스마트 제조란?

스마트 제조란 최적의 제품 설계부터 생산 공정의 최적화 및 간소화에 이르기까지 모든 수준에서 제조를 디지털화하는 것입니다. 또한 예측 유지보수 및 예방 유지보수를 통해 제조 라인의 관리를 통합하여 제조 라인의 문제를 사전에 파악합니다. 나아가 스마트 제조는 판매 및 산업 공급망을 포함한 더 넓은 제조 기업 생태계로 확장됩니다.

스마트 제조는 스마트 센서, 산업용 사물 인터넷(IIoT) 장치, 빅데이터, 사이버 물리 시스템, 로봇 공학부터 인공지능(AI) 및 머신러닝(ML), 실시간 데이터 분석, 시뮬레이션, 클라우드 컴퓨팅 및 디지털 트윈에 이르는 하드웨어와 소프트웨어를 결합합니다. 적층 제조(3D 프린팅)와 같은 새로운 제조 방식은 더욱 최적화된 제품을 생산할 수 있게 해주기 때문에 스마트 제조의 핵심 요소가 되었습니다.

스마트 제조의 발전은 자동차, 항공 우주, 방위, 의료, 에너지, 반도체 등 많은 제조 산업에 새로운 차원의 최적화와 자동화를 가져왔으며, 이러한 산업 분야에서 제조 공정의 효율성, 지속가능성 및 의사 결정 과정을 개선하는 데 도움을 주고 있습니다. 4차 산업 혁명의 디지털 전환, 즉 인더스트리 4.0을 통해 첨단 기술이 개발되고 성숙하게 되면서 오늘날 스마트 제조가 가능해지게 되었습니다.

스마트 제조는 실시간 데이터 및 데이터 기반 기술을 중심으로 이루어지며, 이를 통해 제조 라인은 비즈니스 수요와 요구 사항에 따라 모든 변화에 적응할 수 있습니다. 생산 라인에 설치된 다양한 센서에서 수집된 데이터를 바탕으로 예상 생산량에 따라 여러 파라미터를 최적화하고, 학습된 예측 거동을 통해 잠재적인 오류를 사전에 식별합니다. 스마트 제조의 하드웨어-소프트웨어 조합은 제조 라인을 원활하게 운영하고 다운타임과 중단을 방지하는 데 도움이 됩니다. 스마트 제조가 제공하는 기능을 담당하는 구성 요소는 많습니다.

IoT, IIoT 및 엣지 컴퓨팅

스마트 제조 환경의 많은 장치는 사물 인터넷(IoT) 네트워크의 일부이며, IIoT는 물리적 자산과 디지털 자산을 연결하여 정보에 입각한 결정을 내릴 수 있게 해주기 때문에 핵심적인 부분입니다. 여기에는 디지털 네트워크에 무선으로 연결되고 소프트웨어가 해석할 데이터를 업로드하는 스마트 센서가 포함됩니다. 따라서 스마트 네트워크는 획득한 데이터와 과거 데이터를 기반으로 자동 제어 결정을 내릴 수 있습니다. IoT 네트워크에는 수집된 데이터가 클라우드에 업로드되기 전에 일부 컴퓨팅 작업(예: 센서에서 데이터를 수집하고 처리하는 센서 융합)을 로컬에서 수행하여 IoT 네트워크의 지연을 방지하는 저비용 프로세서도 포함되어 있습니다. 이는 엣지 컴퓨팅이며 스마트 제조 IIoT 인프라의 핵심 부분이 되었습니다.

시뮬레이션 및 디지털 트윈

스마트 제조에서는 시뮬레이션과 디지털 트윈(가상 환경)을 모두 사용하여 물리적 제품을 디지털 방식으로 만들고 최적화함으로써 생산을 시작하기 전에 모든 공차와 파라미터를 결정, 검증 및 테스트할 수 있습니다. 따라서 사전 최적화된 프로세스로 인해 제조 오류가 발생할 가능성이 훨씬 낮아집니다. 또한 디지털 트윈은 전체 스마트 팩토리 및 모든 관련 자산을 시뮬레이션하여 모든 것이 원활하게 실행되도록 보장하고 생산이 시작된 후 프로세스를 지속적으로 최적화하는 방법을 제공할 수 있습니다. 실시간 실제 데이터를 디지털 트윈에 입력하여 잠재적 시나리오를 실행한 다음 실제 조립 라인에 적용할 수 있습니다.

