패키징 4.0 – 운전상의 탁월성을 가능하게

Industry 4.0과 산업용 사물 인터넷(Industrial Internet of Things: IIoT)은 기계를 보다 용이하게 운영하고 유지 보수할 수 있도록 함으로써 총 소유 비용(total cost of ownership: TCO)의 감축을 약속한다. 대량 맞춤화는 실시간 수요에 대한 생산의 자동적 적응을 가능하게 하는 고도로 모듈화된 기계를 요구한다. PackML과 OPC UA의 광범위한 채용은 전반적 기기 효율성(overall equipment effectiveness: OEE)의 현저한 향상을 위한 다중 공급자 포장 라인에서의 모든 기계류 사이의 운전상의 일관성을 보장한다. 통합된 상태 감시와 센서 레벨까지의 직접 웹 연결성은 빅 데이터 분석에 기여하고 자동 진단을 가능하게 할 것이다. 표준적인 웹 기술을 통한 포괄적 진단에 대한 접근은 증강 현실 기술에 의해 보완되고 총 생산 보전(total productive maintenance: TPM)을 가능하게 한다. 결과는 무결함, 무정지 및 무사고에 의해 수반된 향상된 생산이다.

Packaging 4.0
Packaging 4.0

전반적 기기 효율성
Industry 4.0 사업 모델의 핵심적 구성 요소로써, 협력적 동반자 관계는 공통적 표준의 단일 집합을 추진한다. 이것은 포장 라인에 일관성을 제공할 뿐만 아니라 또한 운전상의 효율을 가능하게 하고 핵심적 성능 지표의 계산을 용이하게 한다. 모듈형 소프트웨어 기술은 새로운 기계에 대한 개발 시간을 단축하고 기계 옵션과 변종의 용이한 관리를 허용한다. 이것은 변경 시간을 최소화하고 대량 맞춤화를 가능하게 한다. 핵심적 성능 지표로써, 전반적 기기 효율성(overall equipment effectiveness: OEE)은 포장 라인을 실질적 생산 효율에 관한 신뢰할 수 있는 정보를 제공한다. 이것은 생산 유닛의 성능을 세 가지 측정 가능한 구성 요소인 가용성(availability), 성능(performance) 및 품질(quality)로 구분한다.

상호운용성 표준
PackML은 포장 라인을 구성하는 모든 기계에 공통적인 모습과 느낌을 제공하고 운전상의 일관성을 보장한다. 생산 비효율의 근본적 원인을 보다 용이하게 식별함으로써 기계와 생산 라인 레벨에서 OEE를 계산하고 개선하는 데 도움이 된다. PackML의 모듈 구조와 일관성은 OPC UA 상호운용성 표준과 함께 생산 라인과 설비의 자체 최적화와 자체 구성을 가능하게 할 것이다.

핵심적 조사 결과

용이한 옵션 관리
OEM 업체들은 현재 자체의 기계류의 많은 변종들을 관리할 수 있는 훨씬 더 용이한 방식을 갖추고 있다. 새로운 모듈형 소프트웨어 기술은 운전 시간 중에 구성과 소프트웨어에 대한 변경을 허용하며, 이것은 변경 작업을 가속화하고 생산성을 향상시킨다. 전용 소프트웨어 컴포넌트들은 (mapp OEE 등) 자동적인 생산 데이터의 수집을 허용하고 프로그래밍 없이 OEE 기능을 제공한다.

통합된 안전성
통합된 안전성은 Industry 4.0의 최고 우선순위이다. 상이한 제조업체와 운전원에게 속하는 개방형의 협력적인 서브시스템들을 위한 안전 전략이 설계될 것이다. 개방적이고 통합된 안전 기술을 이용하면 생산 라인 가용성이 현저히 개선되고 라인 정지가 감소될 것이다.

