제조 산업에 종사하는 경우 “생산 관리”와 “품질 관리”라는 단어를 적어도 한 번 들었습니다. 그러나 제조 관리는 어떻습니까? 이 기사에서는 언어의 의미의 차이점을 설명하고 제조 관리 시스템이 중요한 이유와 제조 관리 시스템의 중요성 및이를 사용하는 이점에 대해 살펴 보겠습니다.
생산 관리와 제조 제어의 차이점
생산 관리의 정의
자주 들으듯이 생산 통제란 무엇입니까? 가장 일반적인 정의는 “품질, 비용, 수량 및 납품일의 관점에서 생산 (설계, 조달, 작업) 관리”입니다. 이 외에도 주문 및 배송을 추가 할 수 있습니다. 즉, 생산 활동과 관련된 모든 프로세스는 비용을 최적화하고 품질을 유지하기 위해 관리됩니다.
“제조”와 “생산”
대조적으로, 제조 제어의 정의는 그리 명확하지 않다. 그 이유는 “생산”과 “제조”의 개념이 종종 혼동되기 때문입니다. 제조 제어를 감히 정의한다면 제조 현장에 더 가까운 작업, 부품 제조 작업, 조립 작업, 금속 가공, 제조 라인 등을 관리하는 이미지로 생각할 수 있습니다. 말하자면, 생산 통제의 일환으로 제조 현장을 통제하는 의미로 사용되는 것으로 간주됩니다.
제조 제어 시스템이란 무엇입니까?
제조 제어 시스템(MES, 제조 실행 시스템이라고도 함)은 제조 라인의 작동 시간, 제조 제품의 수, 제조 라인의 제어 시스템에서 검사로 검사되는 제품 수와 같은 데이터를 축적하고 분석합니다. 이를 통해 당사는 운영 시간과 제조 제품 수 간의 균형을 검토하고, 제조 정확도를 향상시키기 위한 프로세스를 검토하고, 필요한 데이터를 생산 관리 시스템에 전송하는 등 필요한 조치를 취합니다. 말하자면, 제조 제어를 실행하는 정보 시스템입니다.
제조 관리와 품질 관리의 차이점
품질 관리란 무엇입니까? 이것은 또한 정의를 가지고 있습니다.
“구매자의 요구를 충족시키는 제품을 경제적으로 생산하기위한 수단 시스템”
즉, 제품의 성능과 품질 (배달 시간 및 수량 포함)에 대한 고객의 요청을 충족시키는 것이 경영진입니다. 품질 관리의 주요 목적은 제품의 품질을 유지하는 것입니다. 실제로 제조 관리와 품질 관리의 개념은 비용을 낮추면서 품질을 향상시켜야하기 때문에 복잡하게 얽혀 있습니다. 따라서 명확한 구별을하기는 어렵지만 품질 관리는 제조 관리의 목적 중 하나라고 할 수 있습니다.
두 가지 유형의 품질과 데이터 수집의 필요성
제조 산업에는 디자인 품질과 제조 품질이라는 두 가지 유형의 품질이 있습니다. 디자인 품질은 목표 품질이며 제조 품질은 제품의 최종 품질입니다. 디자인 품질을 초과하는 제품이 생산되더라도 품질 관리가 좋지 않다는 점에 유의해야합니다. 마지막으로, 우수한 품질 관리는 변동이 거의없고 원하는 품질 (디자인 품질)을 달성 할 수 있음을 의미합니다. 이를 위해서는 제품, 공정 중인 작업 및 치수와 같은 데이터를 장비에서 언제든지 또는 적시에 수집해야 합니다. 또한 현장에서 무슨 일이 일어나고 있는지 이해하기 위해 해당 데이터를 분석해야합니다.