클라우드 컴퓨팅

클라우드 연결 및 클라우드 컴퓨팅을 통해 IoT 센서 데이터를 저장한 다음 오프사이트 서버(데이터 센터를 수용할 공간이 더 많은 경우)에서 작동하는 ML 알고리즘을 통해 해석할 수 있습니다. 클라우드를 사용하면 모든 분석 및 자동화를 무선으로 수행할 수 있습니다. 또한 5G 연결 시대에는 대기 시간이 훨씬 짧고 속도가 빨라서 스마트 제조를 더 큰 규모로 수행할 수 있습니다.

AI 및 ML

AI 및 ML은 데이터 내에서 프로세스를 최적화하고, 제품 결함을 줄이며, 제조/장비 결함을 사전에 발견할 수 있는 패턴을 식별하기 때문에 스마트 제조의 데이터 해석 측면에서 핵심적인 부분입니다. AI 및 ML은 다른 많은 데이터 해석 알고리즘과 함께 작동하며 스마트 제조에서 "스마트"의 핵심 축을 이룹니다. 또한 AI 및 ML은 이러한 핵심 분야 외에도 IoT 엣지 컴퓨팅 마이크로프로세서 및 스마트 팩토리 로봇(코봇 및 기타 자율 로봇 등)을 포함한 다양한 분야에서 사용되고 있습니다.

적층 제조

적층 제조는 스마트 제조 기술의 핵심 부분이 되었습니다. 3D 프린팅은 자동화 기술의 일부가 아니지만 설계 및 생산 측면에서 핵심 기술입니다. 적층 제조 방식을 사용하면 제조 시간을 단축하고, 신속한 프로토타입을 제작하고, 대체적으로 비용이 많이 드는 제조 공정이 필요한 복잡한 지오메트리와 내부 채널을 가진 부품을 개발할 수 있습니다.

SCADA

SCADA(Supervisory Crowd And Data Acquisition)는 제조 환경에서 재료 및 재고의 흐름을 실시간으로 조정합니다. SCADA는 실시간 시스템 모니터링을 수행하고 제어 시스템에 직접 연결하여 제조 시스템의 성능을 모니터링하고 문제가 발생하면 경고를 표시합니다.

기존 제조 프로세스에서 스마트 제조 시스템으로 전환하면 효율성, 생산성, 품질, 지속 가능성 및 경제성 면에서 다음과 같은 많은 이점을 얻을 수 있습니다.

• 향상된 수율: 결함 20%~40% 감소, 첫 번째 통과 수율 15%~30% 개선, 성형 및 가공 공정의 폐기물 및 스크랩 최대 50 % 감소
• 시간 단축: 제품 개발 주기 20%~30% 단축, 개발 오류 최대 50% 감소, 생산 시간 40% 단축
• 비용 절감: 연구 개발(R&D) 및 프로토타입 제작 비용 20%~40% 절감, 원자재 비용 10~20% 절감, 최적화된 공정을 통해 에너지 15% 절감
• 지속 가능성 향상: 탄소 배출량 25% 감소, 제조 시 용수 및 자원 20%~30% 절감, 에너지 효율 15% 향상
• 향상된 프로세스 및 품질 관리: 조립 라인 전반에서 프로세스 변동성과 감지되지 않은 오류가 줄어들어 제품 리콜이 줄어들고, 제품 품질이 향상되며, 공급망 관리가 개선됩니다.

조립 라인의 운영 측면과 더불어, 스마트 제조 분야의 발전에서 중요한 부분은 제조가 시작되기 전에 더욱 지속 가능하고, 효율적이며, 제조 속도가 빠르고, 생산 비용이 저렴한 최적의 제품을 설계하는 것입니다.

이는 여러 가지 형태를 띨 수 있지만, 디지털 기술과 시뮬레이션 기능은 매우 중요합니다. 한편으로, 다양한 제조 공정을 모델링하면 제품에 결함이 발생하는 시점과 해당 결함이 고장으로 이어질 가능성 및 그 시기를 파악하는 데 도움이 됩니다. 가상 환경을 실행하여 이러한 결함을 제거하는 방법이나 제품의 공차가 특정 수준의 결함을 수용하기에 적합한 경우를 살펴볼 수 있습니다. 또한 가상 환경은 재료에 너무 많은 응력을 유발하는 접근 방식을 파악하여 제품에 가장 적합한 제조 기술을 찾는 데 도움이 됩니다. 과도한 응력은 바로 제품 고장으로 이어질 수 있기 때문입니다.

