제조 공정의 자동화는 제조 산업을 크게 변화시킬 것이라고합니다. 그러나 제조 공정의 자동화는 정확히 어떻게 될까요? 이 기사에서는 제조 공정 자동화에서 어떤 변화가 일어나는지, 그리고 제조 공정 자동화에 깊이 관여하는 세 가지 기술을 보여 드리겠습니다.
제조가 자동화되면 어떤 변화가 있습니까?
자동화는 생산 효율성과 이익을 증가시키는 수단으로서 현대 제조에서 오랫동안 도전 과제였습니다. 자동화 는 애초에 무엇을 의미합니까?
자동화는 기계와 컴퓨터가 인간이 수행한 작업을 수행하는 방식을 바꾸는 과정입니다.
제조 산업에서는 일반적으로 기계가 사람을 대신하여 제조 공정에서 작업의 일부 또는 전부를 수행한다고합니다. 예를 들어, 한 번 손으로 컨베이어 또는 자동화 로봇으로 운반 된 부품을 변경하는 것은 자동화의 한 예입니다. 또 다른 옵션은 용접 로봇이 인간에 의한 수동 용접 과정을 대체하도록하는 것입니다. 또한, 인간이 시각적으로 판단하는 작업을 배제하고 이미지 인식에 의해 불량한 색조를 제거하는 기계를 도입하는 것이 자동화되어 있다고 말할 수 있습니다.
제조 산업에서 공정, 제조 부서 및 회사 전체에 대한 자동화의 이점은 무엇입니까?
- 인건비 절감
자동화는 수동으로 수행 된 작업을 대체하는 기계이므로 일반적인 장점은 해당 작업과 관련된 인건비를 줄일 수 있다는 것입니다. 자동화가 기업에 큰 요인인 인건비를 절감할 수 있다면 매우 효과적일 것이다.
- 채용 및 교육 위험 감소
새로운 사람을 고용하거나 다른 부서에서 이주 할 때마다 항상 고용 및 훈련의 위험이 있습니다. 사람이 표준 생산 효율성을 달성 할 것인지 여부는 일정 기간 동안 상황을 관찰하지 않고는 결정할 수 없습니다. 또한 작업 교육이 완료된 후 직원이 퇴직하거나 직업을 변경하면 노동 비용과 훈련에 필요한 시간이 낭비됩니다. 기계가 자동화를 통해 작업을 담당하게하면 그러한 모집 및 교육의 비용과 위험이 줄어 듭니다.
- 인적 오류로 인한 생산성 변화 방지
사람은 정확히 같은 움직임을 반복 할 수 없습니다. 또한 판단력과 기억력에는 개인차가 있으며 그날의 신체 상태에 영향을받을 수 있습니다. 또한, 아무리 잘 고용하더라도 인간의 실수를 완전히 막는 것은 어려울 것입니다. 기계가 작업을 대체하면 이러한 변동을 방지 할 수 있으며 안정적인 생산을 기대할 수 있습니다.
- 환경 적응성
사람들은 너무 덥거나 너무 추운 환경에서 오랜 시간 일할 수 없습니다. 또한 특별한 냄새, 유해 가스 또는 강한 빛이 발생하는 현장의 경우 사람들이 편안하고 안전하게 일할 수있는 환경을 조성하기 위해 돈을 쓸 필요가 있습니다. 기계의 경우 이러한 환경에서도 오랫동안 작동 할 수 있습니다. 자동화의 또 다른 특징은 모든 운영 환경에서 사용할 수 있다는 것입니다.
보시다시피, 자동화는 다양한 장점을 가지고 있으며 제조 산업에서 촉진되었습니다. 그러나 기술의 발전으로 지금까지 어려웠습니다.
자동화와 깊은 관련이 있는 두 가지 기술
제조 자동화가 가속화됨에 따라 “제조는 다음 세대로 이동할 것”이라고합니다. 이것은 두 기술의 주요 진화와 관련이 있습니다.
IoT: 사람을 대신하여 정보 수집
당신이 무언가를 할 때, 정보는 매우 중요하기 때문에 더 복잡하고 사람들에 의해서만 할 수있는 것입니다. 이는 작업 과정에서 얻은 정보를 입력, 처리 및 출력하는 결정을 내릴 필요가 있기 때문입니다.
과거에는 이러한 많은 양의 정보를 자동으로 수집 할 수 없었습니다. 그러나 감지 기술과 통신 수단의 개발로 모든 것을 인터넷에 연결함으로써 사물 인터넷(IoT)이 실현되었습니다. IoT는 또한 제조 공장에서 정보 수집, 처리 및 반사의 자동화를 발전시키고 있습니다.
