스마트 제조는 지속 가능한 제조입니다

성공은 제조 전략을 정의하는 것에서 시작됩니다.이 프로세스에는 공급업체로부터 무엇을 구매할지, 어떤 제품 구성 요소를 사내에서 생산할지, 파트너와 공급업체를 신중하게 선정하고, 신제품을 제조할 위치를 결정하는 등 초기 결정이 제조 요구 사항에 미치는 영향을 이해하기 위한 1차 주문 평가가 포함됩니다.이러한 각 결정은 비즈니스의 성공에 직접적인 영향을 미치며 지속 가능한 옵션을 선택하는 것이 장기적인 성공의 해결책인 경우가 많습니다.

에너지 사용, 자원 소비, 탄소 발자국 및 순환성 관행의 영향을 고려할 때 구매 전략은 크게 바뀔 수 있습니다.제조업체는 제품의 기능적 요구에 맞게 가장 저렴한 부품을 구매하는 대신 선택한 부품의 관련 탄소 발자국과 비용 간의 균형을 맞춰야 합니다.자재와 부품은 지속 가능한 사고방식을 공유하는 공급업체로부터 공급받아야 하며 물품 이동 전략을 조기에 정의해야 합니다.다행스럽게도 디지털화와 자동화는 이 재정의된 제조 전략 프로세스에서 복잡성 증가로 인한 부담을 줄이는 데 도움이 됩니다.

관련 데이터를 수집하고 분석함으로써 확신을 갖고 결정을 내릴 수 있습니다.신제품에 더 많은 제조 용량이 필요한 경우 디지털 세계에서 시설의 요구와 목표를 이해하면 건설이 환경에 미치는 영향, 제조 라인의 에너지 사용, 예상 생산률의 균형을 맞출 수 있는 새로운 공장 위치 및 레이아웃을 결정하는 데 도움이 될 수 있습니다.Digital Twin에서 다양한 시나리오를 평가할 수 있으므로 에너지 효율과 같은 지속 가능성 KPI가 더 간단해졌습니다.

이 기술을 통해 의사 결정자는 조명 및 기후 제어부터 공급망의 환경 영향에 이르기까지 모든 것을 시뮬레이션할 수 있습니다.처음부터 이 정보를 활용하면 조직이 더 나은 결정을 내리는 데 도움이 됩니다.

지속 가능성 통합을 위한 다음 단계는 라인, 프로세스 및 플랜트의 설계입니다.기업은 디지털 세계에서 생산을 위한 세부 모델을 먼저 구축함으로써 다양한 시나리오를 시뮬레이션하여 공장 환경 전반의 성능을 최적화할 수 있습니다.

디지털 세계에서 설계할 때 기업은 효율성 저하를 방지하기 위해 더 큰 자동화를 구현하고 생산을 간소화할 수 있습니다.예를 들어, 공회전 기계는 가동하지 않을 경우 발생할 수 있는 기회비용이 발생하지만, 에너지 소모로 인한 운영 비용이 발생합니다. 그 결과 에너지의 원천에 따라 탄소 발자국에 영향을 미치며, 동시에 물리적 재료의 투자 비용도 절감됩니다.

필요 이상으로 모터를 오래 가동하거나 필요 이상으로 재료를 운반하는 것은 제품별로 큰 영향을 미치지 않을 수 있지만 이러한 비효율성은 빠르게 누적됩니다.이러한 일반적인 문제에 대한 지속 가능한 솔루션은 그린필드 환경에만 국한되지 않습니다.설계 프로세스는 재개발 시설에도 적용됩니다.이는 기념비적인 사업처럼 보일 수 있지만, 동일한 바닥 공간에 더 많은 생산 용량을 수용할 수 있도록 제조 라인을 재구성하고, 시장 성장에 발맞추어 프로세스와 기계를 업데이트하거나, 에너지 소비를 줄이기 위해 하드웨어 시스템을 업데이트하고, 재생 가능 에너지원을 더 잘 활용하기 위해 태양열 어레이 또는 배터리 저장 장치와 같은 인프라를 설치함으로써 달성할 수 있습니다.

