AI를 활용한 설비 보전
설비 보전은 제조 공정에 설치된 설비의 적절한 유지보수를 통해 균일한 품질을 확보하고, 설비의 고장에 따른 비가동을 최소화 하는 것을 목적으로 하고 있습니다. 설비 보전에서 AI를 활용하게 되면 설비의 고장을 예측하고, 고장에 대한 원인 분석을 빠르게 할 수 있습니다. 특히, 설비 고장 예측을 통해 불량품이 발생할 수 있는 전조 증상을 파악할 수 있습니다.
스마트 팩토리
스마트 팩토리, 제조업과 4차 산업혁명에 대한 정보를 업로드 합니다.
AI를 활용한 불량 원인 분석 방법
스마트 팩토리에서 AI는 다양한 분야에서 활용됩니다. 제조 공정에서 발생하는 불량에 대해 분류하고, 불량의 발생 원인을 분석하는 작업을 AI를 통해 진행할 수 있습니다. 기존에 사람이 처리하던 일을 AI를 활용하게 되면 더 균일한 분석과, 앞으로의 불량에 대한 예측까지 가능할 것으로 보고 있습니다.
제조업 원가 관리와 이익을 올리는 방법
제조업에서 원가 관리를 위한 비용 구분은 크게 재료비와 노무비, 경비로 나눌 수 있습니다. 비용에 대한 관리를 위해 매년 예산 관리와 연동된 부서별 원가 목표 수립과 제품 개발 원가 기획, 원가 개선 활동의 수집 및 보고를 하게 됩니다. 제조업에서는 원가를 낮추는 것이 업계에서 경쟁력을 갖기 위한 가장 좋은 방법입니다. 이번 글에서 제조업의 원가 관리 방법과, 이익을 올릴 수 있는 방법에 대해 정리하였습니다.
품질 검사 구조와 추적 능력
품질 검사는 제조 공정에서 꼭 필요한 과정으로 고객에게 제공되는 제품에 대한 신뢰성을 높이기 위해 품질 검사 구조를 잘 구축해야 합니다. 또한 각 제품의 설계 및 개발, 제조공정과 물류 과정에서 추적 능력을 확보해야 합니다. 추적 능력을 확보해야 불량이 발생했을 때 로트에 대한 분리 관리 및 회수 등에 활용할 수 있습니다.
공급망의 종류, 부품 조달부터 출하 및 배송까지
공급망의 종류는 설계, 조달, 제조, 판매, 물류의 각 업무 간의 연계와 관련이 있습니다 .이 외에도 기업 내부에서의 공급망과 기업간 공급망으로 이루어져 있습니다. 최근 변화하는 제조업 환경에서는 스마트 공급망으로 변화하고 있습니다. 기존의 공급망 시스템에서 IoT를 활용해 시기 적절한 정보 공유와 생산, 물류에 이르기까지 구현하는 것을 목표로 하고 있습니다.