총 소유 비용
하나의 기기 또는 그 밖의 자산에 대한 총 소유 비용(total cost of ownership: TCO)에는 그에 대한 단순 초기 비용보다 훨씬 더 많은 것이 관련된다. TCO는 설치와 배치로부터 운전과 에너지 소비까지, 유지보수와 업그레이드까지 기기의 전체 라이프사이클에 걸친 모든 비용을 감안한다. Industry 4.0의 구현에는 단기적 투자가 요구되지만, 그에 대한 보답으로 개선된 효율과 최적화된 에너지 소비를 통한 장기적 전략이 생성된다. 대량 생산 비용으로 대량 맞춤화의 목표를 달성하기 위해, 기계 설계는 실시간 수요에 대한 생산의 자동적 적응을 가능하게 하도록 반드시 고도로 모듈화되고 유연성을 갖춰야 한다.

생산의 유연성
차세대의 서비스 친화적 지능형 운반 기술은 최대한의 가동 시간과 최소한의 유지보수를 보장하기 위해 최적화된 생산성과 유연성을 산업 등급의 신뢰성과 조합한다. 그러한 고도의 동적 자재 운반 시스템은 복수의 운반 장치의 독립적 제어를 통해 포장 라인의 생산 속도를 증가시키고 포맷 변동을 과거 어느 때보다 더 빠르고 용이하게 한다. 조립 라인 또한 새로운 운반 기술로부터 편익을 얻는다. 낮은 지연 시간과 CNC 및 로봇 시스템을 포함하는 모든 유형의 서보 축과의 하드(hard) 실시간 동기화는 고정밀도와 고품질의 생산 출력을 보장한다.

포장 업계의 디지털 전환은 Industry 4.0과 산업용 사물 인터넷(IIoT) 기술의 수렴에 의해 크게 힘입었다
포장 업계의 디지털 전환은 Industry 4.0과 산업용 사물 인터넷(IIoT) 기술의 수렴에 의해 크게 힘입었다.

대량 맞춤화
Industry 4.0은 대량 생산과 비슷한 비용으로 높은 수준의 맞춤화를 약속하고, 제조사로 하여금 보다 개인 맞춤형의 제품으로 차별화하는 데 초점을 맞출 수 있도록 허용한다. 대량 맞춤화는 비전문가 운전원에 의해 수행되는 신속한 생산 변경을 필요로 하기 때문에, 고도로 모듈화된 기계 설계는 필수적이다.

에너지 효율
에너지 가격이 천정부지로 인상되는 가운데, 각종 기계류에는 에너지 소비를 최적화하는 데 도움이 되기 위한 에너지 감시 기능이 내장되어 제공되고 있다. 제어 시스템에 통합된 에너지 계량 모듈은 생산 설비의 실시간 에너지 소비 데이터에 대한 접근을 제공한다. 중앙집중식 운전 및 프로세스 데이터 획득은 온라인 성능 감시와 최적화를 허용한다.

총생산 보전(TPM)
통합된 상태 감시 기능과 빅 데이터 분석은 자동 진단을 가능하게 한다. 센서 레벨까지의 직접적인 웹 연결은 기계가 자율적으로 운전원에게 유지보수 작업을 수행하도록 요청할 수 있도록 한다. 기계 제작자와 최종 사용자의 생산, 유지보수 및 엔지니어링 팀은 표준적인 웹 기술을 통해 핵심적 지표와 전체 진단에 용이하게 접근할 수 있다.

무관용의 원칙
그 이후 TPM은 산업용 기기 유지보수에 대해 전세계적으로 받아들여지는 접근방식이 되었다. 많은 산업계는 최대한의 기기 효율성과 궁극적으로는 무결함, 무정지 및 무사고를 포함하는 향상된 생산성을 달성하기 위해 이 모델에 의존한다.

빅 데이터 분석
Industry 4.0은 모든 소스로부터의 데이터를 (운전 데이터, 생산 스케줄링, 상태 감시, 히스토리 데이터) 통합하는 것을 가능하게 한다. 예측 자산 분석은 이러한 막대한 양의 데이터를 사전 대비 조치로 전환하고 모든 자산을 최대한 활용할 수 있도록 적절한 유지보수 전략을 식별하는 데 도움을 준다.

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