하위 프로세스가 모델링되면 차수 축소 모델을 시스템에 통합하여 제조 장비에 편차가 발생하여 공차 범위를 벗어나기 시작하는 시기를 파악할 수 있습니다. 두 가지 측면 모두 제품의 안전성과 품질을 개선하는 동시에 제품 고장을 줄여 조립 라인의 수율을 높이는 데 도움이 됩니다. 이는 기존 제조 라인뿐만 아니라 적층 제조 공정에도 적용할 수 있는데, 적층 제조 공정에서도 용융 풀의 온도를 모니터링할 수 있기 때문입니다.

오늘날 제품 설계의 또 다른 핵심 부분은 지속 가능성입니다. 스마트 제조에서 시뮬레이션을 활용한 설계는 원자재 선택을 가능하게 하고 최적화된 공정을 통해 에너지 효율을 향상시켜 부품의 재활용성을 높이는 데 도움이 됩니다. 이는 재활용 가능성과 생산에 드는 에너지 비용 간의 균형을 맞추는 것을 의미하는 경우가 많습니다. 예를 들어 강철 재활용은 많은 플라스틱을 재활용하는 것보다 쉽지만 생산하는 데 훨씬 더 많은 에너지가 필요합니다. 마찬가지로 전기차(EV)의 배터리는 기존 엔진보다 재활용하기가 훨씬 어렵지만 EV는 국부적인 온실 가스 배출량을 줄여 줍니다. 적층 제조 방식 또한 이러한 맥락에서 중요한 역할을 합니다. 여러 시설에서 분리된 공정을 수행하는 대신 적층 제조 방식을 사용하는 것이 에너지, 재료 및 시간 측면에서 더 효율적인 경우가 있기 때문입니다.

모델 기반 시스템 엔지니어링 또는 모델 기반 프로세스 엔지니어링과 같은 시뮬레이션 접근 방식은 많은 제조 공정을 시뮬레이션할 수 있습니다. 여기에는 압출, 혼합, 분쇄 및 연삭, 스탬핑, 성형, 주조, 코팅, 용접, 납땜 및 적층 제조와 그 외 여러 일반적인 제조 방법이 포함됩니다. 시뮬레이션에서는 부품과 프로세스를 모두 살펴보며, 다음과 같은 많은 Ansys 툴이 사용됩니다.

• Ansys LS-DYNA 비선형 동역학 구조 시뮬레이션 소프트웨어: 스탬핑, 금속 성형 또는 롤링과 같은 제조 하위 공정을 모델링하는 데 사용됩니다.
• Ansys Fluent 유체 시뮬레이션 소프트웨어: 혼합과 같은 액체 기반 제조 공정을 모델링하는 데 사용됩니다.
• Ansys Rocky 입자 동역학 시뮬레이션 소프트웨어: 유체 내부의 입자 동역학을 모델링하는 데 사용되며 액체 기반 하위 공정에 Fluent 소프트웨어와 함께 자주 사용됩니다.
• Ansys Additive Suite 포괄적인 적층 제조 솔루션: 부품에 가해지는 응력, 부품의 적층 구조, 레이저에 대한 부품의 최적 방향, 부품 내 결함 또는 이물질 존재 여부, 용융 풀의 특성, 작동 파라미터 최적화 등을 고려한 완전한 가상 프린트 등 적층 제조 부품을 모델링하는 데 사용됩니다.
• Ansys Twin Builder 시뮬레이션 기반 디지털 트윈 플랫폼과 Ansys TwinAI AI 기반 디지털 트윈 소프트웨어: 이는 제조 공정과 전체 스마트 제조 시설까지도 시뮬레이션할 수 있는 가상 디지털 트윈 환경을 만들어 테스트 및 최적화 시나리오를 실시간으로 실행하는 데 사용됩니다.

시뮬레이션은 스마트 제조 시설을 만드는 데 중요한 역할을 합니다. 시뮬레이션 및 디지털 트윈 기술을 활용하여 스마트 제조 제품 설계 및 운영을 개선하는 방법을 알아보려면 기술 팀에 문의하여 스마트 제조 솔루션에 대해 자세히 알아보십시오.

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