제조 제어 시스템의 중요성과 이점
- 자동화된 데이터 수집의 필요성
제품 데이터를 수집하는 것은 그 자체로 그렇게 어렵지 않습니다. 그러나 생산 라인의 규모가 커지고 생산량이 증가함에 따라 100 % 검사를 수행 할 수 없습니다. 따라서 샘플링 검사를 수행하지만 최근에는 데이터 수집 자체를 자동화하는 접근 방식이 증가하고 있습니다. - 데이터 수집 자동화 및 제조 관리 시스템
예를 들어, 치수 검사에서 카메라를 제조 장비 자체에 부착할 수 있으며 제품의 치수를 얻기 위해 이미지 처리를 수행할 수 있습니다. 데이터가 수집되면 제조 제어 또는 품질 관리에 필요한 분석이 이 데이터를 기반으로 샘플링 검사보다 더 정확하게 수행될 수 있습니다. 앞서 언급한 MES(제조 제어 시스템)는 이러한 데이터를 일관되게 수집하고 분석하는 시스템입니다. - 제조 관리 시스템 및 엣지 컴퓨팅
제품 데이터가 비정상적인 값이면 제조 장비 측의 결함인 경우가 많습니다. 예를 들어, 물체를 절단하기 위해 절단하는 과정에서 절삭 공구의 마모로 인해 가공 된 제품의 치수가 이탈하게됩니다. 또한 절삭 공구가 손상되면 가공 된 표면 또는 제품 표면이 긁히게됩니다. 전통적인 절단에서 숙련 된 현장 기술자는 마모의 발생을 예측하고 적시에 공구를 교체합니다.
반면에 오늘날의 절단기는 자동화되어 공구 마모를 자동으로 감지할 수 있습니다. 그러나 공구 마모 또는 파손을 나타내는 제품 데이터가 감지되는 즉시 공구를 교체해야 합니다. 이 경우 필요한 속도는 종종 밀리 초 (1 / 1,000 초) 단위이며 클라우드 서버가 직접 데이터를 획득하고 작업을 제어하는 속도 측면에서 현실적이지 않습니다. 아무 것도 없습니다.
또한 데이터 수집을 위한 시간 간격은 종종 밀리초이며, 제조 장비가 작동하는 동안 항상 수행되기 때문에 많은 양의 데이터가 생성됩니다. 클라우드 서버만으로 이러한 많은 양의 데이터를 실시간에 가까운 속도로 처리하는 것은 현실적이지 않습니다.
또한 어떤 방법으로 경쟁사의 시스템 보안을 깨고 제품 데이터를 얻고 분석하면 경쟁 업체 공장의 생산 능력과 수율을 알 수 있습니다. 따라서 단일 클라우드 서버에서 대량의 제품 데이터를 중앙 집중식으로 관리하는 것은 보안 측면에서 좋은 생각이 아닐 수 있습니다.이러한 경우, MES의 일부 또는 모든 MES는 엣지 컴퓨팅. 즉, 도입이 가능하다. 엣지 에 대한 데이터 수집, 저장 및 분석을 컴퓨팅 및 수행 엣지 서버. 또한 결과를 클라우드로만 가져오면 거의 실시간 속도를 유지하면서 네트워크를 통해 흐르는 데이터의 양을 최소화할 수 있습니다. 이를 통해 데이터 수집 및 분석의 자동화, 처리 속도 및 보안을 모두 달성 할 수 있습니다.
- 데이터 수집 자동화 및 인력 부족
데이터 수집 및 분석의 자동화는 최근 몇 년 동안 인력 부족으로 인해 요구되고 있습니다. MES를 지원하는 부서에는 생산 관리 부서와 생산 엔지니어링 부서가 포함됩니다. 이 부서에서 생산 라인은 전통적으로 숙련 된 기술자의 직관에 의해 수년 동안 유지되어 왔지만 불행히도 그러한 기술자의 수는 감소하고 있습니다. 따라서 숙련 된 기술자가 의사 결정에 필요한 데이터 수집 및 분석을 자동화함으로써 기술자는 의사 결정에 집중할 수 있습니다.
제조 관리 시스템은 큰 장점이 있습니다.
그는 제조 제어, 생산 관리 및 품질 관리의 차이점과 제조 제어 시스템의 장점을 설명했습니다. “제조 제어”라는 용어는 비교적 최근에 사용되어 왔으며 아직 명확하게 정의되지 않았습니다. 이 용어를 사용할 때 “생산”과 “제조”의 차이점을 인식함으로써 잘 설명 할 수 있습니다. 또한 제조 제어 시스템은 큰 장점이 있지만 물론 일정량의 초기 비용이 듭니다. 비용과 장점을 고려하면서 도입을 고려하는 것은 어떻습니까?