스마트 팩토리는 이를 이상적인 방식으로 실현합니다. 다양한 센서와 장치가 인터넷에 연결되어 정보를 수집, 처리 및 피드백합니다. 기계의 작동 또는 작동을 주시 할 필요가 없습니다. 이러한 IoT를 최대한 활용하는 스마트 공장의 실현은 “네 번째 산업 혁명”이라고 할 수있는 혁신을 가져올 것이라고 전해진다.
사람들이 하고 있던 “정보 수집” 작업은 IoT의 실현으로 빠르게 자동화되고 있습니다.
로봇 공학: 사람을 대신하여 일하기
제조 공정의 자동화 가속화에 영향을 미치는 또 다른 것은 로봇 공학의 개발입니다.
로봇 공학으로도 알려진 로봇 공학은 전통적으로 로봇 개발을위한 학술 및 기술 연구를 언급했습니다. 그러나 로봇 공학이라는 단어의 의미는 확대되었으며, 로봇 개발뿐만 아니라 로봇과 관련된 기술, 사용 방법 및 로봇 산업 전반에 걸쳐 확대되었습니다.
경제통상자원부(METI)와 NEDO의 조사에 따르면, 로봇 산업은 2035년 9조 7천억 엔에 달할 것으로 보이며, 이는 2015년 1조 6천억 엔에 비해 증가할 것이다. 크기가 두 배 이상 높을 것으로 예상됩니다. 이러한 방식으로 로봇 산업 시장의 급속한 확장은 로봇의 도입이 다양한 분야에서 발전 할 것임을 의미합니다. 앞서 도입된 IoT의 확산과 함께, 로봇의 도입은 자동화의 진전으로 직접 이어질 것이다.
이러한 방식으로 IoT와 로봇 공학의 발전으로 로봇의 도입은 앞으로 더욱 진전 될 것이며 동시에 자동화는 가속화 될 것입니다.
또 다른 수준의 자동화를 향해
IoT와 로봇 공학이라는 두 기술은 서로 깊이 관련되어 있으며 겹치는 부분이 있습니다. 둘 다 많은 양의 정보를 처리해야하며 클라우드의 확산과 함께 개발 한 역사가 있습니다.
그러나 “네 번째 산업 혁명”이라고 불릴 수 있도록 제조 산업의 진화를 더욱 자동화하고 실현하기 위해서는 클라우드에서의 정보 처리에 한계가 있음을 이해해 왔습니다.
사람들이 일할 때, 이미지로받은 정보는 뇌보다 훨씬 빨리 처리됩니다. 특히, 이미지를 인식하는 능력은 인간의 능력이 기계로 크게 이어지는 영역입니다. 또한 눈과 손으로받은 정보는 엄청난 속도로 전송됩니다.
반면에 클라우드에서 IoT 정보 수집 및 처리의 모든 곳에서 시간 지연이 발생할 가능성이 있습니다. 수집된 정보를 클라우드로 송수신할 때 수백 밀리초에서 몇 초의 시간 지연이 발생한다고 합니다. 또한, 통신 조건의 교란 및 통신망의 혼잡으로 인해 지연이 발생할 가능성이 있다.
엣지 컴퓨팅 이 주목을 받고 있습니다. 아이디어 엣지 컴퓨팅은 모든 정보를 클라우드로 대량으로 전송하기보다는 필드 측에서 정보를 처리함으로써 시간 지연을 개선하는 것입니다. 대규모 정보를 활용할 수 있는 클라우드 컴퓨팅을 활용함으로써 엣지 현장 측에서 거의 실시간으로 정보를 처리할 수 있는 컴퓨팅은, 서로의 강점을 활용하여 시스템을 운용할 수 있다.
언제 엣지 컴퓨팅은 가능한 한 대기 시간의 가능성을 없애고 로봇의 반응 속도가 크게 향상됩니다. 수신된 정보의 처리 및 피드백은 즉각적이어서 계측기의 작동 정확도를 향상시키고 보다 정확한 작업을 가능하게 합니다. 이것이 최신 로봇 공학에 의해 개발 된 로봇이라면 더 큰 효과를 기대할 수 있습니다.
이러한 방식으로 미래의 자동화는 다음과 같이 더욱 진화 할 것입니다. 엣지 IoT 및 로봇 공학을 지원하는 컴퓨팅.
엣지 컴퓨팅은 IoT 및 로봇 공학을 통한 자동화 가속화
우리는 오랜 제조 과제, 자동화를 더욱 가속화 할 세 가지 핵심 기술, IoT와 로봇 공학의 관계에 대해 논의했습니다. 엣지 컴퓨팅. IoT와 로봇 기술을 이용한 자동화를 통해 스마트 공장은 공장의 이상적인 형태를 보입니다. 하지만 엣지 컴퓨팅은 다음 단계로 나아가기 위해 필요한 것입니다. 기존 자동화에 속도와 안정성을 추가함으로써 우리는 더 높은 정확도로 다음 수준의 자동화로 이동할 수 있습니다.
