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지속 가능한 Digital Enterprise로서 경쟁력 유지

독일 에를랑겐에 있는 지멘스 일렉트로닉스 공장은 현대 제조의 모델입니다.디지털 트윈, 인공 지능, IT/OT 융합, Industrial Metaverse와 같은 핵심 기술을 기반으로 하는 이 공장은 미래를 준비하는 지속 가능한 Digital Enterprise를 구현합니다.

제조 분야의 디지털 트랜스포메이션 마스터하기

독일 에를랑겐에 있는 Siemens 전자 공장에서 엔지니어들은 세계적으로 유명한 SINAMICS 가변 주파수 드라이브 제품군을 설계하고 제작합니다.Siemens 솔루션의 “제로 고객”인 이 공장은 글로벌 산업을 위한 신기술을 테스트하고 개선합니다.

Erlangen 팀이 어떻게 최첨단 혁신을 통해 에너지 사용을 줄이고, 시장 출시 시간을 단축하고, 품질을 개선하는지 알아보십시오.

A person is standing in front of a large screen displaying a colorful abstract design.

효율적인 운영을 통한 탄소 발자국 감소

한 사람이 대형 스크린 앞에 서 있고 위로 올라가는 선이 있는 그래프가 표시되어 있습니다. 이 그래프는 탄소 배출량을 나타냅니다.

탄소 배출량 50% 감소

2021년부터 이 공장은 천연 가스의 연소를 줄여 탄소 배출량을 약 50% 줄였습니다.2030년까지 탄소 중립을 달성하고 현장의 화석 에너지원 사용을 없애는 것을 목표로 합니다.

팬, 열 교환기 및 제어 장치가 있는 환기 시스템의 다이어그램.

환기 에너지 사용량 70% 감소

에너지 관리자는 생산 및 건물 데이터를 사용하여 홀의 환기 시스템을 지능적으로 제어하여 안정적인 공기 품질을 유지하면서 전력 소비를 70% 줄였습니다.

파란색과 흰색 배색으로 제품의 장점을 보여주는 그래픽.

50% 더 작은 주파수 컨버터

새로운 가변 주파수 드라이브의 설계는 효율성을 최적화하고 크기를 줄이면서 고성능을 유지합니다.이렇게 만들어진 드라이브는 재료의 40% 를 사용하며 크기는 이전 장치의 50% 입니다.

에를랑겐을 구동하는 핵심 기술 살펴보기

A person in a suit and tie is standing in front of a large screen displaying a graph.

IT/OT 융합: 전사적 데이터 연결

IT/OT 융합은 자동화 시스템을 클라우드 및 엣지 컴퓨팅과 같은 최신 IT 기술과 통합합니다.문제는 기존 장비와 새 장비를 모두 통합하는 데 있습니다.

에를랑겐 공장에서는 지멘스 인더스트리얼 엣지 (Siemens Industrial Edge) 디바이스의 로우 코드 애플리케이션이 데이터 연결을 설정합니다.기계 데이터는 처리되고 생산 및 운영을 최적화하는 데 사용됩니다.시민 분석 접근 방식을 통해 모든 직원은 운영 데이터를 실행 가능한 통찰력으로 전환할 수 있습니다.

Digital Twin: 시뮬레이션을 통한 생산 가속화

에를랑겐 공장은 실제 시스템의 정밀한 가상 복제본을 만들어 생산 및 그 이후를 위한 디지털 트윈을 개발합니다.운영자는 실제 운영을 중단하지 않고도 프로세스를 테스트하고 최적화할 수 있습니다.

일례로 무인 운반차가 자재를 생산 라인으로 운반하는 작업 현장의 자재 흐름 시뮬레이션을 들 수 있습니다.팀은 Tecnomatix Plant Simulate 및 Process Simulate와 같은 고급 도구를 사용하여 최적의 경로와 사이클 타임을 식별하고 구현할 수 있습니다.이 접근 방식은 재료 순환을 약 40% 줄이고 전반적인 효율성을 높였습니다.

A digital twin concept visualization with a person's silhouette and a digital interface.
Person in black shirt standing against white wall, holding a dark object with blurred background.

산업용 AI: 지루한 작업에서 작업자를 해방시키다

이 공장은 SINAMICS 생산에 산업용 AI를 적용하여 품질을 높이고 효율성을 높입니다.지능형 자동화는 반복적이고 가치가 낮은 작업을 대신하므로 숙련된 작업자는 혁신과 감독에 집중할 수 있습니다.

저렴한 센서 기술과 적응형 제어를 사용하여 AI는 복잡한 작업을 처리하고 인간과 로봇 간의 협업을 개선합니다.빈 피킹을 위한 AI를 교육하기 위해 엔지니어는 실제 시뮬레이션에서 로봇, 빈 및 구성 요소의 디지털 트윈을 사용합니다.이 프로세스는 각 부품을 프로그래밍하거나 조립식 인레이를 사용하는 것보다 더 빠르고 효율적입니다.

Siemens Xcelerator는 새로운 기술을 에코시스템에 신속하게 통합하여 매우 빠르게 배포할 수 있게 해주기 때문에 매우 중요한 역할을 합니다.
스테판 크루그 박사, 부서.글로벌 제조 모션 컨트롤 책임자, Siemens AG

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