스 자동화를 달성 할 수 있습니다. 예를 들면, 산업 기계장치는 생산 과정에 있는 malfunction에 prone입니다. 이 자산에서 수집 한 데이터의 사용은 기업이 기계 학습 알고리즘을 기반으로 예측 유지 보수를 구현하는 데 도움이 될 수 있으며, 정상 작동 시간과 효율성을 증가시킵니다.
연락처
실시간 생산 작업에 대한 수요는 일부 데이터 분석이 가장자리 (즉, 데이터가 생성되는 곳)에서 수행된다는 것을 의미합니다. 데이터 생성에서 응답까지의 지연을 최소화합니다. 예를 들면, 안전 또는 질 문제의 탐지는 장비의 거의 순간 가동을 요구할지도 모릅니다. 데이터 전송클라우드그것은 식물에 돌려보낼 너무 오래 걸릴 수 있고 네트워크의 신뢰성에 달려 있습니다. 가장자리 계산의 사용은 또한 데이터가 소스에 가까운 것을 의미, 보안 위험을 감소.
사이버 보안
제조 기업은 항상 사이버 보안 또는 정보 물리학 시스템의 중요성을 고려하지 않습니다. 플랜트 또는 현장 운영 장비 (OT)는 제조 공정의 효율성을 증가시키는 동일한 연결성을 가지고 있으며 악의적 인 공격과 악성 코드를위한 새로운 진입 경로를 노출합니다. 산업 4.0 자리수로 전환하여 IT 및 OT 장비를 통합하는 네트워크 보안 접근이 고려되어야 합니다.
디지털 트윈
인더스트리 4.0결과 디지털 변환은 제조업체가 만들 수 있도록 합니다.디지털 트윈, i.e. 공정, 생산 라인, 공장 및 공급망의 가상 사본. IOT 센서, 장비, PLC 및 기타 인터넷 네트워킹 장치에서 데이터를 추출하여 생성디지털 트윈 제조자는 그것을 사용할 수 있습니다.디지털 트윈생산성을 높이고 작업 프로세스를 개선하고 새로운 제품을 디자인합니다. 예를 들어, 시뮬레이션 생산 공정에 의해 제조업체는 가동 중단 또는 증가 용량을 최소화하는 방법을 찾을 수 있습니다.
스마트 공장의 특징
의사결정을 최적화하는 데이터 분석
임베디드 센서 및 상호 연결 된 기계 장치는 제조 기업을위한 대용량의 데이터를 생성합니다. 데이터 분석은 제조업체가 과거 동향을 조사하고 패턴을 확인하고 더 나은 결정을 내립니다. 지능형 식물은 또한 기업의 다른 분야에서 데이터를 사용할 수 있으며, 공급 업체 및 유통의 확장 된 생태계에서 더 깊은 통찰력을 얻을 수 있습니다. 인적 자원, 판매 또는 warehousing에서 데이터를 찾고 제조업체는 판매 이익과 직원을 기반으로 생산 결정을 만들 수 있습니다. 디지털 트윈작업의 전체 그림은 디지털화 될 수 있습니다. ·
IT-OT 통합
스마트 공장의 네트워크 구조는 연결에 따라 달라집니다. 공장 작업장에 있는 감지기, 장비 및 기계에서 모으는 순간 자료는 다른 식물 자산에 의해 즉각 이용되고 기업 소프트웨어 더미에 있는 다른 소프트웨어 사이에서 공유될 수 있습니다, 이것은 ERP를 포함합니다ERP)와 다른 사업 관리 소프트웨어.
공급 업체
Smart Factory는 고객의 요구를 보다 경제적으로 효율적으로 충족하는 맞춤형 상품을 생산할 수 있습니다. 실제로 많은 산업 영역에서 제조업체는 경제 방식으로 "최소 생산 배치"를 달성하는 eager입니다. 고급 시뮬레이션 소프트웨어 응용 프로그램, 새로운 재료 및 3D 인쇄를 사용하여 제조업체는 특정 고객에게 소량의 특수 제품을 쉽게 생산할 수 있습니다. 첫 번째 산업 혁명은 대규모 생산과 관련되었지만 산업 4.0은 대규모 사용자 정의와 관련이있었습니다.
공급 체인
산업 가동은 투명한 능률적인 공급 사슬에 달려 있습니다. 상쾌한 남자로.인더스트리 4.0전략의 일부로서 공급망은 생산 운영과 통합되어야 합니다. 이것은 원료를 취득하고 완제품을 배달하는 방법을 변경했습니다. 공급 업체와 함께 일부 생산 데이터를 공유함으로써 제조업체는 더 나은 배달을 할 수 있습니다. 예를 들어, 조립 라인이 중단되면 배송은 재조정되거나 지연 될 수 있습니다. 또한, 날씨, 수송 파트너 및 소매상인 자료를 공부해서, 기업은 소비자 필요를 충족시키기 위하여 적당한 시간에 완제품을 배달하기 위하여 예측을 사용할 수 있습니다. 블록 체인은 공급망의 투명성을 개선하기위한 핵심 기술이되고 있습니다.