스마트 제조는 지속 가능한 제조예요

성공은 제조 전략을 정의하는 것에서 시작돼요.이 프로세스에는 공급자로부터 무엇을 구매할지, 어떤 제품 구성 요소를 사내에서 생산하는지, 파트너와 공급자를 신중하게 선택하고, 새 제품을 제조할 곳을 결정하는 등 초기 결정이 제조 요구 사항에 미치는 영향을 이해하기 위한 1차 주문 평가가 포함돼요.이러한 결정 하나하나가 비즈니스 성공에 직접적인 영향을 미치죠. 그리고 지속 가능한 옵션을 선택하는 것이 종종 장기적 성공의 해결책이에요.

에너지 사용, 자원 소비, 탄소 발자국, 순환성 관행의 영향을 고려하면 구매 전략이 크게 바뀔 수 있어요.제조업체는 제품의 기능적 요구에 맞게 가장 저렴한 부품을 구매하는 대신 선택한 부품의 관련 탄소 발자국과 비용 간의 균형을 맞춰야 해요.재료와 부품은 지속 가능한 사고방식을 공유하는 공급업체로부터 조달해야 하고 물품 이동 전략을 조기에 정의해야 해요.다행스럽게도 디지털화와 자동화는 이 재정의된 제조 전략 프로세스의 복잡성 증가로 인한 부담을 줄이는 데 도움이 돼요.

관련 데이터를 수집하고 분석하면 확신을 가지고 결정을 내릴 수 있어요.신제품에 더 많은 제조 능력이 필요한 경우, 디지털 세상에서 시설의 요구와 목표를 이해하면 건설이 환경에 미치는 영향, 제조 라인의 에너지 사용, 예상 생산률의 균형을 맞추기 위해 새 공장 위치와 레이아웃을 결정하는 데 도움이 될 수 있어요.디지털 트윈으로 다양한 시나리오를 평가할 수 있게 되었으니 에너지 효율성 같은 지속 가능성 KPI가 더 간단해졌어요.

이 기술을 통해 의사 결정권자는 조명, 기후 제어부터 공급망이 환경에 미치는 영향까지 모든 것을 시뮬레이션할 수 있어요.처음부터 이 정보를 갖추면 조직이 더 나은 결정을 내리는 데 도움이 돼요.

지속 가능성 통합을 위한 다음 단계는 라인, 프로세스, 플랜트 설계예요.디지털 세계에서 생산을 위한 세부 모델을 먼저 구축함으로써 기업은 다양한 시나리오를 시뮬레이션하여 공장 환경 전체에서 성능을 최적화할 수 있어요.

디지털 세상에서 디자인할 때 기업은 효율성 저하를 방지하기 위해 더 큰 자동화를 구현하고 생산을 간소화할 수 있어요.예를 들어, 공회전하는 기계는 가동하지 않을 경우 발생할 수 있는 기회비용이 있지만 에너지를 끌어오면 운영비가 발생합니다. 그러면 에너지의 원천에 따라 탄소 발자국이 영향을 미치면서 동시에 물리적 재료의 투자 비용도 줄어들어요.

모터를 필요 이상으로 오래 가동하거나 필요 이상으로 재료를 운반하는 것은 제품별로 큰 영향을 미치지 않을 수 있지만 이러한 비효율성은 순식간에 누적됩니다.이런 일반적인 문제들에 대한 지속 가능한 해결책은 그린필드 환경에만 국한되지 않아요.설계 과정은 브라운필드 시설에도 적용돼요.기념비적인 사업처럼 보일 수도 있지만, 같은 바닥 공간에 더 많은 생산 능력을 맞출 수 있도록 제조 라인을 개편하고, 시장 성장에 맞춰 프로세스와 기계를 업데이트하거나, 에너지 소비를 줄이기 위해 하드웨어 시스템을 업데이트하고, 재생 에너지원을 더 잘 활용하기 위해 태양열 어레이나 배터리 저장 장치 같은 인프라를 설치함으로써 달성됐어요.

