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자동차 전자장치 산업 – 빅데이터 잠재력

자동화, 연결성 및 추적 가능성이 점차 일반화되고 있는 산업 부문에서 다음 과제는 수집한 데이터에서 통찰력과 예측 정보를 얻는 것입니다.

자동차와 기타 모터 차량이 점점 더 복잡해지고 있습니다...

수많은 새로운 기능, 장치, 소프트웨어 응용 프로그램 및 센서가 차체에 들어가고 있습니다. 다시 말해서, 더욱 간소화되고 있습니다. 전력을 사용하므로 투박하고 무거운 내연기관이 필요 없습니다. 자동차 산업에서는 여타 산업보다 먼저 새로운 기술을 제조 및 조립 공정에 도입하는 경우가 많습니다. 그러나 차량 전장의 조립은 자동차의 최종 조립과 완전히 다른 위치에서 발생하는 완전히 다른 공정인 경우가 많습니다.


작업자 + 기계(협동 로봇/코봇)

이 산업에서는 로봇 공학과 자동화를 이미 방대하게 실험하고 있습니다. 그러나 운전석 구역, 미디어 센터, 안테나(GPS 내비게이션), 창문 전동기 등 너무 작아서 로봇 공학을 제대로 구현할 수 없는 차량 전장도 있는 것으로 확인되고 있습니다.
다시 말해서, 어느 정도까지는 자동화가 가능하지만, 작업을 완료하려면 작업자가 공장 로봇과 협동해야 합니다. 이 점에 관한 적합한 지원 파트너가 매우 중요합니다.
자동차 산업에는 데이터 수집에 대한 사고방식도 확립되어 있습니다. 자동차 산업의 일부로 간주하는 차량 전장도 마찬가지입니다. 그러나 문제는 데이터로 무엇을 하느냐입니다.

Industry 4.0 접근 방식

새로운 시대가 빠른 속도로 도래하며 효율, 품질 및 책임을 더욱 개선할 수 있는 진정한 Industry 4.0을 지향하는 접근 방식을 동반하고 있습니다.

데이터를 수집하는 것은 쉽습니다.

센서가 있는 한 데이터를 전송하고 저장할 수 있습니다. 사물인터넷의 증가 추세가 바로 증거입니다. 하지만 Industry 4.0에서는 단순히 미래에 대비하여 저장하기 위해 데이터를 저장하는 것을 넘어섭니다. 데이터를 수집하는 것은 쉽습니다. 주도적인 방법으로 데이터를 분석하고 이용하는 것이 핵심이자 어려운 부분입니다.

데이터 수집에만 국한되지 않습니다..

수집, 분석 및 데이터 기반 의사 결정은 당사의 당연한 일상적인 대고객 업무에 속합니다. 아트라스콥코는 데이터를 수집하고 이용하는 비즈니스를 수행하며, 고객과 함께 모든 나사, 공구, 작업자, 작업 스테이션 및 최종 조립된 모든 제품에서 발생하는 데이터를 분석하고 시각화할 수 있습니다.

사실 기반의 의사 결정이 중요합니다.

가정이 아닌 사실 기반의 의사 결정을 지원하며, 고정되지 않거나 나사와 구성 요소가 빠지는 문제 또는 기타 조립 문제를 방지하는 데이터 기반 공정 개선을 구현하는 도구를 제공합니다.

소스 병합의 향후 과제를 잘 알고 있습니다.

자동차 전장 산업에는 개선을 촉진하고 경계를 더욱 넓히는 더 주도적인 접근 방식이 필요합니다. 모든 데이터 소스가 병합되는 하나의 위치에서 종류가 다른 모든 공정을 통합할 수 있는 시스템과 인터페이스 개발이 다음 과제입니다.

Industry 4.0의 문을 열 수 있도록 돕겠습니다.