산업 엣지에서의 제조 산업 IT 혁신
제조업의 미래는 연결성, 자동화 및 디지털 기반입니다. 플랜트 현장 운영 기술이 IT와 융합됨에 따라 제조 주기에 걸친 많은 사용 사례를 통해 혁신을 시작하고, 더 효율적으로 운영하며, 중단 시간을 줄이고, 작업자 생산성을 개선할 수 있습니다.
지능형 팩토리 활성화
HPE는 제조업체의 운영 최적화, 생산 품질 및 작업자 생산성 개선을 지원합니다. 엣지 투 클라우드 산업용 IoT 솔루션을 이용하면 다음을 할 수 있습니다.
- 디지털 설계 및 시뮬레이션: 더욱 빠르고 안정적인 설계, 모델링 및 시뮬레이션을 위한 원격 시각화, CAE 및 EDA 솔루션
- 안내형 어셈블리: 작업자가 여러 제품 구성 및 어셈블리를 숙지하여 결함을 방지하는 데 도움이 되는 증강 현실 기반 지침
- 유지 관리 및 수리: “보이는 대로 보는” 기술을 통해 현장 작업자가 원격 전문가와 직접 연락하여 장비 문제의 더욱 빠른 진단과 해결 가능
- 동영상 분석: 정교한 동영상 분석으로 품질 보증 프로세스의 속도 및 정확도 개선
- 조건 모니터링 및 예측적 유지 관리: 유지 관리 문제를 모니터링하고 발생 전에 예측하여 예기치 않은 중단 시간 감소
- 디지털 트윈: 플랜트 현장 자산 성과 및 프로세스를 디지털화하여 성능 모니터링 및 조정
데이터와 인사이트로 작업자 연결
기계 자산 및 제품을 고려할 때 연결성은 효율성, 성능 및 생산성을 발전시켰습니다. 최근 기술 개발을 통해 플랜트 현장 장비, 제품과 생산 프로세스 모니터링 및 제어 기능이 향상되면서 다양한 운영 영역에서 새로운 데이터 소스를 제공할 수 있게 되었습니다.
디지털화를 통한 자산 성능 향상
IT의 발전과 장치 비용 감소 덕분에 제조업체는 플랜트 현장 자산 데이터(어셈블리 라인 장비, 공구 및 제조 프로세스에 사용되는 운영 체제)를 일반 대시보드에서 집계할 수 있게 되었으며 이를 통해 플랜트 현장 운영 및 장비 성능 가시성이 개선되었습니다.
품질 보증에 동영상 활용
지난 5년 동안 IoT와 엣지 컴퓨팅은 비전을 프로덕션 프로세스에 적용하는 비용을 낮추었고, 산업용 비전 시스템의 속도, 데이터 접근성 및 정보 처리를 개선했습니다.
서비스형 SAP로 제조 민첩성 향상
Futurum Research에서는 제조업에 대한 디지털 진화의 영향과 운영 기술(OT) 및 정보 기술(IT)의 융합을 살펴봅니다. 이 백서에서는 데이터를 인사이트로 변환하는 SAP와 HPE의 실제 솔루션을 살펴봅니다.
품질 저하 없이 시장 출시 시간을 단축하는 것이 중요합니다. 고성능 컴퓨팅은 반복 완수 시간을 단축해 줍니다. 안정적인 모델링 및 테스트 결과는 신속한 엔지니어링 결정에 도움이 됩니다.
제품의 스마트 기능과 함께 복잡성과 개인화가 증가함에 따라 사람의 눈으로 결함을 찾아내기가 더 어렵게 되었습니다. 검사 절차의 속도와 정확도를 향상하여 결함과 재작업을 줄이십시오.
원격으로 관리하고, 제품 지원 시간을 단축하고, 엔지니어링, 제품 설계, 생산 팀 전반에 걸쳐 협업 및 문제 해결을 지원하십시오.
산업용 IoT는 제조 프로세스의 효율성 상승, 고객과의 교류 및 엣지에서의 실시간 생산 데이터 분석을 통해 예정에 없던 중단 시간을 최소화하기 위한 새로운 방식을 제시합니다.
전체적인 데이터 관리 전략과 SAP S/4HANA를 함께 활용하여 가치 사슬에서 제조 관련 데이터를 확보하고 더 빨리 인사이트를 확인할 수 있습니다.
디지털 시대의 자문 및 전환 서비스에 있어서 업계 선두업체가 보유하고 있는 경험을 활용하여 귀사와 귀사 고객을 위한 더 나은 디지털 환경을 조성하십시오.
제조 부문에 클라우드 경험을 제공하는 HPE GreenLake
HPE GreenLake를 통해 애플리케이션 및 데이터의 위치와 상관없이 클라우드 경험을 확보하고 운영 중앙 집중화, 혁신 촉진의 효과를 얻을 수 있습니다.
AI 기반 동영상 분석으로 무결점 제조 실현
제품 결함을 줄이기 위해 하이테크 제조업체 Foxconn은 HPE와 에코시스템 파트너 Relimetrics 및 NVIDIA와 파트너십을 통해 공장의 엣지 기반 동영상 분석 및 AI(인공 지능) 솔루션을 활용하여 검사 속도와 정확도를 개선했습니다.
도전
수동 조사 방식은 각각의 새로운 서버당 검증해야 하는 가능한 제품 구성이 1천 가지가 넘기 때문에 오류 발생 가능성이 증가하고 시간도 오래 걸렸습니다. 그 결과 재작업이 필요한 즉시 사용 관련 품질 문제로 고객의 불만도 증가했습니다.
솔루션
Foxconn은 HPE 및 파트너사 Relimetrics, NVIDIA와 함께 엣지 컴퓨팅과 IoT를 활용하여 조사 절차를 자동화하고 품질 관련 문제의 추적을 개선하는 AI 기반 동영상 분석 솔루션을 구현했습니다.
“이제 제품의 구성과 조립 품질을 자동으로 확인할 수 있고, 솔루션으로 확인 가능한 영역에서는 인적 오류가 발생하지 않습니다.”
결과
고객에게 배송되는 서버의 결함이 25% 감소하여 고객 만족도가 향상되었습니다. 서버당 검사 시간이 96초 단축되고, 딥 러닝 모델 교육 시간이 3주에서 2일로 단축되어 공장의 생산성이 향상되었습니다.
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