기술이 물류센터와 공장을 강화하는 7가지 방법

끊임없이 진화하는 기술 중심 혁신 세계에서 제조 산업은 디지털 혁신의 선두에 서 있습니다. 기업들은 상호 연결된 장치, 기계 및 생산 시스템의 네트워크를 통합하여 더욱 스마트한 공장과 보다 효율적인 물류센터를 향해 나아가고 있습니다. 원활한 협업, 향상된 데이터 액세스 가능성, 향상된 운영 효율성에 대한 요구로 인해 기업은 운영 수준을 크게 높일 수 있는 핵심 원칙과 실용적인 애플리케이션을 숙지해야 합니다.

제조업에서 인공 지능(AI)의 채택은 품질 보증을 재정의하고 있습니다. 첨단 알고리즘과 머신 러닝이 광범위한 데이터 세트를 면밀히 조사하여 조립 라인의 이상 현상을 정확하게 식별하는 시스템을 상상해 보십시오. 예를 들어, 앤트워프에 있는 아트라스콥코의 공장에서는 AI 기반 육안 검사를 통해 각 제품이 엄격한 조립 표준을 준수하도록 보장합니다. 오류를 조기에 감지하면 낭비를 줄이고 재작업을 감소시키는 것은 물론 제품 무결성을 유지하여 전반적인 품질과 고객 만족도를 높일 수 있습니다.

사물 인터넷(IoT)은 현대 제조업의 핵심이며 AI 분석을 위해 수많은 데이터를 수집합니다. 이러한 센서는 일상적인 물체, 기계, 장비 및 인프라에 내장되어 주변 환경이나 작동 조건에 대한 실시간 정보를 모니터링하고 수집할 수 있습니다. 아트라스콥코는 IoT 인사이트를 활용하여 생산 공정을 미세 조정하고 비용을 절감하며, 이 첨단 기술을 사용하여 데이터 기반 의사 결정을 내리고 운영을 최적화하여 생산성을 높일 수 있습니다.

물류 분야에서 AI 기반 관리 시스템은 재고 관리를 최적화하고 운영을 민첩하고 신속하게 대응하는 데 중추적인 역할을 합니다. 이러한 시스템은 자재 추적 및 취급과 같은 중요한 프로세스를 자동화하여 과잉 재고 또는 재고 부족의 위험을 크게 줄입니다. 아트라스콥코는 자재의 효율적인 보관 및 이동을 보장하기 위해 정교한 내부 시스템을 활용하여 재고를 세밀하게 관리함으로써 잉여 비용 없이 지속적인 생산을 지원합니다.

AI 기반 유지보수는 기계 수명을 연장하고 생산 공정이 원활하게 진행되도록 보장합니다. AI 데이터 분석과 AI 비전 시스템의 조합을 구현하면 운영 중단을 줄이고 유지보수 비용을 절감하여 생산 일정을 보다 안정적으로 유지할 수 있습니다.

스마트 에너지 관리 시스템은 변화에 매우 중요합니다. 이러한 시스템은 실시간 데이터를 활용함으로써 에너지 소비 패턴에 대한 귀중한 통찰력을 발휘하여 최적화가 가능한 영역을 조명합니다. 사례: 아트라스콥코의 이동식 공기 제품 사업부는 데이터 분석을 활용하여 비효율성을 식별하고 해결함으로써 앤트워프 시설의 테스트 셀과 실험실에서 수소처리 식물성(HVO) 오일로 과감하게 전환하여 데이터 기반 이니셔티브의 혁신적인 잠재력을 강조합니다.

디지털 기술이 발전함에 따라 경쟁력을 유지하려는 기업에게는 제조 및 물류센터에 대한 통합이 필수적입니다. 기업은 혁신 문화를 수용함으로써 디지털 혁신의 엄청난 잠재력을 확보하는 것은 물론 산업 표준을 수립하고 미래의 산업 트렌드를 형성할 수 있습니다. 이러한 사전 예방적 접근 방식은 현재 시장의 요구를 충족할 뿐만 아니라 미래의 과제를 예측하여 디지털 세계에서의 발전과 장기적인 성공을 추구합니다.