예를 들어 슈바벤의 기계 제조업체인 Hugo Beck은 Digital Twin을 통해 포장 산업과 비즈니스를 혁신했습니다.엔지니어들은 Siemens 기술을 기반으로 Digital Twin을 사용하여 포장을 제품 크기에 맞게 조정하고 디지털 시뮬레이션을 통해 성능을 최적화하는 기계를 설계했습니다.Hugo Beck은 환경 목표와 비즈니스 목표를 모두 충족하는 솔루션을 찾기 위한 혁신과 노력 덕분에 에너지 사용량을 20%, 시운전 시간을 50%, 포장재를 30%, 포장 부피를 10% 줄였습니다.전반적으로 Digital Twin은 기업이 요구 사항을 조기에 설명하고 지속 가능한 프로세스를 찾기 위한 다양한 가능성을 평가하는 데 도움이 됩니다.잘못된 유지보수 전략은 공장의 전체 성능을 5~ 20% 까지 떨어뜨릴 수 있습니다.즉, 과도한 유지보수는 과도한 지출로 이어지기 때문에 Digital Twin은 효율적인 공장 운영을 위한 필수 구성 요소입니다.

생산 계획은 디지털화에 대한 투자가 가치를 발휘하는 곳입니다.재료, 사람, 기계의 효율적인 사용은 비즈니스를 효율적으로 만듭니다.또한 여기에서 포괄적인 시뮬레이션과 요구 사항 검증이 시작되어 의사 결정과 공급망 파트너 선정에 도움이 됩니다.또한 조직은 더 안전한 근무 환경을 조성하고, 근로자를 더 잘 교육하고, 직원의 교육 및 기술 향상에 투자할 수 있습니다.

기업은 데이터 통찰력을 통해 지속 가능한 재료를 선택하고 원자재 사용을 최적화하여 폐기율을 최소화할 수 있습니다.또한 재활용 재료 사용의 영향을 시뮬레이션하거나 처리량과 비용 외에도 에너지 효율성과 수리성을 높일 수 있는 장비 공급업체를 결정할 수 있습니다.유휴 시간을 최소화하면 에너지 수요와 제품의 단위당 비용이 줄어드는 동시에 탄소 발자국 감소에도 기여합니다.

기계에 유지보수가 필요한 시기를 이해하면 생산 중 전환을 줄이는 데 도움이 될 수 있습니다.마찬가지로 물류 경로를 계획하여 운송 거리 및 관련 탄소 배출량을 최소화하는 동시에 문제 발생 시 지능형 재고 관리를 통해 유연성을 확보할 수 있습니다.

생산 계획은 기업이 연결 지점을 구축하여 순환 자재 흐름을 가능하게 하는 방법입니다.불가피한 폐기물이 어디서 발생할지 조기에 이해하면 남은 자재의 재사용, 재활용 또는 용도 변경 계획을 세울 수 있습니다.

생산 실행은 지속 가능성 목표 달성의 핵심이지만 지속 가능한 프로세스를 추적하고 적용하는 것은 주요 장애물이 될 수 있습니다.설계 중에 생산을 시뮬레이션하면 해결책을 찾는 데 도움이 되지만, 현실의 복잡성에는 디지털 시스템과 물리적 시스템 간의 폐쇄형 연결이 필요한 경우가 많습니다.

다행히 디지털 솔루션은 품질과 수율을 개선할 수 있는 기회를 제공합니다.경험이 많은 제조업체조차도 새로운 생산을 시작할 때 비효율성에 직면하여 재료, 에너지 및 시간을 낭비하게 됩니다.실제 데이터를 디지털 트윈과 통합하면 최적화를 가속화하여 수익성과 지속 가능성을 모두 높일 수 있습니다.

일부 지역에서는 에너지 비용이 상승하고 있어 효율성이 더욱 중요해지고 있습니다.실행을 대규모 시스템의 일부로 보면 비용 및 배출량 절감 효과를 확인할 수 있습니다.예를 들어, 효율적인 모터는 에너지 사용을 최대 30% 까지 줄일 수 있고, 고에너지 공정을 태양광 발전과 연계할 수 있으며, 내부 물류를 최적화하면 불필요한 공장 출장을 줄여 에너지 수요와 탄소 발자국을 모두 줄일 수 있습니다.