예를 들어, 슈바벤 기계 제조업체인 휴고 벡은 Digital Twin으로 포장 산업과 비즈니스를 혁신했어요.엔지니어들은 Siemens 기술을 기반으로 디지털 트윈을 사용하여 포장을 제품 치수에 맞게 조정하고 디지털 시뮬레이션을 통해 성능을 최적화하는 기계를 설계했어요.환경과 비즈니스 목표를 모두 충족하는 솔루션을 찾겠다는 혁신과 헌신 덕분에 휴고 벡은 에너지 사용량을 20%, 시운전 시간을 50%, 포장재를 30%, 포장 부피를 10% 줄였어요.
전반적으로 Digital Twin은 기업이 요구 사항을 더 일찍 설명하고 다양한 가능성을 평가하여 지속 가능한 프로세스를 찾도록 도와줍니다.잘못된 유지 관리 전략은 공장 전체 성능을 5~ 20% 까지 떨어뜨릴 수 있어요.다시 말해, 과도한 유지보수는 초과 지출과 동일해요. 디지털 트윈은 효율적인 공장 운영을 위한 필수 구성품이에요.

생산 계획에서 디지털화에 대한 투자가 가치를 발휘해요.재료, 사람, 기계를 효율적으로 사용하면 비즈니스가 효과적이에요.의사 결정과 공급망 파트너 선택을 돕기 위한 포괄적인 시뮬레이션과 요구 사항 검증이 시작되는 곳이기도 해요.게다가 조직은 더 안전한 근로 조건을 만들고, 노동자들을 더 잘 훈련시키고, 직원 교육과 기술 향상에 투자할 수 있어요.

데이터 인사이트를 통해 기업은 지속 가능한 재료를 선택하고 원자재 사용을 최적화하여 폐기율을 최소화할 수 있어요.또한 재활용 재료 사용의 영향을 시뮬레이션하거나 처리량과 비용 외에도 에너지 효율과 수리성을 높일 수 있는 장비 제공업체를 결정할 수 있어요.유휴 시간을 최소화하면 에너지 수요와 제품 단위당 비용이 줄어드는 동시에 탄소 발자국도 줄일 수 있어요.

기계 유지 보수가 필요한 시기를 이해하면 생산 중 전환을 줄이는 데 도움이 될 수 있어요.마찬가지로, 물류 경로를 계획하여 운송 거리와 그에 따른 탄소 배출량을 최소화하는 동시에 문제 발생 시 지능적인 재고 관리로 유연성을 확보할 수 있어요.

생산 계획이란 기업이 연결 지점을 구축하여 순환적인 자재 흐름을 가능하게 하는 방법이에요.피할 수 없는 폐기물이 어디서 나올지 조기에 이해하면 남은 재료를 재사용, 재활용, 용도 변경하기 위한 계획을 세울 수 있어요.

생산 실행이 지속 가능성 목표 달성의 핵심이지만 지속 가능한 프로세스를 추적하고 시행하는 것은 큰 장애물이 될 수 있어요.설계 중에 생산을 시뮬레이션하면 해결책을 찾는 데 도움이 되지만, 현실 세계의 복잡성은 종종 디지털 시스템과 물리적 시스템 간의 폐쇄형 루프 연결을 필요로 해요.

다행히도 디지털 솔루션은 품질과 수율을 개선할 기회를 제공해요.경험 많은 제조업체도 신규 생산을 시작할 때 비효율에 직면해 재료, 에너지, 시간이 낭비돼요.실제 데이터를 디지털 트윈과 통합하면 최적화가 빨라져 수익성과 지속 가능성이 모두 높아져요.

일부 지역에서는 에너지 비용이 상승하고 있어서 효율성이 더 중요해요.실행을 더 큰 시스템의 일부로 보면 비용과 배출량을 줄일 수 있어요.예를 들어 효율적인 모터는 에너지 사용을 최대 30% 까지 줄일 수 있고, 고에너지 공정은 태양광 발전과 연계할 수 있으며, 내부 물류를 최적화하면 불필요한 공장 출장을 줄여 에너지 수요와 탄소 발자국을 모두 낮출 수 있어요.

