중요 데이터 식별
모든 생산 환경에서는 특정 데이터가 중요한 역할을 합니다. 일부 지표는 생산성을 높이고 품질을 향상시킬 수 있는 반면, 어떤 지표는 잠재적인 문제에 대한 조기 경고 신호 역할을 하기도 합니다. 가동 중단을 예측하거나 비용이 많이 드는 장애로 발전하기 전에 개선이 필요한 부분을 알려주는 수정 구슬을 가지고 있다고 생각하십시오
예를 들어, 조임에서 중요한 데이터는 조임 상태, 즉 조임이 정상인지 또는 비정상인지 여부입니다. 비정상을 해결하고 인사이트와 권장 사항을 제공하는 것은 생산성을 향상하고 높이는 데 있어 필수적입니다. 품질을 개선할 수 있는 영역을 나타내는 광각 또는 토크 편차와 같이 시간에 따른 변화를 파악하는 것도 중요합니다. 데이터는 사이클 횟수와 유지보수 날짜를 계산하여 공구의 상태를 평가하는 데에도 중요합니다.
하지만 여기서 중요한 점은 데이터 수집은 첫 번째 단계에 불과하다는 것입니다. 진정한 가치를 추출하려면 데이터를 지능적으로 분석해야 합니다.
데이터 분석의 중요성
데이터는 숨겨진 효율성을 발견하고 지속적인 개선을 이끌어낼 수 있는 열쇠를 쥐고 있습니다. 하지만 원시 데이터는 별다른 가치를 제공하지 못합니다. 따라서 정말 중요한 것은 데이터 분석을 통한 인사이트입니다. 데이터 인사이트에 기반한 작은 조정만으로도 운영 전반에 파급 효과를 주어 상당한 이익을 얻을 수 있습니다.
오늘날의 제조 환경에서는 체결 공구가 작업자를 위한 많은 데이터를 생성합니다. 그러나 이 데이터를 해석하는 것이 항상 간단한 것은 아닙니다. 공구가 지속적으로 '정상' 신호를 보내는 시나리오가 있다고 생각해 보십시오. 면밀히 조사한 결과, 최종 800개의 '정상' 결과에서 거의 600° 차이가 나며, 이는 볼트가 거의 두 번 완전히 회전하는 것과 같습니다.
제품이 요구되는 클램프 하중을 충족한다고 확신할 수 있습니까? 공장을 떠나는 결과의 이러한 변동성은 상당한 우려를 제기합니다.
원시 수치를 실행 가능한 전략으로 전환하려면 도메인 전문 지식과 정교한 분석이 결합되어야 합니다. 생산 데이터를 효과적으로 처리하면 프로세스 편차를 감지하고 향후 품질 문제를 예측하는 데 도움이 될 수 있습니다.
클라우드의 이점 수용
데이터 기반 우수성을 실현하는 현대적인 솔루션인 클라우드를 만나보십시오. 아트라스콥코가 클라우드 기반 솔루션으로 전환한 이유에는 다음 세 가지가 있습니다:
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가장 좋은 점은 무엇일까요? IT 부서의 번거로움이 최소화됩니다. 최신 클라우드 제공업체는 고객과 가까운 곳에 데이터 스토리지를 확보하여 짧은 대기 시간과 국가 데이터 법규 준수를 지원합니다.
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일일 생산량 증가
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유지보수 비용 절감
Leybold 솔루션
끊임없이 진화하는 제조 환경에서 데이터는 단순한 상품이 아니라 판도를 바꾸는 요소입니다. 올바른 데이터를 활용하면 운영 효율성과 우수성을 한 차원 높일 수 있습니다.
Industry 4.0으로의 전환을 촉진하고 데이터 중심 접근 방식을 수용하기 위해 아트라스콥코는 ALTURE®: 데이터 기반 서비스 솔루션을 도입했습니다. 정교한 분석과 당사 전문가의 전문성을 결합한 ALTURE®는 유지 관리 노력을 강화하고 품질을 향상시키며 생산 워크플로를 개선하는 데이터 기반 서비스를 제공합니다.
사이버 보안 문제 해결
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