선도적인 수면 제품 제조업체인 Pikolin은 Simatic Scada 및 에너지 관리 도구를 새 시설에 통합하여 지속 가능성 전략을 진지하게 받아들였습니다.Pikolin의 새 공장은 원자재에서 완제품까지 생산을 통합하여 효율성을 극대화하는 동시에 고품질을 보장합니다.지속 가능성과 수익성을 고려하여 설계된 이 제품은 ISO 14001 및 50001 에너지 표준을 충족하여 비용을 절감하고 생산성을 향상시킵니다.지속 가능한 노력의 결과로 Pikolin의 시설은 천연 가스를 40% 적게 소비하면서도 생산 능력은 30% 더 증가하여 플랜트 최적화의 긍정적인 결과를 보여줍니다.

생산이 한창인 지금, 여정의 다음 단계는 모니터링입니다.공장과 생산을 지속적으로 모니터링함으로써 제조업체는 생산을 사전에 개선할 수 있습니다.기계를 최고 효율로 작동시키거나 문제가 발생하기 전에 감지하기 위한 예측 유지보수는 이러한 예측 전략의 일부입니다.이 모니터링이 제조를 가장 효과적으로 향상시키는 방법은 비즈니스의 KPI에 달려 있지만, 일반적인 몇 가지 일반적인 요인으로는 기계, 라인 및 공장 수준 분석을 위한 에너지 소비, 자재 흐름 및 자원 활용, 작업자 안전 등이 있습니다.

자동화는 직원이 위험한 프로세스에서 벗어날 수 있도록 인체공학적이지 않은 움직임을 제한할 수 있습니다.하지만 동시에 공장의 로봇 공학은 현장 작업자에게 안전해야 합니다.모든 자동화 작업을 완전히 분리할 수 있는 것은 아니며 공장의 효율성과 지속 가능성이 높아짐에 따라 안전하지 않은 작업 조건을 모니터링하는 것이 매우 중요할 것입니다.

지속 가능한 생산으로 가는 길의 마지막 변화는 최적화입니다.이는 기업이 투자로부터 가장 큰 수익을 얻을 수 있는 곳입니다.지속적인 생산 최적화를 통해 제조업체는 경쟁업체보다 앞서 나갈 수 있습니다.

IT 및 OT 데이터를 통합하면 공장 관리자가 추세를 파악하고 예측할 수 있으며, 이를 통해 계획되지 않은 장애에 적응하기 위해 운영 및 자재 조달을 사전에 조정할 수 있습니다.이를 통해 전력 사용량, 물 소비량, 공급업체 데이터를 추적하여 전체 가치 사슬에서 생산 공정의 탄소 발자국을 파악할 수 있습니다.

또한 기계 또는 제조 공정의 일부에 고장이 발생하면 수리 및 개조를 위해 주의를 기울여야 합니다.제조와 생산의 폐쇄형 루프에서 디지털 트윈을 구축하면 고장을 방지하기 위해 장비를 수정할 위치, 교체할 부품, 수리 절차를 가장 잘 따르는 방법 등의 결정을 내리는 데 도움이 됩니다.

예를 들어 섬유 기술인 Spinnova는 자동화와 디지털 트윈 기술을 통합하여 운영을 최적화하고 시장 출시 시간을 단축하여 섬유 생산을 가속화했습니다.가상 커미셔닝은 공장 설정을 간소화하고, 실시간 데이터 분석을 통해 효율성을 개선하고 병목 현상을 식별하며 원자재부터 최종 섬유까지 일관된 품질을 보장했습니다.에너지 최적화를 통해 운영이 더욱 강화되어 회사의 생산 탄력성과 비용 효율성이 향상되었습니다.Spinnova는 Siemens Xcelerator 기술을 활용하여 확장 속도를 높였을 뿐만 아니라 지속 가능한 제조의 새로운 기준을 제시하여 섬유 산업에서 효율성과 환경적 책임이 공존할 수 있음을 입증했습니다.