선도적인 수면 제품 제조업체인 피콜린이 새 시설에 Simatic Scada와 에너지 관리 도구를 통합하여 지속 가능성 전략을 진지하게 받아들였어요.피콜린의 새 공장은 원자재에서 완제품까지 생산을 통합하여 효율성을 극대화하면서 고품질을 보장해요.지속 가능성과 수익성을 위해 설계되어 ISO 14001 및 50001 에너지 표준을 충족하여 비용을 줄이고 생산성을 향상시켜요.지속 가능한 노력의 결과로, 피콜린 시설은 천연가스를 40% 적게 소비하면서도 생산 능력은 30% 늘었어요. 이는 공장 최적화의 긍정적인 결과를 잘 보여줘요.

생산이 한창인 지금, 여정의 다음 단계는 모니터링이에요.공장과 생산을 지속적으로 모니터링하면 제조업체들이 생산을 사전에 개선할 수 있어요.기계를 최고 효율로 작동시키거나 문제가 발생하기 전에 감지하기 위한 예측 유지 보수를 하는 것이 이 예측 전략의 일부예요.이 모니터링이 제조를 가장 잘 향상시키는 방법은 비즈니스 KPI에 달렸어요. 하지만 일반적인 것으로는 기계, 라인, 공장 수준 분석을 위한 에너지 소비, 자재 흐름과 자원 활용, 작업자 안전,

자동화는 직원들이 위험한 프로세스에서 벗어나게 하기 위한 비인체공학적 움직임을 제한할 수 있어요.하지만 동시에 공장의 로봇은 현장에 있는 노동자들의 안전이 필요해요.모든 자동화 작업을 완전히 분리할 수 있는 것은 아니에요. 공장이 더 효율적이고 지속 가능해짐에 따라 안전하지 않은 작업 조건을 모니터링하는 것이 매우 중요할 거예요.

지속 가능한 생산으로 가는 길의 마지막 변화는 최적화예요.여기가 기업들이 투자로부터 가장 큰 성과를 거둘 수 있는 곳이에요.지속적인 생산 최적화를 통해 제조업체들이 경쟁사보다 앞서 나갈 수 있어요.

IT와 OT 데이터를 통합하면 공장 관리자가 추세를 파악하고 예측할 수 있어 계획되지 않은 중단에 적응하기 위해 운영과 자재 소싱을 사전에 조정할 수 있어요.이를 통해 전력 사용량, 물 소비량, 공급업체 데이터를 추적하여 전체 가치 사슬에 걸친 생산 공정의 탄소 발자국을 결정할 수 있어요.

게다가 기계나 제조 공정의 일부가 고장나면 수리하고 개조해야 해요.제조와 생산의 폐쇄된 순환 구조를 디지털 트윈으로 만들면 고장 방지를 위해 장비를 수정할 위치, 교체할 부품, 수리 절차를 가장 잘 따르는 방법 같은 결정을 내리는 데 도움이 돼요.

예를 들어, 섬유 기술 스핀노바가 자동화와 디지털 트윈 기술을 통합해서 운영을 최적화하고 시장 출시 시간을 단축해서 섬유 생산을 가속화했어요.가상 시운전을 통해 공장 설정이 간소화되고, 실시간 데이터 분석을 통해 효율성이 향상되고 병목 현상이 식별되며 원자재에서 섬유 완제품에 이르기까지 일관된 품질이 보장되었어요.에너지 최적화로 운영이 더욱 강화되어 회사의 생산 탄력성과 비용 효율성이 높아졌어요.Spinnova는 Siemens Xcelerator 기술을 활용하여 더 빠르게 확장했을 뿐만 아니라 지속 가능한 제조의 새로운 기준을 세웠고, 섬유 산업에서 효율성과 환경에 대한 책임이 병행될 수 있다는 것을 증명했어요.